AI助力工业升级：解锁未来智能解决方案
在现代工业中，超过70%的时间和资源消耗在产品开发和生产调优上，如何降低这些成本并提升效率，是每一个制造企业面临的挑战。德国的研究机构和科技公司，一直致力于通过技术创新推动工业的智能化升级，而今天要介绍的三个工业AI项目，正是这种精神的体现。
这些项目由德国领先的科研机构和创新企业共同研发，通过突破性的技术创新，正在为工业制造提供全新的解决方案。
从优化企业流程的智能辅助系统，到利用机器学习提升振动与声学分析的精度，再到通过数字孪生模型实现高效的仿真，这些项目展示了工业AI如何解决现实中的复杂挑战，为制造企业带来更加精准、可靠和高效的生产方式。
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1. SensorTwin
(Steinbeis Interagierende Systeme GmbH)
优化场景：为传感器数据创建更具稳健性的现象学模型
挑战：仿真模型通常基于数学描述（如概率模型），这些模型通常是在理想条件下进行计算。例如，超声波传感器模型可以计算信号接收的质量，但在实际应用中，信号传输过程会受到环境因素的影响，如温度、湿度和障碍物等，这些因素难以通过传统的数学模型精确描述。因此，仿真中通常使用的是一种理想化的状态。
项目的目标是开发工具和流程，以创建能够代表广泛现象的现象学模型，从而更真实地反映实际操作环境中的复杂情况。
创新方案：通过选择合适的数据集和机器学习算法，训练出与现实现象一致的数字孪生模型，并评估其表现。这种方法将目前依赖演绎模型的状态扩展到能够表达现实中难以数学表述的现象。项目还专注于改进开发过程，使测试管理者能够有效评估模型在测试执行和测试结果中的应用能力。
为了创建传感器的数字孪生体，项目通过自动化方法采集环境传感器的真实数据。数据采集过程是通过一辆配备多种传感器的模型车自动进行的。此外，项目还开发了独立的测量技术和验证方法，以确保数据的质量。采集到的测量数据将用于基于机器学习的模型训练，并对模型的表现进行评估。同时，项目还会探讨这些新开发的模型在不同测试场景中的实际应用价值。
价值与展望：开发出的工具可以加快并系统化现象学模型的创建。通过在仿真中使用更精准、更高效的模型，可以扩展这些模型的应用范围。原本只能在现实中进行的测试（例如使用真实测试车辆）现在可以通过仿真实现（模拟车辆在模拟交通中的表现），从而降低测试成本的同时提高测试深度。该技术在自动驾驶研发、工业自动化仿真（如生产线优化）和能源网络仿真等领域均有潜在应用。
2. ASSISTANT (fLUMINA GmbH)
智能辅助系统：企业流程仿真
挑战：许多企业使用基于手动输入数据的专用程序来预测目标值，比如：“如果发生某种情况，会对我的公司产生什么影响？”然而，这些输入数据的来源往往不明确。如果只针对单一问题进行分析，预测结果的意义可能有限。此外，企业面临的另一个问题是：是否需要为每个问题使用专门的工具，还是更希望在一个系统中涵盖尽可能多的业务流程？许多企业并不清楚如何在这些选项之间做出选择。
创新方案：fLUMINA GmbH 专注于基于企业 ERP（企业资源计划）数据的自动化价值流分析。公司将流程专业知识、咨询、信息学和数学领域的专家经验集成到一个软件中，从而实现了独一无二的自动化程度和灵活性。项目的目的是分析对生产能力、库存和采购流程的影响，同时确保其他未涉及的物料按照原计划继续生产，从而保证整体流程的连贯性。
此外，该系统注重数据质量管理，确保异常数据不会影响预测的准确性。软件能够清晰地呈现 ERP 系统中记录的所有流程现状，包括采购、生产、销售及其关联的各级零件清单。通过这些功能，系统可以实现实际与期望值的对比分析，从而自动回答企业的“如果”问题，而无需手动输入数据。
价值与展望：此技术为企业的战略发展提供了明确的方向，例如：“现有产能是否需要扩充？”“是否需要重新与供应商谈判合同？”“是否需要增加新的原材料供应商？”“是否应扩大库存？”此外，该技术还能解决企业在生产、采购和库存管理等方面的诸多决策问题。通过自动化的价值流分析，企业能够更高效地制定决策，从而提升运营效率并减少潜在的业务风险。结合自动化价值流分析和可视化工具，fLUMINA的软件能够在企业的各个层面，从生产车间到战略会议中发挥作用。
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3. VibroAI
基于机器学习的稳健声学与振动分析
项目联合体 项目由以下成员合作进行：
IPEK（卡尔斯鲁厄理工学院产品开发研究所）
INTES mbH
Renumics GmbH
挑战：声学与振动分析通常在仿真环境中进行。然而，为单个部件创建高精度的仿真模型是一项极其耗时且复杂的工作。振动分析是产品开发过程中的关键组成部分，直接影响产品的声学舒适度和安全性。然而，传统的振动测试方法复杂且需要丰富的专业知识，因此分析过程尽可能多地依赖仿真模型。
通常情况下，仿真模型使用的是理想化的几何模型，而真实组件与理想模型之间往往存在差异，这些差异会直接影响部件的疲劳强度和使用寿命。为了使仿真结果更接近实际情况，必须对模型进行调整以匹配真实组件的特性，但这种调整过程同样复杂且耗时。
创新方案：VibroAI 项目利用基于机器学习的相似性分析技术，通过分析测量数据，并将其与数据库中的历史测量和仿真数据进行比较，识别已存在的相似性及偏差，并给出相应的模型调整建议。例如，在形状偏差、材料特性（如刚度和密度）方面的差异。
此外，该方法还能够自动识别系统性偏差和异常值，从而提高测量的准确性并优化模型的表现。这种基于机器学习的分析方法能够显著减少对专业知识的依赖，使振动和声学仿真更加高效。
价值与展望：通过简化测量过程和加速仿真模型的生成，VibroAI 技术可以显著缩短产品开发周期。此外，这些模型未来还可以应用于预测性维护，帮助企业及时发现潜在问题并采取预防措施，从而提高产品的可靠性和耐久性。这种创新技术为制造业和其他相关领域提供了提高开发效率和产品质量的机会，为实现更高效、更具竞争力的生产奠定了基础。
结语：
通过这三个AI项目的介绍，我们看到，人工智能不仅仅是高精尖技术的代名词，更是推动传统行业转型升级的强大力量。从SensorTwin的数字孪生技术，到ASSISTANT的企业流程优化，再到VibroAI的智能声学分析，每个项目都展示了AI在实际应用中的巨大潜力。这些技术的成功实施，表明了AI在提升效率、降低成本和促进创新方面的无限可能。
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