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专访劳易测CTO | 借助 AI,大海捞针不再是梦

2021-12-14 16:57:24       来源:榕城网

在访谈中, 劳易测首席技术官 (CTO) Henning Grönzin 博士解释了利用人工智能 (AI) 条码技术识别货物的优势。在与一家汽车制造商的合作中,劳易测开发出了适合工业用途的解决方案。

Grönzin 博士,劳易测首席技术官一职的职责是什么?

我负责与业务发展相关的所有技术问题。当然也包括:传统产品管理;所开发设备的批量生产;设备售后技术服务。

作为部件制造商,劳易测如何利用 AI 技术?

我们一直主动创造变革。因此,我们一直不断探索新技术及其与主要行业之间的关联。例如,我们首先开发出能够通过 OPC UA 与云直接通信的传感器。我们认为,人工智能将在我们的传感器以及客户应用中发挥重要作用。因此我们不断探索该技术并与客户一直交流该问题。

劳易测目前正在研究哪些项目?

目前我们正在与一家汽车制造商试用该技术。我们将AI技术与条码阅读器结合使用。条码阅读器可以捕获标签,并将相关 ID 提供给更高级的系统。该传感器可以实现自我监控。也就是说,传感器可以了解自身状态,并与系统进行通信。该技术已应用数十年之久,唯一的问题是:传感器只能从自身角度了解有限的状态信息。例如,传感器可以发出 “正在读取”、“读取质量很好”或“读取质量很差”的信号,但单个设备无法确定相应的原因。我们的 AI 项目旨在解决该问题:读取质量差的原因是设备或条码标签问题,还是环境中的干扰因素?

AI 如何发挥作用?

首先必须了解的是,任何特定系统中都有无数的部件。在物流流程中,不同的安装位置通常有多达 1,000 部条码阅读器,且有成千上万的托盘或货箱标签通过该条码阅读器。借助 AI,我们能够处理和分析数据量。设想一下:在一个过程中,标签通过许多条码阅读器, 同时它也会在不同的安装位置读取。总体而言,这提供了一个包含许多未知数的方程式:无数的条码阅读器、更多的标签以及不同的安装位置。针对各个物流站和标签,我会得到不同的结果。以读取质量为例:有时质量是 90%,下次是 80%,而在一些阈值时则不再读取标签。现在借助 AI,我可以追溯和查找原因,从而解决这个复杂的问题。条码阅读器读取质量差的问题,是否只发生在一个标签,一类标签或者特定安装位置?

该技术采用哪种机器学方法?是神经网络发展的深度学吗?

对。我们使用通常所说的推荐机制。流媒体服务中通常使用这种方法,可用于评估用户行为,并使用该信息推荐电影或剧集。类比一下,设想条码为电影,而条码阅读器为流媒体服务用户。因此条码相对于不同条码阅读器“吸引力”是不同的。

这对客户有何帮助?

需要考虑两种情形:调试和持续运行。在调试过程中,系统制造商面临很大压力,一切任务必须快速完成。设想在一个大型仓库里,物料必须运输到 40 公里以外的遥远地方。如果 1,000 部条码阅读器中有一部校准不当,但您不清楚是哪一部传感器,因此必须全部检查一遍。这就像大海捞针一样,但时间是有限的。如果我能够直接定位故障条码阅读器,这就会带来巨大的附加价值。此外:有时不只是一部条码阅读器出现故障,而是多部阅读器。其他比较棘手的临界情况是,条码阅读器以校准且大部分时间都能正常读取,但标签仍频繁丢失,发生这种现象的原因包括:阅读器稍微倾斜、读取边缘区域、系统发生振动、观察窗口有雾、或者标签损坏严重。而借助 AI 技术,我们能够快速过滤并找到原因。

这在运行中对生产运营商有何帮助?

对于生产运营商而言,最糟糕的情况莫过于意外停机。这同时浪费时间和金钱。而计划停机则更为适宜:例如,机器运营商可以提前计划生产或外包,维持较高的客户交付能,并在后续生产中进行弥补。我们的方法还能够实现预测维护。有时我们利用多年的运营数据来优化早期检测工作,系统也能保持不断学

最后一个问题:该解决方案何时发布?

这还需要一些时间,新的底层技术的建立需要一点时间。以 OPC UA 为例,我们在 2016 年推出第一款采用 OPC UA 技术的传感器,第一个基于这项技术的大型装置目前即将投入使用。采用新技术时,总是还有其他一些问题间接影响到应用。例如,目前我们正在探索 IT 安全问题,这涉及到各个位置所发送的数据。特别值得一提的是,该问题涉及到工业环境中的大型系统,在该系统中数据需要通过云进行传输,或者通常还可以使用边缘设备,从而将数据保留在客户本地。

图片

图 1:劳易测首席技术官 (CTO) Henning Grönzin 博士

关于劳易测Leuze:

您身边的传感器专家

凭借着求知欲与决心,五十多年来,劳易测的传感器专家们致力创新,开创工业自动化技术的里程碑。客户的成功就是我们的动力。昨天,今天,明天,始终如一。

劳易测拥有丰富的产品线,包括开关传感器、测量传感器、识别系统、数据传输和图像处理解决方案。作为安全专家,劳易测还专注于机械安全产品、服务和解决方案,聚焦物流、包装、机床、汽车、实验室自动化、电子、锂电、光伏、轨道交通等核心领域的应用,在这些领域积累了众多的专业应用技术和丰富经验。

劳易测创立于 1963 年,总部位于德国南部 Owen/Teck。如今,来自劳易测全球技术能力中心和 21 个销售子公司的 1400 多名传感器专家,凭借丰富的经验和坚定的承诺,在逾 40 家国际经销商的全力支持下,确保帮助客户在瞬息万变的市场中获得长期成功。

更多信息,欢迎访问劳易测Leuze中国官方网站:www.leuze.com.cn

服务热线:4009308626

Leuze electronic GmbH + Co. KG T +49 7021 573-0 Press inquiries: Martina Schili

In der Braike 1 F +49 7021 573-199 T +49 7021 573-116

73277 Owen info@leuze.com martina.schili@leuze.com

www.leuze.com

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2021-12-14 16:57:24   榕城网


在访谈中, 劳易测首席技术官 (CTO) Henning Grönzin 博士解释了利用人工智能 (AI) 条码技术识别货物的优势。在与一家汽车制造商的合作中,劳易测开发出了适合工业用途的解决方案。

Grönzin 博士,劳易测首席技术官一职的职责是什么?

我负责与业务发展相关的所有技术问题。当然也包括:传统产品管理;所开发设备的批量生产;设备售后技术服务。

作为部件制造商,劳易测如何利用 AI 技术?

我们一直主动创造变革。因此,我们一直不断探索新技术及其与主要行业之间的关联。例如,我们首先开发出能够通过 OPC UA 与云直接通信的传感器。我们认为,人工智能将在我们的传感器以及客户应用中发挥重要作用。因此我们不断探索该技术并与客户一直交流该问题。

劳易测目前正在研究哪些项目?

目前我们正在与一家汽车制造商试用该技术。我们将AI技术与条码阅读器结合使用。条码阅读器可以捕获标签,并将相关 ID 提供给更高级的系统。该传感器可以实现自我监控。也就是说,传感器可以了解自身状态,并与系统进行通信。该技术已应用数十年之久,唯一的问题是:传感器只能从自身角度了解有限的状态信息。例如,传感器可以发出 “正在读取”、“读取质量很好”或“读取质量很差”的信号,但单个设备无法确定相应的原因。我们的 AI 项目旨在解决该问题:读取质量差的原因是设备或条码标签问题,还是环境中的干扰因素?

AI 如何发挥作用?

首先必须了解的是,任何特定系统中都有无数的部件。在物流流程中,不同的安装位置通常有多达 1,000 部条码阅读器,且有成千上万的托盘或货箱标签通过该条码阅读器。借助 AI,我们能够处理和分析数据量。设想一下:在一个过程中,标签通过许多条码阅读器, 同时它也会在不同的安装位置读取。总体而言,这提供了一个包含许多未知数的方程式:无数的条码阅读器、更多的标签以及不同的安装位置。针对各个物流站和标签,我会得到不同的结果。以读取质量为例:有时质量是 90%,下次是 80%,而在一些阈值时则不再读取标签。现在借助 AI,我可以追溯和查找原因,从而解决这个复杂的问题。条码阅读器读取质量差的问题,是否只发生在一个标签,一类标签或者特定安装位置?

该技术采用哪种机器学方法?是神经网络发展的深度学吗?

对。我们使用通常所说的推荐机制。流媒体服务中通常使用这种方法,可用于评估用户行为,并使用该信息推荐电影或剧集。类比一下,设想条码为电影,而条码阅读器为流媒体服务用户。因此条码相对于不同条码阅读器“吸引力”是不同的。

这对客户有何帮助?

需要考虑两种情形:调试和持续运行。在调试过程中,系统制造商面临很大压力,一切任务必须快速完成。设想在一个大型仓库里,物料必须运输到 40 公里以外的遥远地方。如果 1,000 部条码阅读器中有一部校准不当,但您不清楚是哪一部传感器,因此必须全部检查一遍。这就像大海捞针一样,但时间是有限的。如果我能够直接定位故障条码阅读器,这就会带来巨大的附加价值。此外:有时不只是一部条码阅读器出现故障,而是多部阅读器。其他比较棘手的临界情况是,条码阅读器以校准且大部分时间都能正常读取,但标签仍频繁丢失,发生这种现象的原因包括:阅读器稍微倾斜、读取边缘区域、系统发生振动、观察窗口有雾、或者标签损坏严重。而借助 AI 技术,我们能够快速过滤并找到原因。

这在运行中对生产运营商有何帮助?

对于生产运营商而言,最糟糕的情况莫过于意外停机。这同时浪费时间和金钱。而计划停机则更为适宜:例如,机器运营商可以提前计划生产或外包,维持较高的客户交付能,并在后续生产中进行弥补。我们的方法还能够实现预测维护。有时我们利用多年的运营数据来优化早期检测工作,系统也能保持不断学

最后一个问题:该解决方案何时发布?

这还需要一些时间,新的底层技术的建立需要一点时间。以 OPC UA 为例,我们在 2016 年推出第一款采用 OPC UA 技术的传感器,第一个基于这项技术的大型装置目前即将投入使用。采用新技术时,总是还有其他一些问题间接影响到应用。例如,目前我们正在探索 IT 安全问题,这涉及到各个位置所发送的数据。特别值得一提的是,该问题涉及到工业环境中的大型系统,在该系统中数据需要通过云进行传输,或者通常还可以使用边缘设备,从而将数据保留在客户本地。

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图 1:劳易测首席技术官 (CTO) Henning Grönzin 博士

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您身边的传感器专家

凭借着求知欲与决心,五十多年来,劳易测的传感器专家们致力创新,开创工业自动化技术的里程碑。客户的成功就是我们的动力。昨天,今天,明天,始终如一。

劳易测拥有丰富的产品线,包括开关传感器、测量传感器、识别系统、数据传输和图像处理解决方案。作为安全专家,劳易测还专注于机械安全产品、服务和解决方案,聚焦物流、包装、机床、汽车、实验室自动化、电子、锂电、光伏、轨道交通等核心领域的应用,在这些领域积累了众多的专业应用技术和丰富经验。

劳易测创立于 1963 年,总部位于德国南部 Owen/Teck。如今,来自劳易测全球技术能力中心和 21 个销售子公司的 1400 多名传感器专家,凭借丰富的经验和坚定的承诺,在逾 40 家国际经销商的全力支持下,确保帮助客户在瞬息万变的市场中获得长期成功。

更多信息,欢迎访问劳易测Leuze中国官方网站:www.leuze.com.cn

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