Oqton CEO ——Ben：機(jī)器學(xué)習(xí)如何提高增材制造的生產(chǎn)力

作者：Oqton公司的高級副總裁、CEO  Ben Schrauwen
來源：Oqton

ChatGPT 充分發(fā)揮了人工智能 (AI) 的優(yōu)勢,，在短短兩個月內(nèi),，它就達(dá)到了 1 億用戶,。在網(wǎng)上和媒體上,，公眾正在分享使用聊天機(jī)器人自動化工作、檢查代碼和創(chuàng)建內(nèi)容大綱的示例,。它還引發(fā)了大量提供人工智能功能的新產(chǎn)品,。

所有這些是否構(gòu)成重大的技術(shù)飛躍？AI 是否已成為一種真正有用的工具,，或者這只是炒作周期的另一個高峰,，就像我們過去看到的那樣？

ChatGPT 只是 AI 發(fā)展領(lǐng)域在過去十年真正達(dá)到臨界點(diǎn)的眾多創(chuàng)新之一,。

在 Oqton,，我們一直在應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來實(shí)現(xiàn)制造自動化。我們從第一天起就是一家 AI 公司,，我們有一個專門的 AI 團(tuán)隊(duì),，致力于在 AI 可以真正發(fā)揮作用的領(lǐng)域巧妙地使用 AI。

五年前,，當(dāng)我創(chuàng)辦這家公司時,，我相信我們正處于人工智能成為提高生產(chǎn)力的工具的邊緣 —— 而不僅僅是一個噱頭。這正是我們今天所看到的,。

除了 ChatGPT,，我們現(xiàn)在能夠可靠構(gòu)建的 AI 能力水平將改變我們經(jīng)濟(jì)的方方面面。使用增材制造技術(shù)的供應(yīng)商已經(jīng)從 Oqton 的 AI 中獲得了巨大的回報(bào),。

Oqton 一直在與牙科,、醫(yī)療和工業(yè)領(lǐng)域使用一系列技術(shù)的組織合作，從機(jī)器人技術(shù)到 3D 打印和 CNC 銑削,。我們的 AI 背后的一般原則和這個街區(qū)的新孩子,，如 ChatGPT 和 Bard,，是相似的。讓我們來看看它們是什么,。

什么是人工智能,、機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
用最簡單的話來說,，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集，它使用在數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的算法來生成可以執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的模型,。拋開所有的炒作,，它歸結(jié)為類固醇的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)�,？紤]一個具有 2000 億個參數(shù)而不是兩個的非線性函數(shù),。

當(dāng)今最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序（如 ChatGPT、OpenAI 的圖像生成器 DALL-E 和自動駕駛汽車）的主力是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。這種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型由神經(jīng)元組成——一種在 1960 年代左右發(fā)明的統(tǒng)計(jì)算法,。“神經(jīng)元”這個名字來自當(dāng)時人們對大腦工作方式的有限了解,。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別擅長處理數(shù)據(jù)中定義不明確的模式,，例如語音識別、圖像識別和對書面語言上下文的理解,。凡是模糊,、嘈雜或未精確定義的地方，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就會大放異彩,。

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,，您會聽到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或深度學(xué)習(xí)這個術(shù)語。大約在 2010 年,，英國研究員 Geoffrey Hinton 提出了擁有多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的想法,，從十幾層到 50 層神經(jīng)元。

科學(xué)家們找到了有效訓(xùn)練這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,，并了解到它們具有非常強(qiáng)大的表示能力,。從本質(zhì)上講，他們發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做深比做寬要有效得多,。

機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)步的另一個重要因素是計(jì)算能力,。模型需要處理大量信息。

計(jì)算機(jī)科學(xué)家僅在最近幾十年才能夠?qū)崿F(xiàn)這一目標(biāo),。他們利用最初為圖形渲染而構(gòu)建的 GPU,，并發(fā)現(xiàn)它們也可以是非常強(qiáng)大的架構(gòu)，可以有效地優(yōu)化非常大的數(shù)學(xué)函數(shù),。

但訣竅是利用這個可以做任何事情的功能,，并為制造業(yè)等高價值領(lǐng)域構(gòu)建數(shù)據(jù)集,。

忘記算法，重要的是數(shù)據(jù)集
機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理是在數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練算法,。它們包括數(shù)以千計(jì)或數(shù)百萬為單位的示例,，我們會為其添加標(biāo)簽。例如,，對口語錄音進(jìn)行注釋就是標(biāo)注,。

您將數(shù)據(jù)集提供給算法，它使用函數(shù)的旋鈕以最佳方式近似數(shù)據(jù),。

所顯示的是,，當(dāng)數(shù)據(jù)集足夠大時，這些技術(shù)可以推廣,。該算法在一個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練,，并學(xué)習(xí)該數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。然后,，您可以將其應(yīng)用于看不見的數(shù)據(jù)點(diǎn)并獲得良好的預(yù)測,。

在 AI 中，數(shù)據(jù)集決定一切,。這些算法本身都是開源的,，F(xiàn)acebook、谷歌和微軟等頂級公司的主要研究實(shí)驗(yàn)室都發(fā)布了他們的代碼工作,。因此,，每個人都有相同的算法。真正重要的是您擁有多少數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)的質(zhì)量,。

當(dāng)然,，您是否可以處理它。培訓(xùn) ChatGPT 的電費(fèi)約為 1000 萬美元,。數(shù)以千計(jì)的 GPU 必須連續(xù)計(jì)算數(shù)周,，才能讓模型按照它的方式執(zhí)行。

但訣竅是利用這個可以做任何事情的功能,，并為制造業(yè)等高價值領(lǐng)域構(gòu)建數(shù)據(jù)集,。

CAD 的問題
雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)中定義不明確的模式時表現(xiàn)出色，但它們在精確度方面卻很吃力,。以 DALL-E 生成的圖像為例,。從遠(yuǎn)處看，他們看起來很明智,。如果你放大,，你會發(fā)現(xiàn)它們充滿了荒謬的東西——有六個手指的人，奇怪的面孔……它并沒有得到完全正確的數(shù)字,。

雖然這種精度的缺乏在語言中并不總是很明顯,，但它是經(jīng)常使用 CAD 的增材制造中的一個主要障礙,。機(jī)器學(xué)習(xí)模型很難處理 CAD 幾何圖形，因?yàn)樗�的定義非常精確,。

在 Oqton,，我們使用了很多關(guān)于幾何的深度學(xué)習(xí)模型，我們發(fā)現(xiàn)讓它們在網(wǎng)格,、體素或點(diǎn)云上工作比在 CAD 上工作要容易得多,。在 CAD 模型中，您有一個設(shè)計(jì)樹,。如果您在根音符處有最小的錯誤,，您將在設(shè)計(jì)樹的其余部分為此付出代價。然而,，在網(wǎng)格中，一個頂點(diǎn)的錯誤不會破壞整個模型,。

這正是我們投入巨資讓深度學(xué)習(xí)模型在 CAD 上運(yùn)行的原因,。很難達(dá)到這種精確度，但這正是很多價值所在,。

自動化制造中的重復(fù)性任務(wù)
我們將人工智能（特別是機(jī)器學(xué)習(xí)）應(yīng)用于制造的主要原因是獲取用戶的知識,，并利用它來自動執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)。

要了解制造自動化是什么樣子,，我們只需要看看鈑金行業(yè),。它的自動化程度令人難以置信，而且在過去的 20 年里一直如此,。如果您訂購鈑金件,，您會在五分鐘內(nèi)得到報(bào)價。訂單進(jìn)入鈑金車間,，ERP 將自動生成嵌套并將它們推送到可用的機(jī)器上,。

然而，其他行業(yè)——如增材,、焊接和機(jī)械加工——還沒有達(dá)到自動化的那個階段,。

這就是 Oqton 創(chuàng)意的來源。人工智能可用于使制造空間的其余部分達(dá)到與鈑金相同的自動化水平,，這將大大提高生產(chǎn)率并促進(jìn)創(chuàng)新,。

就目前情況而言，組織正在努力滿足市場需求,。批量越來越小,，對定制和個性化產(chǎn)品的興趣越來越大，新產(chǎn)品推出時間越來越短,。每個新批次都意味著工程師或技術(shù)人員需要準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以重新打印或調(diào)整工作流程,。

很難找到知道如何為五軸銑削和金屬 3D 打印的先進(jìn)機(jī)器編程的熟練工人,。與此同時，現(xiàn)有員工經(jīng)常被困在重復(fù)性的手工工作中,。通過將重復(fù)性工作自動化,，員工可以專注于解決問題。

推進(jìn)制造的垂直化方法
Oqton 的制造自動化方法是創(chuàng)建一個單一的 MES,、物聯(lián)網(wǎng)平臺——制造操作系統(tǒng)——捕獲所有正在生產(chǎn)的零件的完整數(shù)字線程,。此信息成為 AI 用于自動化的數(shù)據(jù)引擎。

我們首先專注于金屬和聚合物 3D 打印,，我們決定逐個垂直解決這個問題,。我們沒有為所有行業(yè)開發(fā)單一軟件，而是為特定細(xì)分市場創(chuàng)建了最佳自動化功能,。

每個垂直領(lǐng)域都有相似類型的幾何形狀,，我們可以為這些幾何形狀訓(xùn)練人工智能，并將其應(yīng)用于該領(lǐng)域的所有組織,。我們從牙科技工所開始,，我們的重點(diǎn)使我們能夠?yàn)檠拦凇⒀罉�,、RPD 框架,、牙科模型和隱形矯治器訓(xùn)練多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

現(xiàn)在,，我們對醫(yī)療保健行業(yè),、服務(wù)機(jī)構(gòu)和能源行業(yè)使用相同的方法。

基于人工智能的自動化已到來
一些大型制造企業(yè)組織已經(jīng)在使用 Manufacturing OS 作為生產(chǎn)hub,。訂單來了,，Oqton 管理設(shè)計(jì)、3D 打印,、激光打標(biāo),、CNC 加工等整個生產(chǎn)步驟。

對于較小的牙科實(shí)驗(yàn)室,，Oqton 讓他們高枕無憂,，因?yàn)樗麄儾粫�因人員短缺而錯過訂單截止日期。其中一些只有一名員工知道打印機(jī),、程序和流程是如何工作的,。如果員工不在，打印就會停止,。然而,，Oqton 的人工智能模型可以捕捉這些知識并使實(shí)驗(yàn)室能夠隨時運(yùn)行機(jī)器。

這也讓更多的組織可以使用增材技術(shù)。以前只有專家才能操作機(jī)器,，而現(xiàn)在組織中的通才可以使用先進(jìn)技術(shù),。

作為一個額外的好處，人工智能通過結(jié)合嵌套和調(diào)度來幫助提高設(shè)備的利用率,，同時考慮到機(jī)器和操作員的可用性,。

法國牙科實(shí)驗(yàn)室 Crown Ceram 是我們最早的客戶之一。他們的首席執(zhí)行官 Frederic Rapp 最近分享了他對 Oqton 的人工智能如何幫助他的公司的看法,，這很好地總結(jié)了我上面提到的內(nèi)容：

“Oqton 極大地改變了我們的工作流程,。文件準(zhǔn)備是人工智能驅(qū)動的，因此變得越來越快,。與舊方法相比,，我們從一開始就將準(zhǔn)備時間一分為二。

“Oqton 讓我們有機(jī)會通過人工智能提高我們的生產(chǎn)力,。我們現(xiàn)在可以更快地培訓(xùn)我們的員工,，在不影響最終結(jié)果的情況下將更多零件放在平臺上，并每天使用相同的機(jī)器更快地制造更多零件,�,！�

重塑制造業(yè)
回顧過去十年人工智能解決方案的進(jìn)展以及我們在牙科行業(yè)取得的成果，我堅(jiān)信人工智能正在成為我們這個時代的決定性技術(shù),。

這已經(jīng)醞釀了很長時間，并且有一些錯誤的開始,，但我們現(xiàn)在就在那里,。我們現(xiàn)在可以可靠地構(gòu)建的 AI 能力水平將徹底改變我們經(jīng)濟(jì)的每個部分。

制造業(yè)正處于下一波自動化浪潮的風(fēng)口浪尖,，人工智能在其中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,。就像 PC 改變了辦公環(huán)境和工廠的管理方式一樣，人工智能正在改變生產(chǎn)工作流程并加速創(chuàng)新,。