科技縱覽：三菱電機與豐田的製造能力是如何進步的？本文試加以分析。

三菱電機：

AI學習光與聲並判斷優劣，像熟練工一樣調整加工條件

1、AI輔助功能可在加工過程中感測光和聲音來捕捉加工狀態的變化，由已經完成學習的AI完成噴嘴更換、加工條件的精細調整。

2、當AI輔助功能計算出的正常值降低並降至預定值以下時，叫做“噴嘴監控器”的噴嘴診斷功能就會被啟用。

3、三菱電機希望將來開發出一種新功能，收集並動態學習使用者工廠中運轉的機器上的資料。

自2017年以來，三菱電機一直以“Maisart”品牌在各個領域推廣人工智慧技術，其中有許多是面向製造業的。三菱電機已經相繼發表了各種使用了人工智慧的技術和解決方案，例如用於檢測裝置故障跡象的產品，幫助擴充套件工業機器人的功能的技術以及分析生產線的作業的技術。三菱電機還開始嘗試將其應用於生產裝置的控制方面，比如在光纖鐳射加工中的應用。2019年4月，三菱電機發布了新產品“GX-F”系列，它搭載了“AI輔助功能”，可透過AI自動調整加工處理條件。三菱電機利用Maisart專有的緊湊型人工智慧（AI），實現了AI在需要快速判斷的生產裝置中的應用。

利用領域知識構建

AI模型

當AI判斷可能發生加工缺陷時，AI輔助功能會透過改變加工噴嘴或調整加工條件來預先防止缺陷的發生，從而保證機器連續作業。“GX-F”系列是三菱電機與三菱集團的資訊科技研究所共同開發的，搭載了世界上首創的可自動調節鐳射加工機的加工條件的功能，可提高連續自動運轉的加工穩定性。AI輔助功能可在加工過程中感測光和聲音來捕捉加工狀態的變化，由已經完成學習的AI完成噴嘴更換、加工條件的精細調整（例如加工速度和鐳射輸出等）。研發人員在鐳射加工方面擁有豐富的領域知識，透過活用這些知識，完成了AI輔助功能。領域知識是指專門針對特定領域的專門知識。三菱電機擁有判斷在什麼樣的光或聲音的狀態下容易造成加工缺陷的專業知識。

例如，如果加工期間的聲音變大或工件下表面的光量減少，很有可能意味著發生了處理缺陷。為了實現AI輔助功能，公司利用鐳射加工領域的專業知識，建立了AI學習模型，使其深度學習光強度、音量、加工條件、加工質量的優劣等資訊，從而根據光和聲來判斷加工狀態是否正常。在安裝AI輔助功能時，三菱電機還特意添加了一塊新的專用CPU板。加工過程中可實時判斷AI輔助功能的工作方式如下。GX-F系列的處理室中安裝了多個光電二極體和麥克風，並且不斷地監測著光強度和音量及其波動。已經完成學習的AI會根據這些光和聲音的資料，實時計算出加工狀態是否正常。

當

AI輔助功能計算出的正常值降低並降至預定值以下時，叫做“噴嘴監控器”的噴嘴診斷功能就會被啟用。噴嘴監控器會拍攝噴嘴前端的影象，由已經完成學習訓練的AI來判斷噴嘴是否正常。首先將加工頭移至存放備用噴嘴的盒子旁邊，等清潔完噴嘴表面後再拍攝噴嘴前端的影象。噴嘴監控器的AI根據影象判斷是否正常，最先檢查噴嘴是因為噴嘴是最有可能造成加工故障的部分。如果噴嘴監控器確定噴嘴有問題，自動更換噴嘴的“噴嘴更換器”功能就會更換備用噴嘴。

如果噴嘴沒有問題或即使更換後正常值仍然很低，

AI將會對處理條件進行微調，例如稍微降低處理速度或更改輸出等。如何使機器不中斷生產？三菱電機機電一體化業務促進部機電一體化戰略組鐳射加工機業務負責人岸田直也談到AI輔助功能的目標時表示，他們非常重視持續不中斷生產這一點。通常來說，相對於相同加工內容的重複，鐳射加工機會按照預設條件持續加工。如果沒有問題，只要設定了加工程式，在晚上或週末無人值守時也可以進行加工。如果能夠實現無人化生產，就可以期待生產率的大幅度提高。

不過，由於輕微的波動或差異，例如材料表面的狀況（表面生鏽等）、板厚的細微差異，有時候在預先設定的加工條件下可能無法順利完成加工處理。這種情況下就會導致加工問題，比如在表面上產生等離子體使鐳射被遮擋導致無法順利切割，或者浮渣（由熔融金屬等形成的浮渣）增多等。即便是同樣規格的鋼板，由於材料製造商不同，材料之間也會有細微差異，從而導致此類加工問題。此外，在某些情況下，噴嘴與基材接觸會產生金屬粉末，粉末附著在加工頭上也會阻礙鐳射發射。

一直以來，工廠都是由熟練的操作人員依靠多年培養的直覺和經驗，根據加工過程中的光和聲音來判斷機器是否處於正常加工狀態。工人可以根據聲音和光量的變化辨別出加工是否存在缺陷，每次都由熟練技工根據判斷來更換處理噴嘴或調整加工條件。不過，這要求操作員時常檢查加工狀態，有礙無人自動化的發展。另外，近年來工廠的熟練技工越來越少，能夠根據加工過程中的光和聲音來判斷加工狀態是否正常的人才也越來越少，加工不合格的問題變得越來越嚴重。因此，三菱電機公司開發了AI輔助功能，從而在沒有熟練操作員的情況下也能提高生產效率，機器可以穩定地持續加工，無需操作員干預。

其具體效果有待將來評估，不過三菱中高層表示基本上可以實現24小時連續運轉。AI還將學習使用者資料三菱電機希望將來開發出一種新功能，收集並動態學習使用者工廠中運轉的機器上的資料。如果這種功能得以實現，則可以根據使用者經常使用的材料和加工條件等做出更精準的判斷。不過，使用者必須輸入加工是否正常才可以，這還需要一些研究。此外，AI還有望用於其他用途。儘管尚無具體計劃，但可以設想用於最佳化巢狀和加工後工件的揀選區域以提高作業穩定性、縮短加工時間等。

豐田：從研發設計到生產，被危機倒逼的

“製造革新”

1、豐田正從內部發起一場從研發設計到生產的製造業全方位改革。

2、物聯網化，不僅是指整個工廠物聯網化，也包含每輛汽車整體的物聯網化。

3、巨型企業遭遇創新效率低下，豐田試圖透過拆解職能中心、構建集團內小型初創型企業實現產品迭代。

4、豐田透過TNGA製造方針推進零部件模組通用化，以實現用低成本生產高效能車型。豐田汽車正全面加速機動車製造革新。

從研發、設計、生產、組織到人才培育，豐田意在徹底改革汽車製造的所有環節。而這場變革的由來，始於豐田董事長豐田章男的危機意識：電動汽車（EV）新興企業如雨後春筍，新興國家也漲勢猛進；豐田目前看起來處於世界領先地位，可一旦失去挑戰能力就會喪失未來。自此，豐田汽車走上了“挑戰製造改革”的道路。大力推進製造業的全面改革“按理說我們才是應對挑戰的一方，可業界巨頭豐田卻比我們還醉心於企業改革，這是我們萬萬沒有想到的。”發出如此感言的，是豐田汽車的競爭對手，某日系汽車製造商的領導。如他所言，豐田確實在大力推進製造業的全面改革，且這場改革涵蓋了研究開發、設計、生產、組織和人才培養等汽車製造中的方方面面。

早在2016年1月，豐田就在美國成立了人工智慧研究子公司——豐田研究所（TRI）。TRI在美國國防部屬於從事AI及機器人技術的第一梯隊，並與美國斯坦福大學和麻省理工學院達成了合作關係。豐田召集了行業頂尖的研究人員，以期AI能在自動駕駛到新材料研究的所有層面發揮作用。於此同時，豐田在設計中匯入了新型汽車製造方針（archtecturel engineering，建築工程學）“TNGA架構”，透過大膽推進零部件模組的通用化，使其適用於不同車種，來將企業自身的規模優勢最大化。該策略，意在實現用更低成本製造更高效能的汽車。在TNGA架構中，繼第一彈“普銳斯”之後，豐田又於2016年12月發售了多功能城市越野（SUV）“C-HR”，於2017年釋出了“普銳斯PHV”並更新換代了以北美為主力市場的中型轎車“凱美瑞”，使其適用於TNGA架構。2020年，豐田汽車計劃讓全球銷售的半數車型都適用於TNGA架構。

工廠

IoT化豐田正在推動生產中的“工廠IoT化”。2016年，豐田汽車在高岡工廠進行了30多次實證試驗，透過在生產線上安裝多個感測器，收集並分析每道工序的資料。而為了進一步提升生產效率，豐田又將測定效果更為精確的實證技術推廣到了全世界的工廠中。同時，豐田對汽車的整體IoT化的改革也毫不遜色，這一舉措被稱為“整車連線化”。到2020年，在美日兩國銷售的過半車輛中都將搭載“DCM（資料通訊模組）”，以期透過監測汽車狀態向用戶提供故障發生的可能性。這樣一來，製造商就可以藉助龐大的資料群提高製造能力。

組織架構方面，豐田也發生了鉅變。自2016年4月起，豐田引入了“合夥企業制度”，契機是豐田汽車董事長豐田章男“規模太大，反而會拖累豐田前進”的隱憂。依據這一制度，“小汽車”、“中型車”、“雷克薩斯”、“尖端技術開發”等產品類別，被分別交給了7所企業規劃。