AI变换工业人机界面

机器无关紧要 用户经验可以制造或破解生产线最近AI进步使工人更容易与工具系统互动 — — 优化生产率并同时提高输出值 — — 但这一技术的潜力必须从它能实现最大效益的角度加以考虑。

工机接口简化对制造系统的控制和监测,支持工人传统意指通过物理控件和触屏提供机器输入、状态信息、实时报警和报告人工智能工业HMI转向更灵活过程和少限制工与系统交互方式自然语言处理基因化AI提高用户经验,提高生产率,提高无障碍环境

AI扩展人机接口设计的可能性

AI进步使制造界面与工人们期望智能手机和平板电脑的直觉和个性化经验相匹配

微软理工和新兴技术商业策略主管HM技术驱动力HMI我们看到消费技术注入工业领域 技术类大语言模型大规模印刷手册可转换为交互实时培训,为HMI开发商提供更多选项设计无障碍性

AI最大作用将发生在传统工业HMI技术服务不足的地区,例如:

• 直觉界面常识类消费者特征语音命令和手势输入减少学习时间和任务量以提高整体效率
• 个性化定制满足个体工人的需求和偏好以精简工作流程、减少错误和增强参与,从而降低沮丧感和生产率
• 智能引导培训减少工人短缺和技能空白,由简化复杂任务并提供分步指令、实时故障排除和交互学习内容的设备驱动
• 可访问界面支持有身体发育缺陷的工人,通过视觉缺陷图像识别和听力缺陷读嘴识别等技术满足个人无障碍需求

Tom Hummel 快速机器人技术VP相信实际使用案例将聚焦方程中人部分而非机器

人工智能在制造楼层上介绍时, 不一定改变机器人多年以来千百次所做的事情, Hummel表示 。确定精密焊接速率并绘制机器人路径是典型定义问题,几乎没有空间使用机器学习提高技术LLM和相似方法将使全系统更容易操作并更适应制造商需求

关键技术后工业HMIs未来

在工业应用中,HMI技术决策必须考虑到操作者与系统交互物理环境,以实际任务为顶此类决策对优化操作者有效性和安全性至关重要。

AI基础系统识别人声的能力近些年来大有提高,引导多式系统整合语音和手势识别上下文, 使操作者能偏离规定程序更快实现所期望的实现

四大技术驱动工业HMIs的未来

• 自然语言处理一种AI基础技术,能理解、解释并生成对操作者有意义的人文语言机器设备处理并响应口语或笔语,提高控制反馈直觉效率
• 手势输入允许物体运动或手势用于控制机器并和数字接口交互手势识别系统在AI帮助下变得更加精确并适应个人差异,允许工人操作虚拟接口、控制机器人臂并浏览复杂过程可视化
• 生成AI培训模型如蓝图、用户手册和机器性能度量学基础模式和数据内部关系以生成新内容或解决方案举例说,基因化AI算法可以从现有机器设计规范数据库中学习产生新设计或帮助工人识别最高效高效方法解决生产挑战
• 图像识别系统可变更多通过AI智能精度帮助质量控制流程自动化汽车厂商已经使用图像识别检查汽车上涂刻的擦痕和涂漆异常类似地,电子制造商使用这些系统检测印刷电路板上焊值缺陷和组件偏差

商家和制造商无论是否受AI驱动谨慎选择HMI技术最适配期望结果而不是跳跃利用AI波段

Hummel解释道 AI往往证明句子中写道 `有锤子时 一切都像钉子'真正有益于无限问题, 诸如提高生产线部件检验精度, 但却不太适合闭合重复性任务,如果机器或自动化原位易用并做好作业,

HMI提供者和用户的大问题是如何判断AI最能提高工人效率、效率和无障碍性使用案例正确理解者将帮助全行业成功解决工人短缺、技能空白、员工满意度和其他紧迫挑战