基於物理的人工智慧如何改變現代製造中的預測設備維護

日本的製造業正面臨一個關鍵挑戰：儘管生產設備變得越來越先進且對運營至關重要，但由於人口結構變化，經驗豐富的技術人員數量仍在持續縮減。這一差距造成了對智能維護解決方案的迫切需求，這些方案不僅依賴人類專業知識。

三菱電機株式會社 (6503.T) 通過其Maisart AI計劃來滿足這一需求，特別利用物理嵌入式AI——工業環境中物理應用的最佳AI。與傳統的深度學習方法需要大量數據和持續的再訓練不同，這項新技術將物理原理與AI算法相結合，能在大幅減少訓練數據的情況下預測設備的退化。

物理知識引導的機器學習的技術優勢

傳統的維護策略依賴由領域專家制定的數學模型或基於模擬的方法，這些方法在多個設施中部署時都耗時且勞動密集。三菱電機的創新跳脫了這些限制，將領域知識直接嵌入AI框架中。這種混合方法使系統能在不依賴大量歷史運行記錄的情況下，估算設備何時會失效或退化。

Neuro-Physical AI計劃優先考慮可靠性與安全性——在實際製造環境中部署AI時，這些因素尤為重要，因為錯誤可能導致生產中斷或品質問題。結合公司豐富的設備開發經驗與現代AI技術，該解決方案能立即在工廠現場付諸實行。

製造運營的實際效益

這種技術的實用優勢不僅在於技術上的優越性。早期檢測設備退化使製造商能夠提前安排維護，而非被動應對，從而避免突發故障，影響生產計劃和產品質量。同時，這種方法也能降低不必要的維護次數，降低運營成本，同時保持資產性能。

對於難以吸引和留住熟練維修人員的設施來說，這項技術是一個放大器——增強人類專業知識，使較小的團隊能更高效地管理更大的設備組合。較少的數據需求也使得實施速度更快、成本更低，較傳統AI部署更具經濟效益。