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製造業導入AI異常偵測 如何發揮到淋漓盡致?

AI具備異常偵測功能,但前提要有健全的資料收集系統。法新社

雖然人工智慧(AI)具備異常偵測功能,但前提要有健全的資料收集系統。據Design News報導,唯有製造商收集到清楚可靠的資料,才能夠把AI異常偵測功能發揮到淋漓盡致。

現代製造業追求智慧製造和工業4.0,試圖導入AI製程異常偵測功能,以便找出製程中的離群值,發現生產線的問題癥結。資料科學家Daniel Gutierrez表示,離群值很重要,可以看出機器設備的潛在問題。

Intraratio總裁兼創辦人Ryan Gamble表示,製造業把AI導入製造流程時,首要之務是從機器、供應商和系統三方,掌握交易資料和參數型的紀錄資料,這些資料必須夠嚴謹,還要自動收集而來,不僅要能夠擴充規模,也要有正確編目。

現在科技發達,大家都可以用更低的成本快速收集資料,但仍要確保資料的正確性。Gamble表示,AI仰賴大量資料輸入,這些資料要有妥善的編目,方便查閱,而且資料要正確可靠,所以資料是AI的成敗關鍵。

Isolation Forest演算法便是在偵測離群值,用在製造業是發現製程錯誤,用在金融業則是發現信用卡詐欺,一旦Isolation Forest偵測異常離群值,便會標示出來,方便工程人員深入調查原因。Gutierrez認為該有的工具都有了,只是開始應用到製造業而已。


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