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馬維拉的關(guān)鍵優(yōu)勢
AI在製造環(huán)境中獲得了牽引力
政策支持和勞動(dòng)力挑戰(zhàn)
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NSF支持的' Mavila” AI將工廠地板帶入LLM時(shí)代

Jul 19, 2025 am 11:08 AM

NSF支持的“ Mavila” AI將工廠地板帶入LLM時(shí)代

Lee在接受NSF的採訪時(shí)說:“ Mavila是專門針對(duì)智能製造的高級(jí)視覺和語言模型,這是我們將近十年來一直參與的領(lǐng)域?!?/p>

馬維拉的關(guān)鍵優(yōu)勢

當(dāng)前的大多數(shù)工業(yè)人工智能係統(tǒng)仍取決於基於規(guī)則的視覺工具,這些工具與陌生的零件形狀或工廠地板上的照明條件鬥爭。 Mavila與眾不同的是在特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)上進(jìn)行培訓(xùn) - 來自CNC機(jī)器,電線EDM單元和3D打印機(jī)的成千上萬個(gè)標(biāo)記的圖像,技術(shù)手冊和傳感器日誌。當(dāng)帶有新印刷的鈦托架時(shí),該型號(hào)可以識(shí)別微裂縫,並立即建議對(duì)激光功率進(jìn)行調(diào)整。此任務(wù)通常需要現(xiàn)場過程工程師。

Mavila可以分析銑床,檢測異常並提出最佳切割速度 - 在人類操作員可以撞到緊急停止之前。

Lee解釋說:“傳統(tǒng)的大型語言模型是為了處理和生成文本的?!?“但是Mavila的視覺模型能夠解釋視覺和文本信息?!?/p>

在早期實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)中,Mavila成功地檢測到了3D打印的組件中故意引入缺陷,並在幾秒鐘內(nèi)提出了校正後的打印設(shè)置。然後,團(tuán)隊(duì)將模型部署在移動(dòng)機(jī)器人上,該機(jī)器人捕獲了銑削過程的圖像,從PDF手冊中檢索了正確的扭矩規(guī)範(fàn),並建議進(jìn)行工具路徑調(diào)整 - 機(jī)器正在運(yùn)行時(shí)。

Lee強(qiáng)調(diào),對(duì)專業(yè)數(shù)據(jù)的控制將定義下一波工業(yè)AI。

他說:“我相信AI行業(yè)的核心在於您開發(fā)的算法和模型。” “但同樣重要的是數(shù)據(jù)。誰控制數(shù)據(jù)的價(jià)值最高?!?/p>

他的團(tuán)隊(duì)為智能製造圖像創(chuàng)建了最早的公開基準(zhǔn)之一,並使用檢索提示的處理管道進(jìn)一步增強(qiáng)了Mavila,使其能夠在實(shí)時(shí)互動(dòng)期間訪問手冊的正確部分。

由於公共數(shù)據(jù)集很少解決利基製造方案,因此Lee的團(tuán)隊(duì)花了多年的時(shí)間收集切割工具的高分辨率圖像,從3D打印機(jī)中編譯傳感器數(shù)據(jù),並將操作員手冊數(shù)字化到可搜索的數(shù)據(jù)庫中。這項(xiàng)工作導(dǎo)致了一個(gè)檢索增強(qiáng)系統(tǒng),該系統(tǒng)使Mavila在機(jī)器仍在運(yùn)行時(shí)可以提供準(zhǔn)確的響應(yīng)。

AI在製造環(huán)境中獲得了牽引力

西門子已經(jīng)為市場帶來了類似的解決方案。它與公司TIA門戶集成在一起的工業(yè)副駕駛可以生成PLC代碼和HMI接口,從而降低了開發(fā)時(shí)間和錯(cuò)誤率。該工具將在今年夏天推出。

Nvidia正在與Foxconn,Pegatron和其他公司合作,以創(chuàng)建其生產(chǎn)線的全尺度數(shù)字複製品。通過在物理施工開始之前模擬工廠佈局,這些公司報(bào)告了更快的部署並提高了安全性。寶馬還聲稱,通過模擬光真逼真的環(huán)境中的每一個(gè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng),其虛擬工廠最多將計(jì)劃成本削減了30%。

這些發(fā)展表明,主要製造商正在擁抱AI驅(qū)動(dòng)的助手,但他們也為可能缺乏資源或數(shù)據(jù)競爭的較小供應(yīng)商帶來了挑戰(zhàn)。

政策支持和勞動(dòng)力挑戰(zhàn)

政府資金越來越多地支持美國製造業(yè)。今年春季,NSF分配了2550萬美元的贈(zèng)款,用於“未來製造”計(jì)劃,包括數(shù)字雙子開發(fā)和“回收效應(yīng)”,這是一種將工業(yè)金屬廢物直接轉(zhuǎn)化為新材料的循環(huán)方法,最大程度地減少了下降和降低碳排放。但是,德勤的一份報(bào)告強(qiáng)調(diào),到2030年,美國預(yù)計(jì)將有210萬製造工人短缺,這是西門子促進(jìn)其副駕駛作為解決技能差距的解決方案的原因。

一些專家警告說,即使是最複雜的模型也無法取代對(duì)新鮮,專有數(shù)據(jù)的需求。中型製造商必須決定他們願(yuàn)意與研究機(jī)構(gòu)共享多少內(nèi)部知識(shí)或付費(fèi)以確保安全。

李承認(rèn)這一挑戰(zhàn)。他的下一個(gè)目標(biāo)是與至少三個(gè)中小型製造商建立飛行員合作。如果沒有現(xiàn)實(shí)世界的生產(chǎn)數(shù)據(jù),該模型仍限於學(xué)術(shù)用途。

Mavila的成功現(xiàn)在取決於工廠是否願(yuàn)意提供足夠的圖像和日誌來維持模型的有效性,以及如何容易部署它。

如果克服了這些障礙,美國工廠可以用能夠識(shí)別問題並實(shí)時(shí)糾正問題的AI助手代替厚厚的技術(shù)粘合劑 - 將靜態(tài)自動(dòng)化轉(zhuǎn)換為智能,自適應(yīng)生產(chǎn)系統(tǒng),並有可能使美國製造的競爭優(yōu)勢使其長期以來一直尋求。

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