瑞薩電子宣布與GE醫療(日本)日野工廠聯合對采用瑞薩電子的“AI單元解決方案”進行了驗證測試。該AI單元解決方案是瑞薩電子為生產設備提供的e-AI(嵌入式人工智能)解決方案之一，它支持在嵌入式終端設備中采用AI功能。測試結果證明，在應用到的生產流程中，通過減少不合格品數量，可將產品良率提高至99.5%，從而顯著提高生產力。

實現智慧工廠面臨的問題

海量數據、保持實時性能、保證網絡帶寬，是實現智慧工廠所面臨的共同問題。由此,產生了在終端處理數據的需求。瑞薩電子此前也曾在自己的那珂工廠進行過驗證測試。之所以選擇那珂工廠，是因為該工廠曾面臨兩大問題：一是錯誤信息，即對于合格產品的假性警報。也就是說，如果被監測的波形形狀較為復雜，是難以使用統計方法(閾值)來識別異常值的，而設置嚴格的閾值又會導致更多的異常結果報警。因此，原始數據必須由經驗豐富的工程師進行檢查，增加了人員負擔。二是網絡擁堵。將數百個設備連接至網絡，但卻沒有足夠的備用網絡容量來實現智能功能。

在部署了e-AI識別后，由于e-AI能夠學習檢測模擬時間序列值中的異常結果，使得設備可以通過人工智能自主學習哪些結果是“正常”的。就像人類工程師可以記住波形的樣子一樣，AI可以學習波形的形狀，并在此基礎上做出高度準確的判斷。另一方面，通過利用e-AI，可以在不增加網絡負載的情況下提高采樣速度和精度，僅需將判斷結果發送到服務器，因此網絡負載非常小。

那珂工廠的驗證測試結果，證明了以下三點在智慧工廠中是完全可行的：

1

使用AI識別異常結果。通過為復雜波形設置閾值，消除難點。

2

顯著減少錯誤信息。從每月每臺機器大約50條錯誤信息降低到零，消除了工程師的負擔。

3

更準確地檢測異常結果。通過使用高分辨率數據，將異常結果檢測率提高6倍以上

而日野工廠的測試成功，則顯示了瑞薩電子“AI單元解決方案”在提高其他公司生產設施生產力方面的能力。

瑞薩電子e-AI解決方案

用于生產設備的AI單元解決方案是瑞薩電子e-AI解決方案中的第一款產品，能夠實現故障檢測和預測性維護，并可以作為一套附加設備AI單元安裝到現有的設施或機器上。它可以在一天的時間內調整好預訓練的神經網絡模型(即已完成學習的模型)。而且整個AI處理序列，即從傳感器數據收集到數據處理、分析和評估/判斷的全過程，都可以實時進行。這有助于在工廠車間盡早發現以前未注意到的微小偏差和缺陷，不僅避免了額外的工作，而且有助于通過提高產品質量等方式來提高最終產品的價值。

在e-AI解決方案路線圖的規劃中，已推出的AI單元解決方案可以安裝在現有的終端設備和機器中以提高生產力，而不增加流量。未來，瑞薩電子將計劃推出內置解決方案?？蛻艨梢愿鶕鹚_電子的參考設計開發自己的AI設備，也可以向瑞薩合作伙伴購買AI設備。

鑒于通過驗證測試已經確認了這些優化效果，瑞薩電子計劃在全球范圍內推廣該AI單元解決方案。這一計劃不僅適用于添加到現有生產設備中的e-AI解決方案類型，而且還適用于那些能夠提前部署到生產設備中的解決方案類型。瑞薩電子致力于通過擴展其e-AI解決方案產品線加速提升端點智能化，從而加速全球工廠的智能化步伐。

99.5%的產品良率，如何做到?

GE醫療(日本)日野工廠生產CT、MR和超聲波掃描等多種醫療設備。在全球約450家GE集團的生產基地中，日野工廠以其采用物聯網技術并具有高生產率而聞名，并被選為領導GE“輝煌工廠”(Brilliant Factory)計劃的前七大工廠之一。自1982年投產以來，該工廠一直處于領先地位。

在GE醫療(日本)日野工廠，將AI單元安裝在生產設備中，針對早期故障檢測及識別不合格品生產的效果進行了驗證測試。特別需要指出的是，AI單元原型嵌入了一套預先訓練好的模型，并安裝在該生產設備上?，F在，通過測量從生產設備中發送出來的極其詳盡的信號波形數據，能夠觀察到過去無法掌握的生產狀態。該終端設備能夠判斷是否存在異常并且只需發送異常測試結果，因此不會增加通信的數據量。當檢測到異常波形時，系統將實時啟動警報并暫時停止生產。測試證明，通過減少不合格品，產品良率可提高至99.5%，生產力可得到顯著提高。

GE醫療日本日野工廠已經確認，通過在檢測到異常時立即停止生產，能夠降低出現不合格品概率，從而大幅提高產品良率。因此，該公司現在計劃將此AI裝置應用于大規模生產制造設備。事實證明，自從日野工廠采用GE數字公司在全球范圍內針對工業應用提供的“Predix”物聯網平臺以來，已經可以通過將判斷結果實時上傳到云端，來共享生產設備的狀態。展望未來，瑞薩電子和GE 醫療(日本)將攜手合作，進一步加強瑞薩電子e-AI解決方案與Predix平臺之間的融合，并通過分析生產設備的長期趨勢等方式來提高生產力。