欧姆龙公司表示已经研发出搭载机器学习人工智能算法的机器自动化控制器，并声称是行业首创。
欧姆龙公司据说搭载AI的控制器实现了可编程逻辑控制器的功能之间的实时集成，可编程逻辑控制器控制工厂车间生产线和设备的微秒级变化和AI处理功能。
欧姆龙广泛的传感器用于监控设备和过程的状态，控制器可以根据内置人工智能学习到的因果模型预测机器的异常运动，从而在不规则情况发生前进行安全调整。
近年来，随着各种产品的小批量生产和世界各地生产的不断变化，制造业引入人工智能和物联网的需求日益增加，以应对技术工人短缺和劳动力成本上升的影响，同时提高设备利用率，实现高质量产品的稳定生产。
为了利用微控制器产生现场数据，需要高速、高精度的数据采集(如位置、振动和温度数据)，并与时间数据精确关联。
分析和使用这些综合数据可以快速预测可能的机器错误，防止设备停机和产品质量下降。
同时，物联网的快速普及带来了大量的数据，无论网络带宽延伸到多远，都很难将这些数据全部传输到云端进行分析。
将物联网引入制造车间的另一个瓶颈是当来自传感器、电机和其他设备的数据必须传输到云或从云传输时，双边数据传输导致的响应延迟，即使即时响应在这个制造场所至关重要。
在寻求这些问题的解决方案时，欧姆龙公司我们正在积极地将“通过ITC开发的智能”引入制造车间，即，将技术工人的专业知识纳入设备和流程的控制，形成广泛的工厂自动化设备，以支持物联网能力的自动化生产或在此类设备中实现最佳的AI算法。
根据这一概念开发的这种配备人工智能的控制器旨在立即检测设备异常的迹象。
机器自动化控制器的AI算法，让它从精确的传感数据中学习设备的反复运动，从而实现实时的机器状态。监控和控制的反馈。
那么，机器自动化控制器如何在生产过程中使用AI呢？
按时间顺序从设备和过程中收集传感数据(如振动和温度)和输出数据；
根据实时数据，定期或不定期地生成特征量；
积累特征数据，因果分析后生成学习机的模型数据；
根据该模型数据，实时向状况发送反馈。监控和控制。
为了让AI技术成为制造地板的便捷“工具”，欧姆龙将推动其搭载AI的控制器、视觉传感器等产品的开发，并利用AI和物联网来监控设备和过程的状态，并保证产品质量，从而帮助客户实现“无缺陷、无停止”的制造过程。
由于2016年开始控制器向部分客户交付样品，欧姆龙自行和客户工厂进行了演示，对设备不规则性进行了预测和分析，并增强了设备不规则性和因果关系的知识，旨在2018年定期发布并提供服务。
欧姆龙长期以来一直开发和交付各种制造场所必不可少的FA设备，表明它可以通过积极使用包括EtherCAT(R)和IO-Link在内的最新信息技术为客户提供优势。开放网络。
欧姆龙凭借其丰富的专业知识，已经能够将AI算法应用到培养了20多年的设备上开发乒乓球。机器人Forpheus，这是欧姆龙的核心技术“感知与控制+思维”，“OKAO”视觉“人脸/个人识别技术，以及世界上第一个具有感知驾驶员注意力集中技术的车载传感器。
通过组合各种FA设备和机器人欧姆龙凭借制造地板的自动化技术和最先进的AI算法，支撑着困扰制造业的人力资源短缺和劳动力成本上升，从而加速实现“机器带出人的能力和创造力”的“未来制造地板”。