在MM《现代制造》主办的以“问道数字化 智造竞争力”为主题的“第十六届MM现代制造·新自动化论坛”上，贝加莱（B&R）工业自动化（中国）有限公司机器智能研究院院长陈妮亚博士做了题为“机器智能——建模仿真与智能算法的应用”的演讲，她针对机器智能的挑战，畅谈了智能算法的应用，并分享了建模仿真与实际案例。

贝加莱（B&R）工业自动化（中国）有限公司机器智能研究院院长陈妮亚博士

从最开始的第一次工业革命到现在的第四次工业革命，自动化的世界越来越丰富，也越来越广泛，自动化一直在发展的路上追求更好，那什么叫更好？陈妮亚博士解释道，“当然是在安全的前提下，更好就意味着我们的产品质量更高，我们的交付更快，我们的制作更加灵活，同时我们还希望成本更低，才能实现更好的目标。” 

从机器自动化的发展趋势看，这是一个逐步迭代升级的过程，包括机械传动、继电器逻辑、可编程逻辑控制、机电协同控制、智能控制。不可否认，更好目标实现的关键已经越来越依赖于机器算法和软件，因为人们对机器的期待越来越高，机器需要协同工作，需要执行复杂的灵活的任务。在数字化的浪潮中，首先需要为机器安装上传感器，为机器监测提供运行数据，使得机器能够和这个世界互相感知。但光有感知的能力是不够的，因为其实人们对机器更重要的期待是，希望机器能有一个大脑，机器才能自主地处理复杂的灵活的任务。那怎么才能给这些机器安安上大脑呢？陈妮亚博士开宗明义地表示，其关键就在于智能算法和软件。将智能注入到自动化方案中，如何让机器智能为工业创造价值，正是贝加莱的不懈追求。

尽管业界公认人工智能的技术在图像处理、文本分析和语音识别三个领域里面有着很强大的性能和先天的优势，但在工业应用场景中，必须要进一步向机器智能深入，只依赖于智能算法和模型恐怕是不够的，必须要把算法和生根多年的行业经验结合起来，才能得到一个恰当可用的效果好的模型，得到一个真正能用的解决方案。陈妮亚博士强调指出，因为机器智能的挑战包括方法、数据、应用场景，这对自动化从业人员提出了非常高的要求，需要既懂算法，又懂技术，还要有行业知识，才能面对碎片化的工业场景，针对不同的行业的不同问题，提出定制化的解决方案。

如今，贝加莱在智能算法领域已经形成4大类最有前景的典型应用领域，包括预测性维护、智能视觉、控制策略和最优化。陈妮亚博士分享了一个具体的智能算法应用案例，这是贝加莱在光伏产业的关键设备——多线切割机上做的故障与诊断算法。基于人工智能的多线切割机预诊断有效避免了突发故障带来的经济损失，测试结果显示，设备误报警率低于0.2%，预诊断检出率达91%。值得一提的是。这个算法是一个零成本的高性能方案，为什么说是零成本？因为该算法运行在PLC上，利用现有设备上的传感器信号，不需要安装任何的硬件。正是这个方案的零成本和高性能，在2019年赢得了瑞士大使馆颁布的瑞士年度大奖——技术创新奖。

除了机器智能，陈妮亚博士还就建模仿真的价值做了深入阐述，建模仿真的意义就在于缩短开发和调试的迭代周期、降低开发成本、减少设计裕量。贝加莱可以提供全层级仿真软件，包括硬件设备仿真、机器仿真和过程仿真。为此，陈妮亚博士进一步展示了贝加莱建模仿真的成功案例，一个是industrialPhysics用于包装机械仿真，另一个是Matlab/Simulink用于桥吊防摇防扭算法开发。

最后，陈妮亚博士指出，贝加莱致力于提供更好的机器智能解决方案，这不能单单是方案，也不能单单是智能算法和软件，因为算法是飘在空中的，不过是一些公式、程序，背后需要有载体，包括硬件和软件作为载体。为此，要想实现真正能够提升客户价值的方案，就必须要有强大的硬件平台，有全系列的产品，包括从强有力的计算平台到运动控制的产品；还必须要有好的技术，有标准化的技术模块。只有将强大的工程软件与产品、技术融合，加上锦上添花的智能算法，这四个层级综合在一起，才会构成一个完善的机械智能解决方案，才能够给行业带来先进的技术，为客户创造价值。