Koh Young的Joel Scutchfield关于智能工厂连接

Koh Young的Joel Scutchfield谈到了系统供应商在实现智能工厂所需的机器到机器连接方面目前面临的困难，目前还没有通用的平台或协议。Joel还强调了过程控制的重要性，以及拥有足够强大的机器学习和数据收集技术，以利用Koh Young的3D检测系统等机器提供的大量数据。

巴里·马蒂斯：我们为什么不从一开始就概述一下科扬和你们的所作所为？

乔尔·斯库奇菲尔德：当然，巴里。感谢您今天有机会与您交谈。据大多数人所知，Koh Young多年来一直是3D检测技术的市场领导者。从一开始，我们就专注于3D技术，这是SPI和AOI竞技场中其他人的独特方法。从一开始，我们就使用基于定量参数的测量数据来获得真正的3D结果，这是我们领导地位背后的机制。这与Koh Young进入市场之前和之后所做的任何事情都大不相同。

展望未来，我们将继续发挥领导作用，使用真正的三维参数数据来为我们的人工智能引擎提供燃料，现在，人工智能引擎提供了创建工具的能力，使制造商能够实现真正的智能工厂。例如，通过使用机器学习概念和自动编程，我们的系统将变得更加高效、直观和易于使用。此外，数据分析变得更加简单和自动化，从而创建了一种情况和环境，在这种情况下，可以快速提取和使用可操作的结果，从而实现实时的积极变化。

这就是我们的来源，我们的位置，我们的方向。我们处于一个独特的位置，能够做到这一点，因为我们有一个专门的方法，使用一个参数化的、定量的数据集，这个数据集是以正确的方式提取的。有了这台人工智能引擎所需的相关数据，我们现在可以在实现真正智能工厂的唯一真正途径上更快地前进。

马提斯：当我们谈论智能工厂时，你提到了来自你的技术的信息。如何整合到生产线中，比如实时调整生产流程？

斯库奇菲尔德：这个拼图有几个部分。我们开始这一过程，首先要照顾好自己的后院，并注意如何在未来与其他系统共享信息。第一个目标是使用我们的系统正在生成的基于度量的数据，并使我们自己的系统尽可能高效、高效和有用。我们通过创建跨多个位置在AOI和SPI机器之间进行通信的能力来实现这一点。例如，我们可以将打印后SPI与回流前和回流后AOI机器链接起来，以快速识别流程中的异常情况，帮助客户实时了解正在发生的事情，同时提供纠正问题所需的数据和信息。这还包括使用我们的数据集和机器学习来创建真正的AOI自动编程工具。我们希望专注于使用人工智能和机器学习，使我们的KOH年轻用户尽可能高效。

第二部分是我们都在努力达到的目标。通过使用各种开发的M2M协议（如CFX/Hermes），我们正在努力使我们的机器能够与工厂中的每个人进行通信。我们在多个方面都有项目，并正朝着能够与所有涉及印刷、安装等方面的合作伙伴进行有效沟通的方向发展。此外，我们还进行了自己的项目，以创建一个连接级别。但我们都面临的问题是，目前根本没有共同的协议。对于所有系统提供者来说，除了一个非常基础的级别之外，没有一个通用的平台来进行通信。每件事都必须由该合作伙伴具体完成，所取得的成果适用于该合作伙伴。所以，再一次，我们在这里所努力的是能够以一种包罗万象的方式进行广泛的交流。

当我说交流时，我说的是真正的机器对机器的交流。当我们发现其中一个检查工具出现异常或问题时，我们可以立即向安装器反馈，并判断是否存在进料器或喷嘴问题。或者我们可以将信息直接返回到屏幕打印机，并提供远远超出对趋势信息（如音量）进行偏移调整的详细信息。此外，我们还希望提供信息，告诉操作员出了什么问题，然后扩展到告诉他们快速解决问题所需的更改。最终，我们将在没有任何人为干预的情况下自动完成所有这些工作。这就是我们真正把整个生产线当作一台机器的地方。

在我看来，整个工业4.0计划背后的目标是降低制造成本，这才是真正的意义所在。我们希望为客户提供一个真正提高一次合格率并减少人为干预需求的解决方案。同样，这可以是多台机器或整个生产线与所有必需的软件一起工作，因此系统是这里的驱动因素。

其他一切都包括在实现这两个结果中。如果我们能够为客户提供一个系统，使他们能够降低制造成本并最大限度地提高质量，那么他们肯定会变得更加有利可图，这就为他们重新投资和发展业务提供了利润。此外，如果效率明显，可以对传统产品进行转换和升级，这有助于整个行业的发展。这就是我们的目标。我们这样做并不仅仅是为了好玩；我们正试图利用现有的和计划中的技术来为每个人改善这个行业。