物理驅動的人工智慧如何重塑工業設備的可靠性

全球製造設施面臨一個日益嚴峻的挑戰：設備故障干擾生產線並影響產品品質，但熟練技術人員的數量卻持續縮減。日本的工業部門就是這場危機的典型例子，老化的勞動力和人口下降造成了維修專業知識的嚴重缺口。傳統的方法—依賴數學模擬和領域專家—需要大量資料收集、不斷校準模型以及高昂的運營成本。

三菱電機透過其在Maisart AI計畫下開發的Neuro-Physical AI框架，推出了一個創新的解決方案。這項技術並未放棄物理原理，轉而純粹依賴機器學習，而是將基本的物理定律直接整合到其演算法中。透過將AI建立在已確立的物理引用和原則之上，系統在預測設備退化方面展現出卓越的準確性，同時只需少量的歷史運行資料—這與傳統深度學習方法需大量訓練資料形成鮮明對比。

以物理為基礎的優勢

傳統的物理模型需要大量專家輸入，但缺乏彈性。純資料驅動的AI則需要龐大的資料集，但常缺乏可解釋性。三菱電機的混合方法彌補了這一空白：它將物理定律作為約束條件編碼在神經網路中，使系統能夠從有限的資料中高效學習設備行為。這種方法大幅降低了再訓練頻率和部署的複雜度，讓其在資料稀缺的製造環境中變得真正實用。

大規模的實際應用

對於日本的製造業—以及日益擴展到全球的生產設施—這項技術滿足了迫切的運營需求。預測性維修系統能提前數週或數月識別零件退化，讓工廠能在計劃停機期間安排維修，而非被動應對突發故障。這帶來的連鎖效應十分顯著：降低非計劃停機時間、提升產品一致性、延長設備壽命，以及降低整體維修支出。

透過結合領域知識與機器學習的效率，三菱電機展示了將物理嵌入智慧融入資產管理的可能性，為面臨技術人員短缺和生產經濟優化壓力的產業帶來轉型契機。