逻辑规则控制 指的是控制是按照预设的布尔逻辑判断，决策输出的。

如PLC中常规的IF （逻辑判断）THEN 为真-执行 这类无歧义的真/假、阈值判断-决定执行；其特点是均需要一个准确的、可界定的值（阈值）。

我们知道，在生产实践中，同一个场景；不同的人（不同公司的产品标准），对一件事物的过高、过快、过大；适中；过低、过慢、过小等等的判别是不一样的。

何为真？何为假？

在非黑即白的逻辑中，我们只能根据某规则、某标准、大多数确定个阈值，或者区间；

而真实的物理世界并非都存在如此明晰界定值。其边界具有模糊性。

例如：加工零件的分布、装配中的差异分布。

预设规则与加入数据标注的差别

例一：我们在加工一批零件中，需要规定加工精度及零件公差范围。针对不同的加工精度，采用不同的加工方法。（选择普通或更高级的机床和刀具。）

同时，我们也知道，一批零件加工完成后，它们的加工误差分布呈现为正态分布。

而实际上，机械设计师所关注的，并不是零件的公差，而是零件之间的配合。（因为：已知：理想间隙为0.02mm时，油膜润滑性和同轴度最佳。）

当现实一批零件加工精度如下时：

那么在装配中，就会出现没有间隙和间隙过大的配合状态。

在预设规则模式下，解决的方法，就是提高加工精度，缩小公差范围。如下图

对策就是：更换工艺，选用更高精度的机床、刀具、设备。使其间隙接近理想要求。

很明显，提高了零件加工成本。

若我们仔细观察上面一批零件的配合分布时，就能发现轴孔零件公差分布是一样的。

只要我们记录每一轴孔零件数据，就能几乎全部轴孔零件适配，达到理想间隙的配合。

这样一来，完全不需要改变工艺，而达到低成本，高配合精度的要求。

这就是数据标注的“力量”。

（事实上，在加工制造圆弧伞齿轮传动套件上，早就是这样做了。）

例二：生产过程中，是会出现设备过载的；调速驱动器（半导体功率器件、电机等）允许短时过载；而过载-降容（功率储备散热）是曲线关系；可是，在简化逻辑处理上，我们只有三种模式选择（预设了界定）。

只要超过界定，（例如：选择1.5倍，某次达1.6倍，本应正常无事。）却因预设规则，导致报警、甚至停机。

若能有之前阶段负荷的历史记录，是不是可以实时的做出“智能”一些的控制决策？避免这类报警、停机？

不仅如此。在工业控制中，在不同的场景，不同的人（公司）对同一类事物的判断，还会发生变化。

例如例一中，当润滑介质粘度的改变、应用环境极热、极寒南北方地域的改变、压力润滑或自润滑的选择不同等。导致理想间隙选择操作完全不同。执行方式、效果也不同。

前面的举例说明，我们当前的这种预设逻辑控制只是对指定场景控制的抽象、化简。无法适应场景变动、全局评估决策、“根据历史记录有预测、有所取舍”的“自主决策”智能控制。

这些举例也充分说明，一定要打造适应自己（公司）场景的工业AI控制智能体。

以上，只是我个人对工业AI的一些认知，

而西门子官方有更专业的课程，解决当前对工业AI智能体认知的困扰。

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很明显，在工业AI建立过程中，积累数据非常重要。关注数据的历史记录，通过数据的变化量的分析，才能创建、达到“智能决策”的目标。

在这里，采集、记录数据的质量就很关键。

下期，根据对西门子数字化的了解，认知，来谈谈数据的标准化、数据的质量。