三菱电机株式会社与国立研究开发法人产业技术综合研究所（产总研）合作，在工厂自动化（FA）领域首次成功开发出一种创新AI技术。该技术通过巧妙利用物理模型结合贝叶斯优化算法，显著减少了伺服系统参数调整所需的动作次数，为提升生产现场效率提供了强有力的技术支撑。这是三菱电机旗下AI技术品牌"Maisart"中，专注于物理空间可靠性与安全性的"Neuro-Physical AI"的重要成果。
当前，市场需求日益多样化且产品性能不断升级，导致制造业生产流程愈发复杂。随之而来的是生产准备环节的工作量激增，包括工业机械的FA设备调试与编程等。然而，受少子高龄化影响，掌握核心诀窍的熟练技术人员严重短缺。特别是对于电子零部件贴装机和半导体制造装置等设备的伺服系统，为实现高速高精度动作，必须调整大量控制参数的组合，即便是经验丰富的专家也需要耗费大量时间进行优化。
针对这一痛点，双方利用产业机械的物理模型，开发出能够高效从海量组合中筛选出最优参数的AI技术。这一突破使得参数调整次数较以往减少了90%。同时，通过参数优化充分释放了机械性能，将电机从启动到到达目标位置的平均定位时间缩短了20%。这意味着生产准备时间和单件产品的制造节拍（Takt Time）均得到显著压缩，直接推动了生产现场效率的大幅提升。
该技术的核心创新在于将伺服系统获取的产业机械物理模型融入贝叶斯优化过程。传统的贝叶斯优化依赖机器学习模型预测参数评价，往往需要大量实机测试数据，且难以处理复杂的参数关系。新方法利用物理模型预测值作为特征量，有效分离了参数的优劣，使得算法能更精准地锁定高潜力参数。即使物理模型存在微小预测误差，机器学习模型仍能基于相对优劣关系保持高可靠性，从而大幅减少实机动作次数。
在伺服控制中，机械结构差异和安装环境会导致振动特性变化，且同一设备在不同目标位置下的特性也各不相同。以往需要调整8种类型共720个参数才能实现精细控制。新方案通过物理模型限定探索范围，不仅将实机动作次数削减约90%，还成功在抑制振动的前提下实现了平均20%的定位时间缩短，极大提升了生产现场的灵活性与效率。
根据计划，这项技术将作为"Maisart"系列的一部分，优先应用于对高速高精度定位有极高要求的电子零部件贴装机等高端伺服系统，并目标在2028年实现产品化。目前，三菱电机正与产总研持续深化合作，推动AI技术在更多工业场景的落地。
日本制造业长期面临劳动力短缺与技能传承断层的挑战，此类融合物理机理与数据驱动的AI技术正是破局关键。对于中国制造业而言，随着人口红利消退和产业升级加速，如何降低对高技能人工的依赖、缩短设备调试周期成为核心议题。三菱电机的这一实践表明，将物理规律嵌入AI算法不仅能提升效率，更能增强系统的可解释性与安全性，为中国企业探索"AI+工业机理"的深度融合提供了极具价值的参考路径。