FANUC引入了人工智能路径控制功能，以提高机器人的切割和焊接精度。

• 利用这一功能，发那科机器人的路径由加速度传感器来估计，而AI则知道偏离指令路径的量。通过使用FANUC的第三级机器学习功能，然后执行补偿以提供高精度的圆形和直线路径。
• 过去，熟练的操作者通过长时间的尝试和错误来改进教学。这一职能在短时间内完成这种调整，而不依赖于工人的技能。此外，无线加速度传感器可以方便地连接传感器。
• 无线加速度传感器可以在多个机器人之间分离和共享。在机器人的启动过程中，可以利用人工智能功能调整路径，然后在大规模生产过程中分离传感器。

该函数可用于激光切割板材和汽车板材水射流切割等路径精度重要的应用。此功能首先与ARC Mate系列一起发布，并将逐步扩展到其他型号。

由机床主轴或进给轴突然故障引起的机械故障可能导致诸如加工线的长期悬挂等重大问题。为了防止这种情况发生，必须在发生故障之前在主轴轴或进给轴上检测异常迹象。

FANUC机器人和PFN开发了一种新的人工智能功能，称为AI伺服监视器，用于高速采样采集机床进给轴和主轴轴的控制数据。对采集到的数据进行深度学习，根据机器部件的当前状态显示异常评分。

AI伺服监视器在机器正常运行时，使用电机的转矩数据作为输入来训练模型。训练后的模型提取了转矩数据的特征，可以表示其正常状态。在机器实际运行过程中，AI伺服监视器以转矩数据为输入，与正常状态进行比较，计算并显示异常分数。通过监测这一点，机器操作人员可以观察到当他们与机床一起工作时，进给轴或主轴轴出现故障的症状。

AI伺服监视器在与进给轴或主轴轴相关的故障发生之前通知操作者，以便进行维护。这将有助于改善发那科机器人的可用性。

FANUC和首选网络公司(PFN)引入了一种新的人工智能防误码功能，它是为利用机器学习技术进行零件检验而设计的。

FANUC机器人配备了新的功能，可以检查和判断一个零件是好的还是坏的，根据好的和坏的零件的例子图像。AI错误校对不需要外部PC，因为它直接在发那科机器人控制器上实现，作为FANUC集成视觉系统的一部分-iRVision。该新功能适用于制造过程中的各种检验过程，如检查装配件或焊接螺母的存在，以及零件定位验证。

对于传统的机器视觉来检查一个零件是否存在，它会根据是否能够检测到预先教过的零件的形状和位置来做出决定。然而，这种方法常常会受到零件上的飞溅或烟尘的影响，由于金属表面的反射而使图像光泽化，这可能导致错误的结果，并需要熟练的专业技术来优化视觉设置。

FANUC的AI防错技术并不试图检测零件的形状或位置，而是利用机器学习来确定图像本身是否好，从而能够对环境的波动或光晕进行更有力的检查。它还允许更高精度的检查，提供了几十到几十个图像数据集，并教它，哪些应该通过，哪些应该失败-所有这些都不需要做详细的视觉参数调整。

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