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如何從“人工智能”走向“工業(yè)智能”?

作者: 時(shí)間:2018-01-19 來(lái)源:中國(guó)工控網(wǎng) 收藏
編者按:無(wú)論是在工業(yè)領(lǐng)域還是民用領(lǐng)域,人工智能正在掀起一波新的數(shù)字革命浪潮。而從德國(guó)的工業(yè)4.0到美國(guó)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),從GE的Predix到IBM的PMQ,工業(yè)與智能化技術(shù)的結(jié)合也必將是下一個(gè)風(fēng)口。

  說(shuō)起,工控小編最早接觸的時(shí)候,是在2008年漫威的首部電影《鋼鐵俠》。作為未來(lái)工業(yè)領(lǐng)域的一顆新星,影片中的“Jarvis”是對(duì)系統(tǒng)最直觀的詮釋?zhuān)ㄟ^(guò)結(jié)合先進(jìn)的AR技術(shù)和語(yǔ)音等多種人工智能系統(tǒng),在鋼鐵俠出戰(zhàn)前進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析、預(yù)測(cè)性維護(hù),以及在戰(zhàn)斗過(guò)程中的自我診斷。

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/201801/374634.htm


GE、西門(mén)子、羅克韋爾自動(dòng)化都在AI上做了手腳


  自20世紀(jì)50年代“有思想的機(jī)器”誕生以來(lái),人工智能一直未能實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展。直至近10年來(lái),隨著科技發(fā)展的日新月異,原本只在電影中虛構(gòu)的“Jarvis”已經(jīng)悄然進(jìn)入人們的生活。毫無(wú)疑問(wèn),無(wú)論是在工業(yè)領(lǐng)域還是民用領(lǐng)域,人工智能正在掀起一波新的數(shù)字革命浪潮。

  人工智能到底能做什么?

  現(xiàn)如今,人工智能技術(shù)在各領(lǐng)域迅速發(fā)展。提及工業(yè)領(lǐng)域的人工智能,大家會(huì)具象為工業(yè)機(jī)器人;而民用領(lǐng)域,當(dāng)屬I(mǎi)phone的SIRI人工智能語(yǔ)音功能,它的出現(xiàn)給人類(lèi)生活帶來(lái)了翻天覆地的變化。

  工控小編重點(diǎn)談下工業(yè)領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用,主要可分為以下三類(lèi):

  第一類(lèi)是比較簡(jiǎn)單的應(yīng)用數(shù)據(jù)的可視化分析:人工智能除了能夠收集設(shè)備運(yùn)行的各項(xiàng)數(shù)據(jù)(如溫度、轉(zhuǎn)速、能耗情況、生產(chǎn)力狀況等),并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以供二次分析,對(duì)生產(chǎn)線(xiàn)進(jìn)行節(jié)能優(yōu)化,提前檢測(cè)出設(shè)備運(yùn)行是否異常,同時(shí)提供降低能耗的措施。



  第二類(lèi)則是讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)自我診斷。比如一條生產(chǎn)線(xiàn)突然發(fā)出故障報(bào)警,機(jī)器能夠自己進(jìn)行診斷,找到哪里產(chǎn)生了問(wèn)題,原因是什么,同時(shí)還能夠根據(jù)歷史維護(hù)的記錄或者維護(hù)標(biāo)準(zhǔn),告訴我們?nèi)绾谓鉀Q故障,甚至讓機(jī)器自己解決問(wèn)題、自我恢復(fù)。


GE、西門(mén)子、羅克韋爾自動(dòng)化都在AI上做了手腳


  當(dāng)然,我們都不太希望發(fā)生故障,所以通過(guò)人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)第三類(lèi)應(yīng)用,預(yù)測(cè)性維護(hù)。要知道工業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)或設(shè)備如果突然出現(xiàn)問(wèn)題,那造成的損失是非常巨大的。所以我們通過(guò)人工智能技術(shù)讓機(jī)器在出現(xiàn)問(wèn)題之前就感知到或者分析出可能出現(xiàn)的問(wèn)題。比如,工廠中的數(shù)控機(jī)床在運(yùn)行一段時(shí)間后刀具就需要更換,通過(guò)分析歷史的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),機(jī)器可以提前知道刀具會(huì)損壞的時(shí)間,從而提前準(zhǔn)備好更換的配件,并安排在最近的一次維護(hù)時(shí)更換刀具。

  人工智能早已悄然落戶(hù)工業(yè)領(lǐng)域

  2017年,在BAT和AMG中,阿里ET工業(yè)大腦是第一個(gè)下到車(chē)間里的人工智能。光伏材料制造商協(xié)鑫作為第一家采用阿里提供的云計(jì)算服務(wù)的制造商,其良品率提高了1%,每年節(jié)省了上億成本。保利協(xié)鑫和阿里云的合作是中國(guó)工業(yè)制造領(lǐng)域的創(chuàng)新示范,阿里云在該制造商車(chē)間做的第一件事,是把生產(chǎn)線(xiàn)上所有端口的數(shù)據(jù)上了云,然后調(diào)集上千臺(tái)服務(wù)器的算力,短時(shí)間內(nèi)從數(shù)千個(gè)變量里找到了影響良品率的60個(gè)。接下來(lái)則交由人工智能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制這些變量,生產(chǎn)線(xiàn)只要“奉命行事”即可。

  實(shí)際上,在工業(yè)領(lǐng)域悄悄布局人工智能落地的企業(yè)早已出現(xiàn),作為引領(lǐng)自動(dòng)化行業(yè)發(fā)展的先鋒,深謀遠(yuǎn)慮的大佬們看到了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢(shì),紛紛著手布局工業(yè)領(lǐng)域的人工智能平臺(tái)。

  西門(mén)子——西門(mén)子中央研究院近日在慕尼黑演示了雙臂機(jī)器人的一部分,借助人工智能的高度自動(dòng)化,該機(jī)器人無(wú)需編程即可自主分工協(xié)作,用于產(chǎn)品制造。西門(mén)子中央研究院KaiWurm博士表示,“我們只需告訴機(jī)器人,把某個(gè)部件安裝到導(dǎo)軌上,它就會(huì)執(zhí)行這個(gè)操作。”作為一個(gè)簡(jiǎn)化的例子,這項(xiàng)任務(wù)描述了“單件定制化生產(chǎn)”的內(nèi)涵。其中涉及加工或組裝含有不同部件的多樣化產(chǎn)品。機(jī)器人從關(guān)聯(lián)的軟件模型中獲取制造產(chǎn)品的相關(guān)信息。傳統(tǒng)的機(jī)器人無(wú)法理解這種CAD/CAM(計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)和制造)模型,但新的機(jī)器人原型可以做到。從某種意義上說(shuō),這就好像機(jī)器人能夠理解不同的語(yǔ)言,從而不必對(duì)其運(yùn)動(dòng)和工藝進(jìn)行編程。


GE、西門(mén)子、羅克韋爾自動(dòng)化都在AI上做了手腳


  GE——近日,通用電氣宣布與眾多電氣公司達(dá)成多年協(xié)議,并與紐約電力管理局(NYPA)達(dá)成廣泛的協(xié)議,致力于成為全球首個(gè)全數(shù)字化電力公司。如今,GE預(yù)測(cè)分析軟件的綜合智能運(yùn)營(yíng)中心已經(jīng)開(kāi)放,該運(yùn)營(yíng)中心是一家尖端的資產(chǎn)監(jiān)控和診斷中心。其中,GE和Enel將部署和優(yōu)化GE的資產(chǎn)績(jī)效管理(APM)軟件,該軟件在GE的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)平臺(tái)Predix上運(yùn)行,以監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)和提高13個(gè)燃?xì)怆姀S和1個(gè)燃煤電廠的可靠性,這14個(gè)發(fā)電廠都使用通用電氣或阿爾斯通的渦輪機(jī)和發(fā)電機(jī)。通用電氣首席執(zhí)行官羅素-斯托克斯(RussellStokes)表示,“未來(lái),GE將通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,為企業(yè)工廠大幅度提升運(yùn)營(yíng)效率,以創(chuàng)造更多收入。”

  羅克韋爾自動(dòng)化——不久前,羅克韋爾自動(dòng)化同樣顯露出其想占有工業(yè)人工智能領(lǐng)域一席之地的野心,于2017年11月3日宣布投資一家名為T(mén)heHive的硅谷創(chuàng)新基金與共創(chuàng)工作室,借力由創(chuàng)新群體與高科技初創(chuàng)公司組成的生態(tài)環(huán)境,致力于將人工智能(AI)應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域。羅克韋爾自動(dòng)化企業(yè)發(fā)展高級(jí)副總裁ElikFooks表示,“我們不斷與領(lǐng)先的創(chuàng)新群體建立合作伙伴關(guān)系,比如我們與TheHive合作,以進(jìn)一步推動(dòng)互聯(lián)企業(yè)這一愿景的實(shí)現(xiàn),即通過(guò)工廠和企業(yè)運(yùn)營(yíng)一體化將工業(yè)生產(chǎn)力推向前所未有的新高度?!绷_克韋爾自動(dòng)化此舉的目的包括通過(guò)共創(chuàng)解決客戶(hù)問(wèn)題、加速創(chuàng)新和發(fā)掘新興技術(shù),幫助制造業(yè)客戶(hù)消除工廠基層和更高層信息系統(tǒng)之間的屏障,從而提高業(yè)務(wù)績(jī)效。

  從“人工智能”到“

  從計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)出身的智能化技術(shù),正在以勢(shì)不可當(dāng)?shù)膭?shì)頭橫掃全球各個(gè)領(lǐng)域。智能化與工業(yè)的結(jié)合更是引得全球矚目。從德國(guó)的工業(yè)4.0到美國(guó)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),從GE的Predix到IBM的PMQ,可以看出,工業(yè)與智能化技術(shù)的結(jié)合也必將是下一個(gè)風(fēng)口。

  智能的核心在于決策和執(zhí)行,而決策的核心在于感知和判斷。在工業(yè)系統(tǒng)中,IoT技術(shù),以及傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)管理等不斷發(fā)展,為智能化技術(shù)實(shí)施提供了可靠的感知基礎(chǔ)。但是目前的工業(yè)界大都以人的決策和反饋為核心,這就導(dǎo)致系統(tǒng)中有很大一部分的價(jià)值并沒(méi)有被釋放出來(lái)。系統(tǒng)越是復(fù)雜,人的學(xué)習(xí)曲線(xiàn)就會(huì)越緩慢,而當(dāng)人的學(xué)習(xí)曲線(xiàn)比技術(shù)的進(jìn)步速度慢時(shí),人就會(huì)成為制約技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用的瓶頸。而人工智能為工業(yè)帶來(lái)的第一個(gè)革命性的改變,就是擺脫人類(lèi)認(rèn)知和知識(shí)邊界的限制,為決策支持和協(xié)同優(yōu)化提供可量化依據(jù)。

  工控小編:人工智能將成為2018年萬(wàn)眾矚目的關(guān)鍵詞之一,對(duì)于人工智能的未來(lái),在眾多科幻影視中已為我們揭曉一二。但到目前為止,人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用并不及互聯(lián)網(wǎng)那么成熟,未來(lái)還需更加深入地耕耘。借由人工智能全面實(shí)現(xiàn)工廠運(yùn)營(yíng)智能化,運(yùn)營(yíng)商能以此最大程度減少人力,持續(xù)提升制造品質(zhì)。

  不知道您對(duì)于人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展有什么樣的看法?



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