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人工智能在工业生产环节中的具体实现

五度易链 2019-06-03 1761 0

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为区域/园区工作者洞悉行业发展

  经过数十年的发展,互联网在生活和工业生产中发挥的作用也愈加深刻。受到云连接,数据和云等发展的影响,现在的人工智能行业也在实现和其他产业的结合。在具体的应用中场景有哪些呢?

【产业链图谱 | 人工智能产业链图谱_人工智能产业链全景图】

【研究报告 | 人工智能行业研究报告】

经过数十年的发展,互联网在生活和工业生产中发挥的作用也愈加深刻。受到云连接,数据和云等发展的影响,现在的人工智能行业也在实现和其他产业的结合。在具体的应用中场景有哪些呢?

一是产品注智,从软件到硬件的智能升级。互联网可以将其人工智能算法,以能力封装和开放方式嵌入到产品中,从而帮助制造业生产新一代的智能产品。如谷歌开发出专用于大规模机器学习的智能芯片TPU、腾讯AI开放平台对外提供计算机视觉等AI能力等。

二是服务注智,提高营销和售后的精准水平。互联网可利用其人工智能算法,为制造企业提供更精准的增值服务。第一,售前营销,以人工智能进行用户侧需求数据的多维分析,实现更实时、精准的广告信息传递;第二,售后维护,以物联网、大数据和人工智能算法,实现对制造业产品的实时监测、管理和风险预警。如三一重工结合腾讯云,把分布全球的30万台设备接入平台,利用大数据和智能算法,远程管理庞大设备群的运行状况,有效实现故障风险预警,大大提升了排障效率并降低了维护成本。

三是生产注智,增强机器自主生产能力。互联网可帮助制造企业将人工智能技术嵌入生产流程环节中,使得机器能够在更多复杂情况下实现自主生产,从而全面提升生产效率。目前主要应用在工艺优化,即通过机器学习建立产品的健康模型,识别各制造环节参数对最终产品质量的影响,最终找到最佳生产工艺参数;智能质检,即借助机器视觉识别,快速扫描产品质量,提高质检效率。

实现制造的智能化,主要是正是打通这些数据孤岛,实现数据的全局化利用。在实现必要的自动化之后,达成智能制造总体分为三步:

第一步是在尽可能实现自动化的同时通过更多的信息采集媒介将原先以其他形式存在的数据采集至统一的分析载体中;第二步是利用统一的系统管理这些数据;第三步则是通过对数据的分析利用,提高效率,作出决策,实现整体的提升。

信息数据采集

这些信息采集技术能够将传统生产中无序而大量的数据进行收集和初步的处理。举例来说,通过视觉工业相机等人工智能领域的视觉识别媒介,在设定好识别对象和特征、方向、形状和位置等参数之后,运用人工智能范畴的视觉识别技术对外观上出现组装错误、表面缺陷、损坏和缺失特征的产品进行筛选,分辨次品和良品;通过RFID(Radio Frequency Identification)射频识别技术对产品的运转、物流跟行追踪记录。

系统管控数据&分析利用实现提升

工业软件系统和云技术能够对数据进行有效的清洗和管理,并作出合理地分析。一个其他角度的容易理解的例子是地图软件app。这些地图软件就是将地图数据和城市交通部门对堵车路段获取的实时情况进行结合,给用户展现出了标注堵车情况的地图并进行导流,提高了交通运输的效率。

实时路况信息和地图信息的结合

另外肖云也举了阿里云在智能制造中参与见证的实例进行说明。协鑫新能源作为光伏行业的领军企业,工厂自动化程度极高,几乎实现了无人运转,但是他们对其中产生的巨量数据却无法做到有效的利用。

通过打通原本不相互连通的数据孤岛,再加以组合分析,就能获得新的结论和规律进行效率的提升。在以往这一过程需要运用人类的聪明才智和长年累月的总结实现,但在工艺越来越复杂、参数越来越多的今天,人力已经越发无法轻松自如地对生产、管理过程做出决断和改进。

人工智能的数据收集和数据处理能力能够在工业生产中发挥作用,对于工作人员要实行的操作和管理进行良好的规划,而人工智能的演技更深入也对实现更多的智能决策提供了可能性。


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