“AI+制造”,未来超乎你想象

“AI+制造”,未来超乎你想象,第1张

    从1956年到2018年,人工智能技术已经62岁,并且正在为逐渐衰落的传统制造业带来新的生机。阿里巴巴副总裁、iDST(数据科学与技术研究院)副院长华先胜曾表示,没有通用的AI技术,只有和行业结合才有未来。而AI+制造业拥有巨大的发展潜力,是未来智能制造、产业升级的主战场。
              “AI+制造”之内涵

    AI+制造属于智能制造的范畴。那么什么是智能制造呢?虽然到目前为止,国际和国内尚且没有关于智能制造的准确定义,但工信部的专家给出了一个比较全面的描述性定义:智能制造是基于新一代信息技术,贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。2018年初,周济、李培根、周艳红等人在中国工程院院刊《Engineering》提出“走向新一代智能制造”的观点。文章指出智能制造是一个不断演进发展的大概念,可归纳为三个基本范式:数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。该演进对应的是从原来传统制造的“人-物理”二元系统向新一代智能制造“人-信息-物理”三元系统进化的过程(如图1,2所示)。不言而喻,AI+制造就是新一代智能制造,它全面融合了数字化、网络化和智能化;它追求的是人机协同,而不是简单地代替人类劳动。中国工程院院士潘云鹤在2018年10月29-31日举办的中国·佛山人工智能与智能制造国际大会发表题为《人工智能20及其技术端倪》演讲时,同样表示: “很多人工智能科学家已经认识到,最佳的方法不是用计算机去模拟人的全部智能,而是把计算机最擅长的智能和人最擅长的智能联合在一起,形成一个人机融合的智能系统来为人类服务。”

图1 智能制造三个基本范式演进

图2 从“人-物理系统”到新一代“人-信息-物理系统”

            “AI+制造”发展现状

  为了发展智能制造,加快我国智能制造技术产业化,国家先后颁布了一系列“AI+制造”相关的政策:

(一)《智能制造2025计划》指出智能制造是新一轮科技革命的核心,也是制造业信息化、网络化、智能化的主攻方向。

(二)2017年12月,工信部发布的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》中,提及神话发展只能制造,鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用,提升智能制造关键技术的创新能力,培育推广智能制造新模式。

(三)2018年3月发布的《关于做好2018年工业质量品牌建设工作的通知》中指出组织开展智能制造新模式应用,推进产学研协同发展,推动人工智能等新技术与制造技术深度融合,突破一批关键技术装备与核心工业软件。

同时,全球制造巨头为了抢占人工智能先机,在“AI+制造业”的卡位战也在激烈展开。

    海尔通过互联网工厂建立以用户为中心的智能生态圈。截至目前,海尔已建成八大互联工厂,能够为行业生产制造环节提供先进样本支持。同时,海尔牵头成立了行业第一家工业智能研究院,以及全球家电业首个智能制造创新联盟,向整个行业输出制造的标准和模式。

    西门子则押宝“数字化双胞胎模型”及Teamcenter协作平台。数字化技术Teamcenter作为跨专业、跨项目阶段和计划的集成化的PLM解决方案,通过产品全生命周期管理的数据管理平台和产品生命周期管理平台,将产品的数据进行管理或者转换成单一来源环境,在此环境下将数据进行数字化,制作一个数字化双胞胎,与生产工艺、制造流程双胞胎,以及制造的设备、工厂的数字化双胞胎,共同形成一套全方位的数字化解决方案。

    在智能制造领域,三星主要利用IoT(物联网)、VR(虚拟现实技术)、AR(增强现实技术)、大数据、AI(人工智能)等尖端技术及智能制造解决方案,通过综合管制中心,同时管控着三星遍布全球15个国家的30个工厂生产现况,从而实现一个中心管控全球的“4M+1E”方案(MAN、MACHINE、MATERIAL、METHOD和ENVIRONMENT)。通过这样的技术,可以监控工厂内设备工作、停止及关闭状态,并由此检查每个设备的启动效率。

    这些案例向我们清晰地展示出:制造巨头们正在奋力把AI集成到各自关键要素,以期借助“AI+制造”的模式重塑自身在制造业的全球竞争优势,为未来智能制造战争储备d药。

            “AI+制造”应用场景

    随着人工智能技术在生活领域的快速传播,越来越多来自不同领域的学者及科研人员开始尝试着将制造领域的专有知识注入到人工智能模型中,并将其与制造业中的典型软件、系统及平台相集成,形成了一系列融合创新技术、产品与模式。

    产品研发注智,美国工业设计软件巨头欧特克推出的产品创新软件平台Fusion360和Netfabb3D打印软件集成了人工智能和机器学习模块,能够理解设计师的需求并掌握造型、结构、材料和加工制造等数字化设计生产要素的性能参数,在系统的智能化指引下,设计师只需要设置期望的尺寸、重量及材料等约束条件即可以由系统自主设计出成百上千种可选方案,大大缩短了产品研发周期。

    生产制造注智,日本NEC公司推出的机器视觉检测系统可以逐一检测生产线上的产品,从视觉上判别金属、人工树脂、塑胶等多种材质产品的各类缺陷,从而快速侦测出不合格品并指导生产线进行分拣,在降低人工成本的同时提升了出厂产品的合格率。

    供应链运营注智,美国多联式运输公司CHRobinson针对卡车货运的运营需求开发了用于预测价格的机器学习模型,模型中既整合了不同路线货运定价的历史数据,又将天气、交通以及社会经济挑战等实时参数加入其中,为每一次货运交易估算出公平的交易价格,在确保运输任务规划合理的前提下实现了企业利润的最大化。

    市场营销注智,美国亚马逊商城基于机器学习模型对用户的购买习惯以及产品的属性进行深度学习,形成了全面的知识图谱,在此基础上向用户进行个性化推荐,也向销售商提供相关的生产与营销建议,这项技术的应用使亚马逊增加了10%到30%的附加利润。

    产品服务注智,日本的小松机械在生产工程机械的同时也推出了智能化工程(Smart Construction)服务项目。施工过程中,借助该项目可实现由一队无人机测绘三维地图,然后指导智能机器人控制大型工业车辆作业,从而帮助用户大幅提高施工效率和品质。

    售后运维注智,电梯厂商蒂森克虏伯公司与微软合作,为其旗下24000名技术工人配备了集成人工智能技术的增强现实眼镜,以便在安装、检修电梯设备的时候能够智能化辅助识别现场并获得技术支持。业务升级后,技术工人的工作效率得以大幅提升,以往需要2小时才能解决的问题通常20分钟就能完成。

    可以看到,当前人工智能技术向制造领域的渗透在广度及深度方面均在快速推进,对制造业整体发展的支撑效应初显。但是我们也可以看到,当前产业界对人工智能的融合应用探索大多数还处于探索阶段,对部分环节的应用模式还存在较大争议,多数企业仍处于观望状态,距全行业普及应用还有较大距离。
          “AI+制造”在捷普

  捷普集团作为一家科技创新驱动型企业,时刻走在科技前列。正如我们的首席执行官Mark Mondello所宣称的那样。我们致力于走在人工智能、增强现实等技术的前沿,并将以此为中心,借助堪比数字化的速度,为日益严苛的消费者市场提供创新产品与解决方案。在AI+制造领域,捷普正在尝试将人工智能技术与增强现实和其他智能技术相结合,为客户打造更加敏捷的制造流程。公司早在2016年汉诺威工业博览会上,便与微软合作推出了预测分析解决方案。我们借助微软的Azure机器学习平台建立一个预测模型来提高生产和质量控制流程的效率。其中最引人注目的当属自动光学检测系统,它可以帮助我们快速识别部件质量是否良好。近期我们又推出了脑波计划(Project Brainwave),旨在完善自身的自动光学检测流程,并利用系统所收集的数据来训练系统检测缺陷产品的能力,确保只将真正有缺陷的部件进行人工检测。相信,在捷普人的努力下,未来我们定可以一睹其风采!

              “AI+制造”之未来
    总之,“AI+制造”势必会重塑设计、制造、服务等产品全生命周期的各环节及其集成,催生新技术、新产品、新业态、新模式,深刻影响和改变人类的生产结构、生产方式乃至生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。未来,“AI+制造”必将给制造业带来革命性的变化并成为制造业未来发展的核心驱动力。

    路漫漫而其修远兮,我们将携手上下而求索!

    因为:“AI+制造”,未来超乎你想象!
参考文献:

[1] 走向新一代智能制造,《Engineering》,2018,1

[2]《“AI+制造”最终目的是加快制造业转型升级》,《经济参考报》

[3] 《AI+制造业,才是智能制造、产业升级的主战场》,>

智能制造。智能门锁,可以上传盗窃信息、物流配送最佳时间等。智能机器人。监控冰箱、与冰箱里的食物保存状态。

智能汽车,透过路径分析节省燃料或时间。智能运动检测程序。智能园艺浇水。智能家居系统,有效的节能与生活辅助。智能供应链定制、智能环境监测系统、智能贩卖机、智能城市、智能交通。

当然,物联网还会有许多广泛的用途,遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。

扩展资料:

物联网的基本特征从通信对象和过程来看,物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理 。

整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。

可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合,将物体的信息实时、准确地传送,以便信息交流、分享。

智能处理—使用各种智能技术,对感知和传送到的数据、信息进行分析处理,实现监测与控制的智能化。根据物联网的以上特征,结合信息科学的观点,围绕信息的流动过程,可以归纳出物联网处理信息的功能:

获取信息的功能。主要是信息的感知、识别,信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感;信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。

传送信息的功能。主要是信息发送、传输、接收等环节,最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务,这就是常说的通信过程。

处理信息的功能。是指信息的加工过程,利用已有的信息或感知的信息产生新的信息,实际是制定决策的过程。

施效信息的功能。指信息最终发挥效用的过程,有很多的表现形式,比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式,始终使对象处于预先设计的状态。

参考资料来源:百度百科-物联网

电路分析、模拟电子技术、数字电子技术、微机原理与接口技术、电子设计自动化、C语言程序设计、平板电视技术、单片机原理及应用、传感器原理及应用、CPLD/FPGA可编程器件的设计与应用、数字处理DSP芯片原理及应用、ARM嵌入式系统设计、电磁兼容技术、MP3数码产品的设计、电子测量及自动检测技术、毕业设计等。
信号与系统、高频电路、电子测量技术、微机原理及接口技术、单片机技术、视频技术、通信原理、EDA技术、传感器技术应用、智能仪器、移动通信技术、程控交换技术、模拟电子、数字电子、电路分析、C语言、DSP原理、电声技术、PLC技术等。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/13012629.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-05-29
下一篇 2023-05-29

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存