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新聞動(dòng)態(tài)導航圖

人工智能如何在智能制造中發(fā)揮作用&實(shí)現工業(yè)4.0的三個(gè)步驟

2019-01-183772

人工智能,本質(zhì)上是利用數據進(jìn)行深度學(xué)習,不斷優(yōu)化與總結規律的技術(shù)。因此數據化程度越高的行業(yè),實(shí)現智能化并引入人工智能,降低成本也就越容易。像網(wǎng)購、金融、咨詢(xún)行業(yè)的智能化,相對比較容易構建和想象。但在相對傳統的生產(chǎn)制造領(lǐng)域實(shí)現數字化與智能化,則相應需要更長(cháng)的時(shí)間。

雖然說(shuō)是傳統的生產(chǎn)制造,但數據依然是無(wú)處不在的。然而,在分工明確精細的工廠(chǎng)中,這些數據的形式卻是五花八門(mén)的——有紙質(zhì)的合同、貨單,有工人腦中的記憶,有打卡機上的記錄,有管理人員系統上的流程(可能不同部門(mén)還用著(zhù)不同的系統)。這些數據分散在各個(gè)環(huán)節,難以相互勾稽聯(lián)通形成統一的數據流用于分析和使用,就構成了所謂的數據孤島。

無(wú)人水餃工廠(chǎng)

智能制造,或者說(shuō)是工業(yè)4.0的愿景,正是打通這些數據孤島,實(shí)現數據的全局化利用。在我看來(lái),在實(shí)現必要的自動(dòng)化之后,達成智能制造總體分為三步:

第一步是在盡可能實(shí)現自動(dòng)化的同時(shí)通過(guò)更多的信息采集媒介將原先以其他形式存在的數據采集至統一的分析載體中;

第二步是利用統一的系統管理這些數據;

第三步則是通過(guò)對數據的分析利用,提高效率,作出決策,實(shí)現整體的提升。

信息數據采集

這些信息采集技術(shù)能夠將傳統生產(chǎn)中無(wú)序而大量的數據進(jìn)行收集和初步的處理。舉例來(lái)說(shuō),通過(guò)視覺(jué)工業(yè)相機等人工智能領(lǐng)域的視覺(jué)識別媒介,在設定好識別對象和特征、方向、形狀和位置等參數之后,運用人工智能范疇的視覺(jué)識別技術(shù)對外觀(guān)上出現組裝錯誤、表面缺陷、損壞和缺失特征的產(chǎn)品進(jìn)行篩選,分辨次品和良品;

人工智能領(lǐng)域的智能識別技術(shù)

通過(guò)RFID(Radio Frequency Identification)射頻識別技術(shù)對產(chǎn)品的運轉、物流跟行追蹤記錄。

在傳統生產(chǎn)中,企業(yè)可能只能對產(chǎn)品的數量和最終的次品數量有所記錄,但通過(guò)這些更加智能的信息收集方式,企業(yè)能夠對更多的參數進(jìn)行收集,對產(chǎn)品的情況進(jìn)行更細致的了解和分析,比如將次品的產(chǎn)生和溫度、濕度、工人的情況等多種參數結合起來(lái)。

系統管控數據&分析利用實(shí)現提升

這里需要的就是我們耳熟能詳的各種工業(yè)軟件系統和云技術(shù)了。它們能夠對數據進(jìn)行有效的清洗和管理,并作出合理地分析。

2017年云棲大會(huì )·成都峰會(huì )上阿里云的總監肖力就用協(xié)鑫新能源做例子說(shuō)明了打通數據孤島之后對數據進(jìn)行統籌分析的好處。

一個(gè)其他角度的容易理解的例子是地圖軟件app。這些地圖軟件就是將地圖數據和城市交通部門(mén)對堵車(chē)路段獲取的實(shí)時(shí)情況進(jìn)行結合,給用戶(hù)展現出了標注堵車(chē)情況的地圖并進(jìn)行導流,提高了交通運輸的效率。

實(shí)時(shí)路況信息和地圖信息的結合

另外肖云也舉了阿里云在智能制造中參與見(jiàn)證的實(shí)例進(jìn)行說(shuō)明。協(xié)鑫新能源作為光伏行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè),工廠(chǎng)自動(dòng)化程度極高,幾乎實(shí)現了無(wú)人運轉,但是他們對其中產(chǎn)生的巨量數據卻無(wú)法做到有效的利用。

而經(jīng)過(guò)阿里云數據平臺的分析,協(xié)鑫的良品率跟生產(chǎn)過(guò)程中包括機房溫度、車(chē)間溫度、設備狀況等60多個(gè)數據維度有關(guān)。在半年的努力之后,協(xié)鑫的良品率提高了1%,而在他們巨大的體量影響下這就意味著(zhù)每年上億元的成本節約,可謂是極大的效率提升。

熱成像技術(shù)收集設備和產(chǎn)品的溫度數據

通過(guò)打通原本不相互連通的數據孤島,再加以組合分析,就能獲得新的結論和規律進(jìn)行效率的提升。在以往這一過(guò)程需要運用人類(lèi)的聰明才智和長(cháng)年累月的總結實(shí)現,但在工藝越來(lái)越復雜、參數越來(lái)越多的今天,人力已經(jīng)越發(fā)無(wú)法輕松自如地對生產(chǎn)、管理過(guò)程做出決斷和改進(jìn)。

而人工智能相關(guān)的信息收集技術(shù)和能力讓更多的數據維度納入工廠(chǎng)管理人員的觀(guān)察和考慮范圍,并通過(guò)各種系統更好的統籌規劃這一切。在未來(lái),人工智能的深度學(xué)習能力會(huì )讓這些決策過(guò)程有更多的可能。

 

文章來(lái)源:信息化和軟件服務(wù)網(wǎng)


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