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探討工業(yè)領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用

ThunderSoft中科創(chuàng)達(dá) ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-08-12 11:38 ? 次閱讀
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說起人工智能,許多人都會想到漫威電影《鋼鐵俠》。作為未來工業(yè)領(lǐng)域的一顆新星,影片中的“Jarvis”是對人工智能系統(tǒng)最直觀的詮釋,通過結(jié)合先進(jìn)的AR技術(shù)和人工智能語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)測性維護(hù),以及在戰(zhàn)斗過程中的自我診斷。

自20世紀(jì)50年代“有思想的機(jī)器”誕生以來,人工智能一直未能實現(xiàn)突破性進(jìn)展。直至近10年來,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。毫無疑問,無論是在工業(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。那么,人工智能到底能做什么?今天,我們重點談下工業(yè)領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用。主要可分為以下三類:

第一類是比較簡單的應(yīng)用數(shù)據(jù)的可視化分析:人工智能能夠收集設(shè)備運(yùn)行的各項數(shù)據(jù)(如溫度、轉(zhuǎn)速、能耗情況、生產(chǎn)力狀況等),并存儲數(shù)據(jù)以供二次分析;對生產(chǎn)線進(jìn)行節(jié)能優(yōu)化,提前檢測出設(shè)備運(yùn)行是否異常,同時提供降低能耗的措施。

第二類則是讓機(jī)器實現(xiàn)自我診斷。比如一條生產(chǎn)線突然發(fā)出故障報警,機(jī)器能夠自己進(jìn)行診斷,找到哪里產(chǎn)生了問題,原因是什么,同時還能夠根據(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)器自己解決問題、自我恢復(fù)。

當(dāng)然,我們都不太希望發(fā)生故障,所以通過人工智能技術(shù)可以實現(xiàn)第三類應(yīng)用,預(yù)測性維護(hù)。要知道工業(yè)生產(chǎn)線或設(shè)備如果突然出現(xiàn)問題,那造成的損失是非常巨大的。所以我們通過人工智能技術(shù)讓機(jī)器在出現(xiàn)問題之前就感知到或者分析出可能出現(xiàn)的問題。比如,工廠中的數(shù)控機(jī)床在運(yùn)行一段時間后刀具就需要更換,通過分析歷史的運(yùn)營數(shù)據(jù),機(jī)器可以提前知道刀具會損壞的時間,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)時更換刀具。

人工智能技術(shù),正在以勢不可當(dāng)?shù)膭蓊^橫掃全球各個領(lǐng)域。智能化與工業(yè)的結(jié)合更是引得全球矚目。從德國的工業(yè)4.0到美國的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),從GE的Predix到IBM的PMQ,可以看出,工業(yè)與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等智能化技術(shù)的結(jié)合也必將是下一個風(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值并沒有被釋放出來。系統(tǒng)越是復(fù)雜,人的學(xué)習(xí)曲線就會越緩慢,而當(dāng)人的學(xué)習(xí)曲線比技術(shù)的進(jìn)步速度慢時,人就會成為制約技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用的瓶頸。而人工智能為工業(yè)帶來的第一個革命性的改變,就是擺脫人類認(rèn)知和知識邊界的限制,為決策支持和協(xié)同優(yōu)化提供可量化依據(jù)。

人工智能的未來,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,未來還需更加深入地耕耘。借由人工智能全面實現(xiàn)工廠運(yùn)營智能化,運(yùn)營商將能最大程度的減少人力,并持續(xù)提升制造品質(zhì)。不知道您對于人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展有什么樣的看法?

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴

原文標(biāo)題:AI|如何從“人工智能”走向“工業(yè)智能”?

文章出處:【微信號:THundersoft,微信公眾號:ThunderSoft中科創(chuàng)達(dá)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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