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AI技術之于制造業(yè),除了提升生產效率還有什么?

人工智能 深度學習
人工智能是引領中國制造業(yè)發(fā)展的一項關鍵技術,是促進實體經濟發(fā)展的重點方向,是制造業(yè)網絡化、數字化、智能化轉型發(fā)展的重要推動力。

 現代科技的發(fā)展正在為制造業(yè)轉型升級帶來新的活力,人工智能技術就是其中之一。

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人工智能在制造業(yè)的應用主要有三個方面:首先是智能裝備,包括數控機床、自動識別設備、人機交互系統、工業(yè)機器人等具體設備。其次是智能工廠,包括智能設計、智能生產、智能管理以及集成優(yōu)化等具體內容。最后是智能服務,包括大規(guī)模個性化定制、遠程運維、預測性維護等具體服務模式。

以5G、大數據、物聯網、人工智能為代表的新一代信息技術技術正助力設備聯網、數據上云。對于傳統的制造業(yè)來說,要想實現"AI+工業(yè)互聯網"的深度融合,離不開5G、大數據、物聯網為支撐:5G增強了數據傳輸能力,人工智能構建起數據模型,虛擬現實以及超高清顯示增強了數據的可視化程度。

有分析人士指出,人工智能推動了機器視覺的高速發(fā)展,從手機里的美顏APP面目識別功能、人臉相冊分類,到支付寶面部識別身份驗證、儲物柜人臉識別,再到工業(yè)機器人對物體準確抓取、物流機器人障礙避讓,視覺機器在我們的身邊的應用幾乎隨處可見。

借助人工智能這股“熱風”,機器視覺技術成為了不少制造業(yè)企業(yè)走向智能化、信息化升級的關鍵驅動力。特別是智慧物流、智能包裝等具備一定自動化基礎,十分迫切向智能化邁進的行業(yè),在應用機器視覺技術上更加積極主動。

有分析人士指出,驅動人工智能發(fā)展的動力主要來自四個方面:一是數據,即以大數據、物聯網、云計算等技術提供的數據基礎;二是取得重大突破的機器學習算法;三是以圖形處理器(GPU)為代表的強大的計算能力;四是得益于全社會對人工智能技術的接受和認同。在這些重要力量的驅動下,人工智能技術不斷成熟,應用場景也日益增多。

在AI技術引領下,傳統制造業(yè)產業(yè)模式受到挑戰(zhàn),并發(fā)生了許多新變化。在新一代人工智能技術引領下,制造業(yè)由注重規(guī)模生產逐漸向以客戶需求為中心、保持規(guī)模化生產成本優(yōu)勢的前提上實現滿足個性化需求的產品生產模式演進。

在制造模式的不斷演進之下,部分新的模式逐漸成形,主要包括電子商務、數字化制造、“云平臺+”制造、網絡協同制造、新一代人工智能制造、規(guī)模定制生產服務、遠程運維服務、軟件定義的制造等。

作為當前服務型制造具有較大推廣應用價值的兩個重點方向,新一代人工智能技術在遠程運維服務和大規(guī)模定制生產中的應用正加速實現。假如工業(yè)生產線或生產設備在生產過程中突然出現故障,那么將會給企業(yè)造成巨大損失。如果能充分利用大數據建模、神經網絡等前沿科技算法進行提前預判,就能在機器設備在出現故障之前做出預測性維護和預警,從而盡可能地避免可能會出現的一系列問題。

預測性維護能夠出現,也要得益于:更加高效的通信網絡、更加精巧的傳感器、能夠處理大規(guī)模數據的強大運算平臺。預測性維護一般通過傳感器收集和分析設備的實時數據,用以預測何時可能發(fā)生故障。因此,在智能工廠內設置多種監(jiān)控及傳感設備十分必要。

雖然目前人工智能的解決方案還不能完全滿足制造業(yè)的要求,但是作為一項通用性技術,人工智能與制造業(yè)融合是大勢所趨,未來的制造業(yè)轉型升級也將會運用到包括云計算、大數據、物聯網、人工智能等在內的多種技術。

責任編輯:華軒 來源: 智能制造網
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