一、測(cè)試床項(xiàng)目概述

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)人工智能開放引擎測(cè)試床包括PaaS服務(wù)、SaaS服務(wù)和應(yīng)用測(cè)試三部分。測(cè)試床提供基于Tensorflow、Caffe、PaddlePaddle的開放人工智能引擎，以及開放的通用類人工智能算法和面向工業(yè)智能分析的工業(yè)人工智能算法，利用INDICS平臺(tái)為企業(yè)提供工業(yè)人工智能服務(wù)與應(yīng)用，以云服務(wù)的形式支持企業(yè)智能化改造，實(shí)現(xiàn)流程優(yōu)化，提升自動(dòng)化、智能化水平，促進(jìn)商業(yè)模式創(chuàng)新。

二、測(cè)試床項(xiàng)目解決方案

1. 解決方案架構(gòu)

面向制造全生命周期中的人工智能應(yīng)用需求，依托INDICS平臺(tái)，構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)人工智能開放引擎，提供人工智能模型、開發(fā)工具、API以及人工智能工業(yè)應(yīng)用示范APP，支撐智能研發(fā)、智能生產(chǎn)與智能服務(wù)等工業(yè)人工智能應(yīng)用。

圖1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)人工智能開放引擎

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)人工智能開放引擎測(cè)試床包括PaaS服務(wù)、SaaS服務(wù)和應(yīng)用測(cè)試三部分建設(shè)內(nèi)容：

1）PaaS服務(wù)：提供開放的人工智能引擎、人工智能開發(fā)工具及組件、通用類人工智能模型、面向工業(yè)智能分析的工業(yè)人工智能模型、以及相關(guān)的人工智能API。

人工智能引擎：基于Tensorflow、Caffe、PaddlePaddle等開源人工智能框架，建設(shè)人工智能引擎，提供統(tǒng)一的人工智能算法運(yùn)行環(huán)境，支持分布式計(jì)算、圖式計(jì)算、CPU+GPU混合計(jì)算等計(jì)算模型。

人工智能開發(fā)工具及組件：提供人工智能開發(fā)環(huán)境與開發(fā)框架以及可視化建模工具，支撐工業(yè)人工智能模型的快速搭建與應(yīng)用的便捷開發(fā)。

人工智能模型：除了提供通用人工智能模型支撐分類、回歸、推薦、跨媒體識(shí)別等通用人工智能應(yīng)用外，還提供面向工業(yè)人工智能分析的工業(yè)模型，有效支撐生產(chǎn)過(guò)程資源智能調(diào)度、設(shè)備故障預(yù)測(cè)、精密加工檢測(cè)等工業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景。

人工智能API：通過(guò)API提供人工智能算法服務(wù)，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢、分發(fā)、清洗等數(shù)據(jù)類API，通用模型算法、工業(yè)模型算法等模型類API以及安全類API。

2）SaaS服務(wù)：提供生產(chǎn)資源智能調(diào)度、虛擬工廠、設(shè)備故障預(yù)測(cè)、精密加工檢測(cè)等人工智能服務(wù)，支撐工業(yè)人工智能應(yīng)用開發(fā)與實(shí)施。

生產(chǎn)資源智能調(diào)度服務(wù)：將測(cè)試床提供資源智能調(diào)度算法（啟發(fā)式解空間搜索優(yōu)化算法、遺傳算法、模擬退火算法等）應(yīng)用于企業(yè)生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，構(gòu)建資源優(yōu)化配置模型，形成生產(chǎn)資源智能調(diào)度服務(wù)。根據(jù)制造過(guò)程的生產(chǎn)資源信息，分析和挖掘生產(chǎn)中的要點(diǎn)，考慮關(guān)鍵設(shè)備的能力需求及平衡各生產(chǎn)單位的產(chǎn)能，進(jìn)行排產(chǎn)信息的智能推送，優(yōu)化排產(chǎn)計(jì)劃；對(duì)資源能力匹配的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，對(duì)制造資源調(diào)度形成有效預(yù)案。

設(shè)備故障預(yù)測(cè)服務(wù)：將測(cè)試床提供的故障預(yù)測(cè)算法（Softmax回歸算法、CNN分類算法、GDRT決策樹算法等）應(yīng)用于設(shè)備故障監(jiān)測(cè)和診斷，形成設(shè)備故障預(yù)測(cè)服務(wù)。根據(jù)設(shè)備的關(guān)鍵運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)、故障發(fā)生概率和原因，分析影響設(shè)備故障的關(guān)鍵因素，優(yōu)化設(shè)備運(yùn)行模式和狀態(tài)參量，有效提升設(shè)備可靠性，減少設(shè)備故障和非計(jì)劃停機(jī)次數(shù)。

精密加工檢測(cè)服務(wù)：將測(cè)試床提供的精密加工檢測(cè)算法（CNN對(duì)象識(shí)別算法、PCA特征提取算法、Meanshift聚類跟蹤算法等）應(yīng)用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)環(huán)節(jié)，形成精密加工檢測(cè)服務(wù)。采用視頻圖像識(shí)別方法自動(dòng)監(jiān)控加工過(guò)程，采用基于知識(shí)庫(kù)的專家系統(tǒng)，根據(jù)加工的條件、要求，選用最佳加工條件組合來(lái)進(jìn)行加工，在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)、調(diào)整加工過(guò)程，實(shí)現(xiàn)加工檢測(cè)過(guò)程的最優(yōu)化控制。

3）應(yīng)用測(cè)試：提供涵蓋研發(fā)、生產(chǎn)、服務(wù)等全產(chǎn)業(yè)鏈服務(wù)的工業(yè)人工智能應(yīng)用，并在河南航天695廠、華中數(shù)控等單位開展生產(chǎn)資源智能調(diào)度、設(shè)備故障預(yù)測(cè)、精密加工檢測(cè)等應(yīng)用示范與測(cè)試驗(yàn)證。

2. 測(cè)試床預(yù)期效果

測(cè)試床建成后，可支持面向工業(yè)智能服務(wù)的新一代人工智能應(yīng)用的快速開發(fā)，形成研發(fā)、生產(chǎn)、服務(wù)等工業(yè)人工智能解決方案，提升工業(yè)企業(yè)制造應(yīng)用智能化及創(chuàng)新水平。預(yù)期效果如下：

（1）支撐新一代人工智能工業(yè)應(yīng)用開發(fā)，打造涵蓋制造全產(chǎn)業(yè)鏈人工智能服務(wù)的應(yīng)用生態(tài)體系?；谌斯ぶ悄荛_放引擎測(cè)試床提供的開放PaaS服務(wù)接口，支持工業(yè)智能應(yīng)用的快速開發(fā)與迭代，形成涵蓋智能研發(fā)、智能生產(chǎn)、智能服務(wù)等全產(chǎn)業(yè)鏈服務(wù)的人工智能應(yīng)用生態(tài)；

（2）通過(guò)人工智能應(yīng)用，提高測(cè)試企業(yè)生產(chǎn)排產(chǎn)效率30%，降低企業(yè)設(shè)備故障率30%，提升檢測(cè)效率30%。

三、測(cè)試床當(dāng)前情況

1. 測(cè)試床當(dāng)前建設(shè)情況

在PaaS服務(wù)方面，已完成了基于Tensorflow、PaddlePaddle的人工智能引擎建設(shè)，完成了人工智能開發(fā)環(huán)境與開發(fā)框架、通用人工智能模型等產(chǎn)品的開發(fā)。目前，正在開展可視化建模工具、面向工業(yè)智能分析的工業(yè)人工智能模型和人工智能API等相關(guān)產(chǎn)品的開發(fā)工作，引入Caffe框架和GPU加速計(jì)算模式，完善引擎功能。在SaaS服務(wù)方面，已完成了生產(chǎn)資源智能調(diào)度服務(wù)的建設(shè)工作，正在開展設(shè)備故障預(yù)測(cè)、精密加工檢測(cè)等SaaS服務(wù)的研究與開發(fā)工作。在應(yīng)用測(cè)試方面，已完成了CRP等生產(chǎn)資源智能調(diào)度應(yīng)用的研發(fā)和應(yīng)用示范工作，正在開展設(shè)備故障預(yù)測(cè)、精密加工檢測(cè)等應(yīng)用開發(fā)與測(cè)試驗(yàn)證工作。

2. 測(cè)試床合作伙伴組成及各自提供組件描述

北京航天智造科技發(fā)展有限公司負(fù)責(zé)測(cè)試床的總體技術(shù)、關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)以及平臺(tái)集成工作。

河南航天695廠、華中數(shù)控負(fù)責(zé)開展測(cè)試床應(yīng)用示范和驗(yàn)證工作。

360企業(yè)安全負(fù)責(zé)測(cè)試床相關(guān)安全技術(shù)研發(fā)工作。