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通用電氣如何基于飛機(jī)制造業(yè)的經(jīng)濟(jì)模型使用AI?

電子工程師 ? 來(lái)源:lq ? 2019-01-21 15:27 ? 次閱讀
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和谷歌、Facebook 這些公司在人工智能領(lǐng)域的高歌猛進(jìn)相比,老牌設(shè)備制造商通用電氣顯得十分低調(diào)。然而,通用電氣的產(chǎn)品出現(xiàn)在了工業(yè)和生活中的方方面面,大到飛機(jī)的發(fā)動(dòng)機(jī),醫(yī)院的核磁設(shè)備,和火車機(jī)車,小到家用汽車,家用電器都會(huì)印有經(jīng)典的通用標(biāo)識(shí)。而在 AI 的浪潮里,通用電氣也在暗暗發(fā)力,AI 的應(yīng)用在這家 120 年歷史的老牌大廠的未來(lái)規(guī)劃中,成為重中之重。其領(lǐng)軍人物正是其軟件研究院全球副總裁 Colin Parris。

1 月 19 日,由《麻省理工科技評(píng)論》、DeepTech 深科技聯(lián)合主辦的“全球新興科技峰會(huì)”EmTech 中,Colin Parris 分享了通用電氣在 AI 領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)程。

通用電氣如何基于飛機(jī)制造業(yè)的經(jīng)濟(jì)模型使用 AI?據(jù)介紹,這其中有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn):飛機(jī)的價(jià)值和乘客的價(jià)值。

圖丨 Colin Parris(來(lái)源:DeepTech)

Colin Parris 表示,飛機(jī)制造業(yè)的價(jià)值取決于兩點(diǎn):飛機(jī)航線的價(jià)值和乘客的價(jià)值。具體而言,對(duì)航空公司來(lái)說(shuō),降低燃油成本和維護(hù)成本是提升航線營(yíng)收的關(guān)鍵,這兩個(gè)問(wèn)題中,AI 可以在飛機(jī)的維護(hù)方面大顯身手,例如說(shuō)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)缺陷,在做大型檢修的時(shí)候使效率達(dá)到最高,這樣就可以降低大修的頻率,也降低每次大修的時(shí)間,航空公司的利潤(rùn)就能得以提高。另外,通用電氣也正在嘗試?yán)?AI 算法設(shè)計(jì)最佳航線和機(jī)票降價(jià)方案。

(來(lái)源:Colin Parris)

而在飛機(jī)制造業(yè)中運(yùn)用 AI 以外的整個(gè)全球大背景是,各行業(yè)邁入了數(shù)字化時(shí)代,Colin Parris 認(rèn)為,這也是過(guò)去 20 年最深刻的變革。他指出,以蘋果、亞馬遜和谷歌為代表的消費(fèi)領(lǐng)域巨頭引領(lǐng)了過(guò)去 20 年的消費(fèi)領(lǐng)域數(shù)字化。

這些公司都有共同點(diǎn):第一,群體數(shù)據(jù)被個(gè)人數(shù)據(jù)取代,數(shù)據(jù)采集的量和范圍也有了大幅度的提升,包括在不同的時(shí)期買了什么產(chǎn)品,閱讀了什么網(wǎng)頁(yè)。第二,對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的分析模型,通過(guò)關(guān)注于某一個(gè)小模塊的分析,進(jìn)行具體的客戶畫像,比如說(shuō)如果你非常關(guān)注于嬰幼兒食品消費(fèi)者的反饋或者評(píng)價(jià),制造商就可以給你做相應(yīng)的推薦。第三,它們都實(shí)現(xiàn)了平臺(tái)的創(chuàng)新。在平臺(tái)上,可以使用不同的人工智能相關(guān)的軟件和硬件,包括書(shū)籍、網(wǎng)絡(luò)服務(wù),以及其他相關(guān)的平臺(tái)服務(wù)。

飛機(jī)制造行業(yè)也經(jīng)歷了相似的數(shù)字化進(jìn)程。Colin Parris 在隨后指出,以無(wú)損檢測(cè)和機(jī)隊(duì)為例,兩者目前的數(shù)據(jù)都十分豐富,每一個(gè)飛機(jī)的數(shù)據(jù)也逐漸地從機(jī)隊(duì)整體數(shù)據(jù)中分離出來(lái),而通過(guò)對(duì)每一個(gè)飛機(jī)的分析,每一個(gè)引擎的壽命都可以被精確地預(yù)測(cè)。比如說(shuō),一架飛機(jī)在某個(gè)環(huán)境下飛行,假設(shè)它的推進(jìn)器每?jī)赡昃蜁?huì)失效一次,這就需要有一定的檢修,通過(guò)對(duì)整個(gè)飛行環(huán)境的分析,得出了燃油的效率,或者是某一個(gè)環(huán)節(jié)它需要維修的周期和頻率是什么。這些數(shù)據(jù)都可以更好的提供給客戶,從而更好地分析整個(gè)飛行的環(huán)境和情況。

值得注意的是,這場(chǎng)分享中,Colin Parris 重點(diǎn)介紹了通用電氣應(yīng)用于很多領(lǐng)域的“Digital Twin”(數(shù)字孿生)技術(shù)。這是一種虛擬模型,可以對(duì)物理世界和虛擬世界進(jìn)行配對(duì)和虛擬仿真,從而提高制造生產(chǎn)效率。

而通過(guò)結(jié)合萬(wàn)物互聯(lián)、大數(shù)據(jù)處理和人工智能建模分析,通用電正在將這一概念推向新的高度。例如說(shuō),收集包括操作還有維修的數(shù)據(jù),提取出來(lái)放到人工智能模型中,通過(guò)對(duì)比和分析可以去了解各種信息,比如說(shuō)某個(gè)引擎會(huì)在什么樣的情況下消耗多少的燃油,同時(shí)還可以去分析它的利用效率,然后通過(guò)單一模型的總和去分析整個(gè)機(jī)隊(duì)的效率和模型。

(來(lái)源:Colin Parris)

數(shù)字孿生相關(guān)的技術(shù)和平臺(tái)可以為制造業(yè)帶來(lái)很大的改變,通過(guò)實(shí)時(shí)的更新數(shù)據(jù),機(jī)器每一天都可以從收集的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),進(jìn)而創(chuàng)造比以往更多的價(jià)值。

據(jù) Colin Parris 介紹,首先,它可以實(shí)現(xiàn)早期預(yù)警的設(shè)計(jì),通過(guò)人工智能的技術(shù)去識(shí)別出一些異常。比如說(shuō)壓縮機(jī)什么時(shí)候會(huì)出現(xiàn)故障。傳統(tǒng)技術(shù)只能預(yù)警一天以內(nèi)的故障,而數(shù)字孿生則可以幫助實(shí)現(xiàn)三十天的預(yù)警。

其次,在無(wú)損檢測(cè)上,它可以分析相應(yīng)的葉片上的涂料是否會(huì)有腐蝕或者損壞。另外一個(gè)重要的應(yīng)用方向就是進(jìn)行動(dòng)態(tài)的優(yōu)化,比如說(shuō)每一個(gè)航班可以去做更好的分析和預(yù)測(cè)以及整個(gè)航線的安排。比如說(shuō),公司是否需要租賃額外備用的引擎,可以根據(jù)具體的信息來(lái)規(guī)劃整體的租賃需求。

最后,Colin Parris 指出,通用電氣 2017 年就已經(jīng)有數(shù)百萬(wàn)的數(shù)字孿生項(xiàng)目,幫助節(jié)約了數(shù)千萬(wàn)美元的成本。在未來(lái)的葉片和發(fā)動(dòng)機(jī)制造中,通用電氣也會(huì)嘗試用數(shù)字孿生搭建出更好的引擎,同時(shí)結(jié)合增材制造等其它新的技術(shù),更加完善飛機(jī)制造業(yè)的數(shù)字化。

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原文標(biāo)題:一家擁有超過(guò)120年歷史的企業(yè)如何利用AI突破自身瓶頸?

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