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工業(yè)人工智能影響工業(yè)?

ldS6_atleadai ? 來源:陳年麗 ? 2019-07-11 17:28 ? 次閱讀
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1.工業(yè)人工智能對工業(yè)的影響

(1)工業(yè)視覺

涉及機器視覺、圖像處理、模式識別/機器學習等相關(guān)人工智能技術(shù)。配合傳感器機器人等不同的載體,計算機視覺能夠輔助生產(chǎn)流程中需求“感知”的任務(wù)。如配合機械設(shè)備完成更精準的定位,識別更復雜的加工對象,或是在質(zhì)檢方面取代人力對產(chǎn)品進行測量等等。

(2)工業(yè)機器人

包含機械臂、運輸載具、智能機床等技術(shù)。通過搭載機器學習算法、路徑規(guī)劃等技術(shù),工業(yè)機器人能夠?qū)崿F(xiàn)高精度和更加復雜的操作。相比于傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)備只能對單一類型的產(chǎn)品,搭載人工智能的設(shè)備能夠適應(yīng)不同的工作環(huán)境和加工對象,更容易實現(xiàn)柔性生產(chǎn)。

(3)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

通過智能傳感器、智能儀表盤等設(shè)備對生產(chǎn)設(shè)備的運作狀況進行實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)收集。另外,搭載機器學習等智能算法的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)能夠自動判別設(shè)備異常狀況,提前發(fā)出警告以及將工作數(shù)據(jù)可視化以方便技術(shù)團隊進行更高效的維護,從而減少停機時間。

(4)工業(yè)云計算

囊括工業(yè)云平臺、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、機器學習算法等技術(shù)的綜合應(yīng)用云平臺能夠解放廠商對數(shù)據(jù)存儲的實體設(shè)施的需求結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所收集的數(shù)據(jù)和云平臺強大的計算力配合機器學習,再配合人工智能模型進行分析,工業(yè)云能夠?qū)崿F(xiàn)如生產(chǎn)線監(jiān)控、設(shè)備的自我診斷、預測性維護等任務(wù)。

2工業(yè)人工智能的應(yīng)用

在國家大力發(fā)展“中國制造2025”及全社會的熱潮和推動的大背景下,各種新技術(shù)(如深度學習、人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等)加速在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用。

(1)視覺檢測

相較傳統(tǒng)視覺技術(shù)對不規(guī)則缺陷的識別能力的不足,人工智能預測準確率將隨著數(shù)據(jù)量的提升而持續(xù)優(yōu)化,以實現(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)的全面掌控,為流程優(yōu)化和工藝再造提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持,可以說人工智能工業(yè)質(zhì)檢解決方案將全面賦能工業(yè)。

在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展起來之前,機器視覺已經(jīng)長期應(yīng)用在工業(yè)自動化系統(tǒng)中,如儀表板智能集成測試、金屬板表面自動控傷、汽車車身檢測、紙幣印刷質(zhì)量檢測、金相分析、流水線生產(chǎn)檢測等等。視覺檢測應(yīng)用大體分為拾取和放置、對象跟蹤、計量、缺陷檢測幾種,其中將近80%的工業(yè)視覺系統(tǒng)主要用在檢測方面,包括用于提高生產(chǎn)效率、控制生產(chǎn)過程中的產(chǎn)品質(zhì)量、采集產(chǎn)品數(shù)據(jù)等。

在人工智能浪潮下,基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),圖像識別準確率有了進一步提升,也在缺陷檢測領(lǐng)域取得了更多的應(yīng)用。國內(nèi)不少機器視覺公司和新興創(chuàng)業(yè)公司,也都開始研發(fā)人工智能視覺缺陷檢測設(shè)備,涵蓋了從光源、工業(yè)鏡頭、相機、圖像采集卡等多種機器視覺產(chǎn)品。

(2)視覺分揀

許多需要分撿的作業(yè)如果采用工業(yè)機器人,可以大幅減低成本、提高速度。但是需要分撿的零件一般是沒有整齊擺放的,機器人必須面對無序的環(huán)境,需要機器人本體的靈活度、機器視覺、軟件系統(tǒng)對現(xiàn)實狀況進行實時運算等多方面技術(shù)的融合,才能實現(xiàn)靈活的抓取。近年來,國內(nèi)陸續(xù)出現(xiàn)了一些基于深度學習和人工智能技術(shù),解決機器人視覺分揀問題的企業(yè),通過計算機視覺識別出物體及其三維空間位置,指導機械臂進行正確的抓取。

(3)故障預測

在制造流水線上有大量的工業(yè)機器人。如果其中一個出現(xiàn)了故障,當人感知到這個故障時可能已經(jīng)造成大量的不合格品,從而帶來不小的損失?;谌斯ぶ悄芎臀锫?lián)網(wǎng)技術(shù),通過在工廠各個設(shè)備上加裝的傳感器,故障預測平臺可利用傳感器采集前端設(shè)備的各項數(shù)據(jù),然后利用預測性分析技術(shù)以及機器學習技術(shù)提供設(shè)備預測性診斷、啟動設(shè)備運行維護、能效優(yōu)化建議等解決方案,幫助工業(yè)客戶改善生產(chǎn)力、可靠性以及安全性。

故障預測還處于試點階段,成熟運用較少。一方面,大部分傳統(tǒng)制造企業(yè)的設(shè)備沒有足夠的數(shù)據(jù)收集傳感器,也沒有積累足夠的數(shù)據(jù);另一方面,很多工業(yè)設(shè)備對可靠性的要求極高,即便機器預測準確率很高,也不能達到運行要求。此外,投入產(chǎn)出比不高,也是人工智能故障預測的一項缺陷。故障預測功能應(yīng)用后,如果成功能可以減少5%的成本,但不成功反而可能增加成本,導致不少企業(yè)寧愿不用。

總體而言,人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用才剛剛開始,還有不少潛在應(yīng)用場景值得去探索和發(fā)掘。

3挑戰(zhàn)與機遇

(1)工業(yè)人工智能應(yīng)用的局限性

技術(shù)的缺口

芯片技術(shù)的薄弱和工業(yè)軟件上的缺口使得廠家需要以高昂的成本引進國外技術(shù)。而自行研發(fā)技術(shù)的成本則需要大量資源和時間的投入,并非一朝一夕能夠達成。

數(shù)據(jù)的匱乏

使用機器學習技術(shù)需要大量高質(zhì)量數(shù)據(jù),而工業(yè)數(shù)據(jù)充滿著不穩(wěn)定性,而部分領(lǐng)域甚至沒有數(shù)據(jù)提供。

標準的缺失

基于不同地區(qū)在制造業(yè)上的標準存在差異,甚至對精度的要求和定義也各不相同,難以實現(xiàn)技術(shù)的廣泛應(yīng)用。

市場的低迷

工業(yè)制造領(lǐng)域的投資回報率較其他產(chǎn)業(yè)偏低,又缺少短期效益,因此此限制了資本投入的規(guī)模。

(2)工業(yè)人工智能的未來趨勢

數(shù)字雙生的普及

借助傳感器、歷史數(shù)據(jù)、數(shù)字模型等素材在虛擬空間中完成實體設(shè)備的監(jiān)控和管理。

人機交互界面的創(chuàng)新

基于云平臺和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),設(shè)備監(jiān)控等工作不局限于計算屏幕,可通過移動設(shè)備或增強現(xiàn)實設(shè)備進行。

預測性維護的應(yīng)用

通過機器學習算法和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),預測性維護能夠主動發(fā)掘設(shè)備故障的風險,改變被動的維修模式。

邊緣計算的提升

雖然云平臺能夠為物聯(lián)網(wǎng)組件提供計算支持,但強大的邊緣計算功能可以增幅物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對于數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控、處理以及分析工作。

2.IAI OpenLab總覽

工業(yè)人工智能開放實驗室(Industrial Artificial Intelligence OpenLab, IAI OpenLab)由慧材技術(shù)(LeadAI)、麗臺科技(LeadTek)、中核普達(CNPM)、東華大學工商管理學院(DHU BMS)、嘉加德必易園(E-Manor)等機構(gòu)聯(lián)合設(shè)立,設(shè)立IAI OpenLab是貫徹落實國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》、推進科技創(chuàng)新的重要舉措。

IAI OpenLab以未來新一代工業(yè)自動化、智能化為研究對象,潛心工業(yè)人工智能基礎(chǔ)理論和基本方法源頭創(chuàng)新及技術(shù)應(yīng)用,致力于工業(yè)人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)突破和顛覆性創(chuàng)新;積極推進工業(yè)人工智能技術(shù)工程化和產(chǎn)業(yè)化,強化產(chǎn)、學、研、商多極融合,加速成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化;統(tǒng)籌推進相關(guān)領(lǐng)域科研與教學融合,推出一批工業(yè)人工智能領(lǐng)域?qū)<液蛯I(yè)人才。

1遠景與使命

IAI OpenLab的愿景——

成為國內(nèi)一流的工業(yè)人工智能技術(shù)與應(yīng)用創(chuàng)新合作平臺

IAI OpenLab的使命——

推動人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的研發(fā)及應(yīng)用

2服務(wù)領(lǐng)域

IAI OpenLab專業(yè)聚焦于工業(yè)人工智能的科技研發(fā)、技術(shù)服務(wù)、人才培養(yǎng)、系統(tǒng)開發(fā)與相關(guān)實驗室建設(shè)。

工業(yè)領(lǐng)域——

汽車產(chǎn)業(yè)、紡織產(chǎn)業(yè)、流通產(chǎn)業(yè)、能源產(chǎn)業(yè),等等。

其他領(lǐng)域——

工程建設(shè)、公共安全、金融、醫(yī)療、教育、媒體、物流,等等。

主要技術(shù)——

高性能計算、自然語言處理、圖像與視頻、智能數(shù)據(jù)處理、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng),等等。

3解決方案伙伴計劃

IAI OpenLab聚焦于工業(yè)人工智能的科技研發(fā)、技術(shù)服務(wù)、人才培養(yǎng)、系統(tǒng)開發(fā)與相關(guān)實驗室建設(shè),推出解決方案伙伴計劃(Solution Partner Program, SPP)致力于構(gòu)建“開放、協(xié)作、共贏”的生態(tài)系統(tǒng)。

參見“3.解決方案伙伴計劃”。

4運營模式

基于SPP,IAI OpenLab定義了三種與解決方案伙伴合作向客戶提供服務(wù)的業(yè)務(wù)運營模式——

A.分別就各自產(chǎn)品向客戶提供支持

B.IAI OpenLab協(xié)調(diào)整體解決方案的客戶支持

C.解決方案伙伴協(xié)調(diào)整體解決方案的客戶支持

參見“4.運營模式”。

3.解決方案伙伴計劃1計劃簡介

IAI OpenLab的合作伙伴級別分為:領(lǐng)先級、優(yōu)選級和認證級。

在滿足必要條件下,提出申請并經(jīng)IAI OpenLab審核通過后,方成為相應(yīng)級別的解決方案伙伴。領(lǐng)先級解決方案伙伴僅在IAI OpenLab邀請情況下加入。


2伙伴權(quán)益基于已經(jīng)部署的技術(shù)專家及實驗室資源,IAI OpenLab支持解決方案伙伴開發(fā)工業(yè)人工智能業(yè)務(wù)應(yīng)用的解決方案,并支持將這些寶貴的業(yè)務(wù)方案走向市場,為客戶帶來價值,為合作伙伴商業(yè)成功助力。

IAI OpenLab向解決方案伙伴提供技術(shù)、設(shè)備、營銷等支持,幫助伙伴與IAI OpenLab構(gòu)建方案、拓展市場、獲取收益,各級別合作伙伴享受不同的支持權(quán)益。


IAI OpenLab將根據(jù)支持資源的變化制定并調(diào)整對合作伙伴的支持政策。合作伙伴享受支持政策必須遵守相關(guān)規(guī)范和要求。

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原文標題:IAI OpenLab工業(yè)人工智能開放實驗室白皮書(一)

文章出處:【微信號:atleadai,微信公眾號:LeadAI OpenLab】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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