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“數據+算力+算法”—智能制造核心技術

2019-05-20287

時代的發展與進步總是伴隨著飽含激情的創新和難以預見的顛覆,近年來,隨著大數據、云計算、人工智能、工業互聯網等技術的迅速發展,數字化技術被廣泛應用于制造業的各個環節,推動了智能制造時代的到來。

近日,某科技研究院發布了《從工具革命到決策革命——通向智能制造的轉型之路》(以下簡稱“報告”),該報告聚焦智能制造,以“數據+算力+算法”技術體系為核心,從產業鏈的視角詳細闡述了科技對制造業五大生產環節的全面提升和重構。并在此基礎上,提出了智能制造的四條賦能路徑,全面解讀智能制造帶來的“工具+決策”兩個維度的革命性機遇。

“數據+算力+算法”構成了智能制造的核心技術體系。首先,數據是智能經濟的基礎,是智能制造的核心生產資料。其次,以云計算、邊緣計算為代表的算力的快速發展為處理海量數據提供了有力保障。第三,以人工智能、機理模型為代表的算法技術幫助智能制造發現規律并提供智能決策支持。最后,以5G等為代表的現代通訊網絡將三大要素緊密聯系起來,讓它們協同作業,發揮出巨大的價值。

數據

工業數據的收集和分析早在傳統工業信息時代就一直在進行,有大量的數據來自研發端、生產制造過程、服務環節。而工業從數據到大數據,最大的區別是實現數據的兩化融合,將工業化數據與自動化域數據的疊加。在工業互聯網時代,還需要納入更多來自產業鏈上下游以及跨界的數據。實現工業大數據的主要核心技術包括物聯網(LOT)、MEMS傳感器和大數據技術等。

算力

算力的發展主要朝著兩個方面延伸:一是資源的集中化、二是資源的邊緣化。前者主要是以云計算為代表的集中式計算模式,通過IT基礎設施的云化給產業界帶來了深刻的變革,減少了企業投資建設、運營維護的成本。后者主要以邊緣計算為代表,與物聯網的發展緊密相連。物聯網技術的發展催生了大量智能終端,物理位置上處于網絡的邊緣側,而且種類多種多樣。由于云計算模型不能完全滿足所有應用場景,有一定局限性,海量物聯網終端設備趨于自治,若干處理任務可以就地解決,節省了大量的計算、傳輸、存儲成本,使得計算更加高效。

算法

算法是一個有限長度的具體計算步驟,以清晰定位指令來使輸入資料經過連續的計算過程后產生一個輸出結果。算法在智能制造的各個環節都有著廣泛的應用,是制造業實現智能化升級的精髓所在。

基于對智能制造核心技術體系的現階段發展程度的深度調研以及對其大規模應用落地的預測,智能制造的初步體系,在2020年前后將初現端倪,其主要特征可以概括為:數據驅動、軟件定義、平臺支撐、服務增值、智能主導。

“數據+算力+算法”這一技術集群從需求洞察、研發、采購、生產、營銷和售后等五大產業鏈環節對制造業進行了賦能重構。與傳統制造體系相比,智能制造生產體系的優勢主要表現為:消費者洞察從間接到直接,研發環節由串行到并行,采購環節實現自動化、低庫存化和社會化,生產環節全面智能化,和無所不在的智能銷售和售后服務。

報告通過深入研究,并結合一些企業案例,總結出了智能制造的四條賦能路徑及其為企業帶來的巨大價值:1.規模化供給解決定制化需求,實現長尾重構;2.精準捕捉用戶需求,快速推出新品,實現敏捷響應;3.工業大腦結合行業洞見,重構人機邊界,實現智能決策;4.工業互聯構建高度協同的智能制造生態體系。

長尾重構

當前,互聯網正在從信息交互的互聯網、產品交易的互聯網向能力交易的互聯網邁進,在這一新的發展進程中,如何應對高度碎片化、個性化的需求,并對各種新的需求做出實時、精準、科學的響應是產業互聯網需要解決的核心問題。在此背景下,C2M(Customer-to-Manufactory,顧客對工廠)定制化生產模式應運而生,成為這輪產業革命的新趨勢。

敏捷響應

敏捷制造是指制造企業采用現代通信手段,通過快速配置各種資源(包括技術、管理和人),以有效和協調的方式響應用戶需求,實現制造的敏捷性。在消費互聯網帶動產業互聯網發展的大背景下,制造企業敏捷性的一個重要體現就是新品投放速度,是企業打開新市場、建立競爭優勢的重要手段。

智能決策

在制造領域,人機邊界的重構體現在建立由人類賦予機器智能,由機器隨時、隨地完成復雜決策與邏輯操控任務的機器智能工廠。這一未來工廠的模式由智能化、數字化與自動化三位一體打造,實現了工廠從無腦到擁有一顆工業大腦的轉化,是繼三次工業革命后的又一次跨越。工業大腦的思考過程,簡單地講是從數字到知識再回歸到數字的過程。生產過程中產生的海量數據與專家經驗結合,借助云計算能力對數據進行建模,形成知識的轉化,并利用知識去解決問題或是避免問題的發生。同時,經驗知識又將以數字化的呈現方式,完成規模化的復制與應用。一個完整的工業大腦由四塊關鍵拼圖組成——分別是云計算、大數據、機器智能與專家經驗。

高度協同

工業互聯網產業聯盟指出,工業互聯網平臺是面向制造業數字化、網絡化、智能化需求,構建基于海量數據采集、匯聚、分析的服務體系,支撐制造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的工業云平臺,在社會化資源協作方面發揮著重要的作用。工業互聯網平臺的協同作用可以體現在企業內部的制造協同、企業間的產能協同、不同種類產業間的產業協同和企業與金融行業的產融協同等。

從經濟進步和企業發展的角度而言,智能制造顛覆了傳統產業幾百年來賴以生存的“傳統工具+經驗決策”的發展模式,掀起了在工具和決策兩個維度上的深層次革命。工具革命大幅提高了生產效率,而決策革命則通過人工智能等手段優化決策的準確性、及時性、科學性,實現真正意義上的智能化生產。

“智能制造的意義,就在于如何以數據的自動流動化解不確定性:讓正確的數據、在正確的時間、以正確的方式,自動傳遞給正確的人和機器,以實現資源配置效率的優化。“智通科技作為基于新一代AI技術的智能制造領航者,將積極響應和貫徹落實國家”智能+”的發展戰略,探索一條制造業智慧化全面轉型之路,用AI技術助力更多的企業智能化轉型與高質量發展。

AI賦能產業升級智通科技在行動

基于知識圖譜、自然語言處理、大數據、物聯網等技術與產品,構筑智慧語義、智能制造兩大核心業務,并打造語義魔方、知識工程平臺、數字工廠平臺三大旗艦產品。

AI賦能產業升級,智通科技已與中國石化、中國銀行、蒙牛集團、光明乳業、澳優、海底撈、自然資源部等行業標桿客戶攜手實踐AI的智能化應用,我們希望用科技創新賦能更多的客戶,共同打造智慧企業。


文章來源:信息化和軟件服務網


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