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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行情見長,力推工業(yè)云平臺(tái)的老牌公司西門子如何「揮拳」...

西門子家電 

原標(biāo)題:工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行情見長,力推工業(yè)云平臺(tái)的老牌公司西門子如何「揮拳」出擊?| 對(duì)話

對(duì)于西門子來說,人工智能既是一個(gè)讓人興奮的課題,又是一個(gè)富有極高要求的工作內(nèi)容。

如果把數(shù)字化雙胞胎比作西門子的關(guān)節(jié),起到有機(jī)聯(lián)結(jié)工業(yè)數(shù)據(jù)的作用,那么人工智能的存在對(duì)于西門子來說,無疑就是經(jīng)脈——將數(shù)據(jù)的價(jià)值和能力輸送至更深、更遠(yuǎn),延伸到那些不容易被挖掘或是此前難以發(fā)現(xiàn)的細(xì)枝末節(jié)。

舉個(gè)簡單的例子:老舊車間是否需要進(jìn)行數(shù)字化升級(jí)改造?

首先遇到的問題就是掌握車間的基本情況,包括設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、系統(tǒng)的種類與架構(gòu)、運(yùn)營維修等信息。

然后,實(shí)現(xiàn)初步的數(shù)字化雙胞胎。

將這些形式迥異、來源不同的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)在一起,構(gòu)建一個(gè)一體化的語義模型,以便清晰地把控車間的全局狀況。

西門子助力雙星集團(tuán)打造數(shù)字化工廠,圖片來自雙星

規(guī)劃定義階段之后,接下來的問題往往是:數(shù)字化究竟能夠帶來多少好處?是否值得投入?有大的提升空間?

「大部分客戶在一開始對(duì)這些問題都很難有一個(gè)清楚的把握。而我們有 AI,就可以基于語義和數(shù)據(jù)去做智能分析,然后通過仿真驗(yàn)證,幫助客戶解決數(shù)字化升級(jí)中遇到的這些問題。」西門子中國研究院產(chǎn)品建模與仿真研發(fā)部研發(fā)總監(jiān)李明說道。

而且在她看來,AI 在工業(yè)領(lǐng)域的潛能并不止步于分析與評(píng)估,還會(huì)在故障診斷、預(yù)測性維修等方面展現(xiàn)能力,

「如果僅僅知道故障卻不能判斷原因,就無法做到提前預(yù)防,這其實(shí)不算是真正幫助車間完成了改善工作。」

毫無疑問,老舊工廠的數(shù)字化升級(jí)是一個(gè)典型,但卻不是個(gè)例。

西門子擁有龐大而多元的業(yè)務(wù)與產(chǎn)品體系。在過去的幾十年里,西門子針對(duì)人工智能技術(shù)展開了一系列探索,并將其應(yīng)用于 CT 及 MRI 結(jié)果分析的復(fù)雜圖像識(shí)別、燃?xì)廨啓C(jī)和風(fēng)場等工業(yè)系統(tǒng)、銅價(jià)預(yù)測和電網(wǎng)產(chǎn)能利用率的預(yù)期以及工業(yè) 4.0 中用于協(xié)作、自適應(yīng)和柔性生產(chǎn)的物理自主系統(tǒng)等方面。

與此同時(shí),西門子在人工智能相關(guān)技術(shù)和人才方面上的持續(xù)投入也有目共睹。

2017 財(cái)年,西門子在相關(guān)業(yè)務(wù)的投入約為 52 億歐元,超過 2016 財(cái)年的 47 億歐元。2018 年財(cái)年,西門子的研發(fā)投資計(jì)劃在現(xiàn)有水平上增加 4.5 億歐元。

此外,西門子在北京、上海、蘇州、南京、武漢、無錫、青島等城市建立了研發(fā)分支機(jī)構(gòu),并在青島、成都成立了智能制造創(chuàng)新中心。截至 2017 財(cái)年,西門子全球研發(fā)人員已經(jīng)達(dá)到約 4 萬人。

近日,西門子全球高級(jí)副總裁 Norbert Gaus 接受了機(jī)器之能的采訪,還原了這家老牌工業(yè)企業(yè)在人工智能大潮中的獨(dú)特思考與生存法則。

以下為采訪實(shí)錄,機(jī)器之能做了不改變?cè)獾恼怼?/p>

從最初的互聯(lián)網(wǎng)到后來的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),發(fā)展至后來的人工智能技術(shù)以及現(xiàn)在大熱的邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈,對(duì)于西門子而言,要抓住的技術(shù)機(jī)遇是哪些?

這涉及到我們的技術(shù)部局。

西門子擁有非常廣泛的產(chǎn)品和技術(shù)組合,結(jié)合技術(shù)門類,公司定義了 14 項(xiàng)核心科技。

西門子公司定義的 14 項(xiàng)核心技術(shù)

總體來說,是通過數(shù)字化手段來進(jìn)行研發(fā)。

數(shù)字化是基礎(chǔ),產(chǎn)品要實(shí)現(xiàn)互聯(lián)化和智能化,這也是在技術(shù)發(fā)展中我們要促成的其中一個(gè)方面,讓大家知道互聯(lián)與智能對(duì)于現(xiàn)場設(shè)備全生命周期的安全和可靠意味著什么。

我們有許多工作組從事這方面的研究,其中之一是將老舊工廠的設(shè)備進(jìn)行互聯(lián),另外是讓一個(gè)或多個(gè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能化,未來將實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場設(shè)備和系統(tǒng)之間的實(shí)時(shí)交互和通訊。要讓現(xiàn)場設(shè)備自主實(shí)現(xiàn)優(yōu)化,這是現(xiàn)場層面涉及到的科技。

第二是我們研發(fā)的信息技術(shù),用于幫助客戶和我們自己進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造流程的設(shè)計(jì)以及工廠的自動(dòng)化和運(yùn)營服務(wù)的自動(dòng)化。

我們有各種各樣的工具來建造模型,用這些模型生成數(shù)據(jù)。這其中就用到 MindSphere(西門子推出的基于云的開放式物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng))。

MindSphere 為設(shè)備提供互聯(lián),對(duì)設(shè)備進(jìn)行管理、實(shí)施功能或者實(shí)施模型;在數(shù)據(jù)端和模型端,還對(duì)產(chǎn)品生命周期管理工具進(jìn)行連接,為利用數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用程序提供了一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)。這些應(yīng)用程序來自西門子,也可以來自我們的合作伙伴、客戶和供應(yīng)商。

在這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的背景下,有一些非常熱門的技術(shù),比如區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、互連設(shè)備或者邊緣設(shè)備、人工智能、仿真和數(shù)字化雙胞胎等技術(shù)。

最后一個(gè)方面是信息安全。上百萬計(jì)的設(shè)備互聯(lián)會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),保證網(wǎng)絡(luò)信息安全才能實(shí)現(xiàn)設(shè)備的可靠性。

這些技術(shù)方向?qū)τ谖覀儊碚f,既是一個(gè)讓人興奮的課題,又是一個(gè)要求極高的工作內(nèi)容。

對(duì)于人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,西門子有哪些可以分享的成功案例?

在工業(yè)領(lǐng)域,通常會(huì)把人工智能應(yīng)用在維修、服務(wù)這些方面。

第一個(gè)案例是預(yù)測工業(yè)設(shè)備的維修時(shí)間。

很多時(shí)候,我們需要從火車、輪機(jī)這些關(guān)鍵部件中提取數(shù)據(jù),來預(yù)測磨損等原因造成的故障,這里面涉及維修間隔的計(jì)算。

例如,燃?xì)廨啓C(jī)一旦出現(xiàn)故障,那么對(duì)于我們和客戶來說,都需要一個(gè)漫長的維修時(shí)間,而且成本十分高昂。

因此,我們需要挖取并推送數(shù)據(jù),以便安排好在客戶方便的時(shí)間去進(jìn)行維修,這樣就能節(jié)約大量的成本,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的優(yōu)化。

在一些場合下,我們會(huì)與客戶簽定維護(hù)合約,為其定期提供維護(hù)服務(wù)。我們的客戶并不關(guān)心你怎樣實(shí)現(xiàn)維修,只在乎設(shè)備能否在它的生命周期內(nèi)能否正常工作。

當(dāng)然,我們可以通過增加備件、增派工程師人手的方式實(shí)現(xiàn)的設(shè)備正常工作的要求保障。客戶是無所謂的,但我們有所謂,我們希望的是付出最小的代價(jià)完成任務(wù)。

如此一來,問題轉(zhuǎn)移到了我們自己身上,就需要通過調(diào)取數(shù)據(jù)來研究如何實(shí)現(xiàn)工況的優(yōu)化,還要更加準(zhǔn)確地在現(xiàn)場預(yù)測什么地方會(huì)出問題,以及預(yù)測問題會(huì)在什么時(shí)候出現(xiàn)。

另一個(gè)案例是在電網(wǎng)行業(yè)。

在電網(wǎng)里,你也許檢測到一個(gè)故障,但卻無法知道到底什么地方出現(xiàn)了故障,因此我們需要對(duì)故障進(jìn)行精準(zhǔn)定位。

定位越準(zhǔn)確,維修成本就越節(jié)約。

傳統(tǒng)的定位方法依賴于人工,他們會(huì)通過評(píng)估數(shù)據(jù)完成定位任務(wù)。現(xiàn)在我們則用人工智能訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以把定位的準(zhǔn)確度提高 20%。

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