如何（hé）從“人工智能”走向“工業智能”？ -機器人-數（shù）控機床市場網

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如（rú）何從“人工智能”走向“工業智能”？

2018-1-19 來源：- 作者：-

　　作為未來工業領域的一顆新星，影片中的“Jarvis”是對人（rén）工智能（néng）係統最直觀（guān）的詮釋，通過結合先進的AR技（jì）術和人工智能語音等多種（zhǒng）人工智能係統，在鋼鐵（tiě）俠出戰前進（jìn）行（háng）數據可視（shì）化分析、預測性維護，以及在戰鬥過程中的自我診斷。

　　自20世紀50年代“有思想的機器”誕生以來，人工智能一直未能實現突破性（xìng）進展。直至近10年來，隨著科技（jì）發展的日新月異，原本隻在電影中虛構的“Jarvis”已經悄然進入人們的生活。毫無（wú）疑問，無論是在工業領域還是民用領域，人工智（zhì）能正在掀起一波新的數字革命浪潮。

　　人工智能到底能做（zuò）什麽？

　　現如今（jīn），人工智能技術在各領域（yù）迅速發展。提（tí）及工（gōng）業（yè）領域的人（rén）工智能，大家會具象為（wéi）工業機器人（rén）；而民用領（lǐng）域，當屬iphoness的SIRI人工智能語音功（gōng）能，它的出現給人類生（shēng）活帶來了翻天覆地的變化。

　　工控小編重點談下工業領域（yù）的人工智能應用，主要可分為（wéi）以下三類：

　　第一類是比（bǐ）較（jiào）簡單的應用數據的可視化分析：人工智能（néng）除了能夠收集設備運行的各項數據（如溫度、轉速、能耗情況、生產力狀（zhuàng）況等），並存儲數據以供二次分析，對生產線進行節能優化，提前檢測出設備運行是否異常，同時（shí）提供降低能耗的措施。

　　第二類（lèi）則是讓（ràng）機（jī）器實現自（zì）我診斷。比如一條生產線（xiàn）突然發（fā）出故障報警，機器能夠自己進行診斷，找到哪裏產生（shēng）了問題，原因是什（shí）麽，同時還能夠根據曆史維護的記錄或者維護標準，告（gào）訴我們（men）如何解決故障，甚至讓機器自己解決問題、自我恢複。

　　當然，我們都不太（tài）希望（wàng）發生故（gù）障，所以通過人工智能技術可（kě）以實現第三（sān）類（lèi）應用，預測性維護。要知道工業生產線或設備如果突然出現問題，那造成的損失是非常巨大的。所（suǒ）以我們通過人（rén）工智能技術讓（ràng）機器在出現問（wèn）題之前就（jiù）感知到或者分析出可能出現的問（wèn）題。比如，工（gōng）廠中的數（shù）控機床在（zài）運行一段時間後刀具就需（xū）要更換，通過分析曆史的運營數據，機器可以提前知道刀具會損壞的時間，從而提前準備好更（gèng）換的配件（jiàn），並安排在最近的（de）一次維護時更換刀具。

　　人（rén）工智能早已悄然落戶工業領域（yù）

　　2017年，在BAT和AMG中，阿（ā）裏ET工業大腦是第一（yī）個下到車間裏（lǐ）的（de）人工智能。光伏材（cái）料製造商協（xié）鑫作為第一家采用（yòng）阿（ā）裏提供的雲計算服務的製造商（shāng），其良品率提高了1%，每年節省了（le）上億成本（běn）。保利協（xié）鑫和阿裏雲的合作是（shì）中國工業製造領域（yù）的創新（xīn）示範，阿裏雲在（zài）該製造商車間做的第一件事，是把生產線上所（suǒ）有（yǒu）端口的數據上了雲，然（rán）後（hòu）調（diào）集上千台（tái）服務器的（de）算力，短時（shí）間內從數千（qiān）個（gè）變量裏找到了影響良品（pǐn）率的60個（gè）。接下（xià）來則交（jiāo）由人工智能實時監測和控製這些變量，生產線隻要“奉命行事”即可（kě）。

　　實際上，在工業（yè）領域悄悄（qiāo）布局人工智能落（luò）地的企業早已出現，作為引（yǐn）領自動（dòng）化行業發（fā）展的先鋒，深謀遠慮（lǜ）的大佬們看到（dào）了數字（zì）化轉型的（de）優勢，紛紛著手布局工業領（lǐng）域的人工智（zhì）能平台。

　　西門子——西（xī）門子中央研究院近日在慕尼黑演示了（le）雙臂機（jī）器人的（de）一部分，借助人工智能的高度自（zì）動化，該機器人（rén）無需編程即可自主分工協作，用於產品製造。西門子中央研究院KaiWurm博士表示，“我們隻需告訴機器（qì）人，把某個部件安裝到導軌上，它就會執行（háng）這個操作。”作為（wéi）一個（gè）簡化的例子，這項任務描述了“單件定製化生產”的內涵。其中涉及加（jiā）工或組裝含有（yǒu）不同部（bù）件的多樣化產品。機器人從關聯的軟件模型中獲取製造產品的相關信息。傳統的（de）機器人無法理解這種CAD/CAM（計（jì）算機輔助設計和製造）模型，但新的（de）機器人原型可以做到。從某種意義（yì）上說，這就好像機器人能夠理解不同的語（yǔ）言，從而不必對其運動和工藝進行編程。

　　GE——近日，通用（yòng）電氣宣布與眾多電氣公司達成多年協（xié）議，並與紐約電力管理局（NYPA）達成廣泛的協議，致力於成為全球首個全數（shù）字化電力公司。如（rú）今，GE預測分析軟件（jiàn）的綜合智能運營中心已（yǐ）經開放（fàng），該運營中心是一家尖端的資產監控和診斷中（zhōng）心。其中，GE和（hé）Enel將部署和優化GE的資產績效管理（APM）軟件（jiàn），該軟件（jiàn）在GE的工業物聯網（IIoT）平台Predix上運行，以監測、預測和提高13個燃氣電廠和1個燃煤電廠的可靠性，這14個發電廠都使用通用電氣或阿爾斯通的渦輪機和發電機。通用電氣首席執行官羅（luó）素-斯托克斯（RussellStokes）表示，“未來，GE將通過數字化轉型，為企業工廠大幅度提升運營（yíng）效率，以創造更多收入。”

　　羅克（kè）韋爾自動化——不久前，羅克韋爾自動化同樣顯露出其想占有工業人（rén）工智能領域一席之地的野心，於2017年11月3日（rì）宣布投（tóu）資一家名為（wéi）TheHive的矽穀創新基金與共創（chuàng）工作（zuò）室，借力由創（chuàng）新群體與（yǔ）高科技初創公司組成的生態環境，致（zhì）力於將人工智能（AI）應用於工業自（zì）動化領域。羅克韋爾自動化企業發展高級副總裁ElikFooks表示，“我（wǒ）們不斷與領先的創新群體建立合作夥伴（bàn）關係，比如（rú）我們與TheHive合作，以（yǐ）進一步推動互聯企業（yè）這一願景的實現（xiàn），即通過工廠和（hé）企（qǐ）業運營一體化將工業生產力推向前所未有的新高（gāo）度。”羅克韋爾自動化此舉的目的（de）包括通（tōng）過（guò）共創解決客戶問題、加速創新和發掘新興技術，幫助製造業（yè）客（kè）戶消（xiāo）除（chú）工廠基層（céng）和更高層信息係統之間的屏障，從而提高業務（wù）績效。

　　從“人工智能”到“工業智能（néng）”

　　從計算機、互聯（lián）網行（háng）業出身的智能化技術，正在以勢不可當的勢頭橫（héng）掃全球各個領域（yù）。智能化與工業的結合更是引得全球矚目。從（cóng）德國的工業4.0到美國的工業互（hù）聯網，從GE的Predix到IBM的（de）PMQ，可以看出，工業與智能（néng）化技術的結合也必將是下一個風口。

　　智能的核心（xīn）在於決策和執行，而決策的核心在於（yú）感知和判斷（duàn）。在工業係統（tǒng）中，IoT技術，以及傳感器技（jì）術、數（shù）據傳輸、數據（jù）管理等不斷發展，為智能化技術實施提供了可靠的感知基（jī）礎。但是目前的工業（yè）界（jiè）大都以人的（de）決策和反饋為核心（xīn），這就導致（zhì）係統中有很大一部分的價值並（bìng）沒有被釋放出來。係統越是複雜，人的學習曲線就會越緩慢，而當人的學習曲線比技術的進步速度（dù）慢（màn）時，人（rén）就會成為製約技術進步和應用的瓶（píng）頸。而（ér）人工智能為工業帶來的第一個革命性的改變，就是擺脫人類認知和知識邊界的限製，為（wéi）決策支持和協同優化提（tí）供可量化依（yī）據。

　　工控小（xiǎo）編：人工智能將成為2018年萬眾矚目的關鍵詞之一，對於人工智能的未來，在眾多科幻影視中已為我們揭曉一二。但到目前為止，人工智能在工業領域的應用並不及互聯網那麽成熟，未來還需更加深入地耕耘。借由人工智能全麵實現工廠運營智能化（huà），運營商能以此最大程度減少人力，持續提升製造品質。

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