工業人工智（zhì）能：當下有為（wéi），未來可期-刀具網-數控機床市場網

您現在的位置：數控係統網> 企業動態>工業人（rén）工智能：當下有為，未來可期

工業（yè）人工智能：當下有為，未來可期

2020-7-10 來源：-- 作者：-

將（jiāng）夢想變為現實是（shì）科技的魅力所在（zài），而科技（jì）所創造的現實價值，也許連（lián）科（kē）幻電影都不（bú）曾預料到。如今，人工智能已經融入社會生活（huó）的方方麵麵，從“刷臉”支付、語音助手（shǒu）等日常應用，到疫情期間發揮（huī）重要作用的智能測（cè）溫（wēn）係統、智能消毒機器人，都為人們提供（gòng）著更加便捷和人性化的服（fú）務。

與此同（tóng）時，人（rén）工智（zhì）能也（yě）從消費領（lǐng）域（yù）拓展到製造業、基礎設施、能源（yuán）、交通、醫療等關係（xì）國計（jì）民生的關鍵領域，逐步實（shí）現（xiàn）規模化落地。

“人（rén）工智能與工業場景融（róng）合將釋放出巨大潛能。我們應當關注人工智能在不同工業領域的創（chuàng）新和應用，以提升現有係統性能，並助力數字化轉型達（dá）到（dào）新高度。” 西（xī）門子大（dà）中華（huá）區總裁（cái）兼首席執行官赫爾曼（Lothar Herrmann）表示，“憑借在工業領域170多年的豐富經驗和專業知識，遍布世界的專家資源，以及（jí）先進的人（rén）工智（zhì）能技術，西門子為客戶提供安全可信、更懂工業的人工智能解決方案。”

汽車製造：破（pò）題“智（zhì）造”，未雨綢繆

在現代化的汽車生產車間裏，數字（zì）化和智能化技術為突（tū）破傳統製造工藝中的難點打（dǎ）開了全新思路。

以衝壓工藝為例，振動直（zhí）接反映（yìng）著加工過程中的設備健康狀況，是設備安全（quán）評估的一項（xiàng）核心指標（biāo）。然（rán）而（ér），振動分析極為複雜，產線上（shàng）多種設備和眾多組件之間（jiān）的振動相互影響、疊加，形成一（yī）場大型“複合”振動，隻有經（jīng）驗豐（fēng）富的領域專家才能“讀懂”這些動態交錯的信號。但專家無法全（quán）天候實時監測，尤其在伺服壓機應用場景中，速度、位（wèi）移、壓力等都在不斷變化，單憑人力更難以捕捉複雜的加（jiā）工過程。當人力不可為，人工智能介入（rù）是必然選擇。

北京奔馳與西門子合作，以人工智能、雲計算等數字化技術打造智能製造車間

來自西門子數（shù）字化工業集團客戶服務部門和西門子（zǐ）中（zhōng）國研究院的專家（jiā）團隊（duì），將專家經驗與人工智能（néng）相（xiàng）結合，實現了基於振動分析的預測性維護。北京奔馳汽（qì）車有限公司（北京奔馳）與（yǔ）西門子合作，為其衝壓車間（一期）生產線上的關鍵設備加裝了70多個傳感器，每（měi）個傳感器每秒可采集20000多個數據（jù）點。如此龐大的數據量上傳至雲端，進行基（jī）於機器學習技術（shù）的（de）雲端大數（shù）據分析。 “聰明”的人工智能係統因此成為了專家智慧的延伸，能夠實（shí）時掌（zhǎng）握設備（bèi）狀態，並（bìng）預測未來一段時（shí）間內出（chū）現故障的可能性。

有了人工智能的加持，針（zhēn）對加（jiā）工過程中的振動（dòng）分析會更加精準且全麵，幫助工作人員高效安（ān）排運維工作

“成功部署後，係統在一天深（shēn）夜捕捉到車間某處電機異（yì）常振（zhèn）動，即（jí）時通知客戶，避免了非計（jì）劃（huá）性停機，保證了產線的正常（cháng）運行。”西門子中國研究院高級（jí）研究員周林飛說，“未雨（yǔ）綢繆，這讓大家切（qiē）實感受到了工業人工（gōng）智能的價值所（suǒ）在（zài）。”

過程工（gōng）業：工廠裏的（de）“最強大腦”

在石油化工、有色冶金、鋼鐵等過程工（gōng）業領域，生產連續性至關重（chóng）要。由於設備故障而導致的短（duǎn）暫非計（jì）劃性停機就可能給企業造成上百（bǎi）萬的經濟損失，甚至引發火災、爆炸等嚴（yán）重安全事故。

在中國石化青島煉油化工（gōng）有限責任公司（青島煉化）的智能工廠裏，西門（mén）子預測性維護係統SiePA為客戶建立起從智能預警到高（gāo）級診斷的閉環機製，幫助客（kè）戶有效控製風險，保證生產的可靠性和安全性（xìng）。這一過程既運用（yòng）了對傳感器量化數據（jù）的機器學（xué）習與深度分析，也結合了基於知識圖譜的自然語言處理技術，堪稱工業界的“中西醫結合”。

SiePA係統是工廠中（zhōng）的 “最強大腦” 。它基（jī）於智能運算為工作人員（yuán）及時提供設備故障（zhàng）預警，並根據簡要描述（shù）迅速匹配相關曆史案例，進而推薦行之有效的維（wéi）護方案。通過便捷（jié）的交互式（shì）操作，工（gōng）作人員還可以（yǐ）將當（dāng）前的處理過程與結果反饋給係統，形成機（jī）器學習模（mó）型的閉環優化，實（shí）現知識經驗的（de）固化與傳（chuán）承。

工廠設備是否存在潛在（zài）風險？應該采取什麽（me）措施？企（qǐ）業所關心的兩大核心問題都可以在（zài）SiePA係統中找到（dào）答案。

除了（le）設備本身（shēn）之外，SiePA係統還可以結合生產環境和相關工藝數（shù）據，智能挖掘潛在的異常生產過程，為整個工廠的運行狀態提供預測性分析。這將有（yǒu）助於確保（bǎo）生產的穩定（dìng）性，對於製藥、食品飲料、精細化工等生產批（pī）次化明顯的行業具有（yǒu）重要意義。

數字化光伏：“快、準、穩”可兼得

從城市上空俯（fǔ）瞰，人們會發現一排排的藍色屋頂。它們是把太陽能直接轉化為電能的光伏組（zǔ）件。製造（zào）企業（yè）采用屋頂分布式（shì）光（guāng）伏發電方式，不但能緩解當地供電高峰時間（jiān）段的電（diàn）網壓力，同時還環保節能，為自身節省大量工業電費支出（chū）。

蘇（sū）州（zhōu）西門子電器有限公司（sī）（SEAL）的工廠屋頂光伏總裝機容量1.24兆瓦，平均發電效率達84.5%，每（měi）年為工廠減少碳排放約1220噸

屋頂（dǐng）光伏使用壽命周期（qī）為25年左右，有效（xiào）的運維管理是光伏電站長期穩定運行的根本保障。然而，定期進行全麵巡檢與清洗（xǐ）需要投入大量的人力物力，且難以及時、準確地（dì）發（fā）現異常。如何讓長期的運維（wéi）工作降（jiàng）本增（zēng）效，是（shì）管理者最為關心的問題。

組件運（yùn）行狀態的完全可視化和在線實時診斷讓全電站無人值守成為可能

對此，來自西（xī）門子智能基礎設施集團解決方案與服務業務部門、MindSphere數字化（huà）應用中心（xīn）的專家團隊，運用人工智能和物聯網技術開發出組件級別的監控與診斷解決方（fāng）案，實現了貫穿光伏電站全生（shēng）命周期的智能化運維管理。在西門子DSDE數字化光伏診斷平台的界麵上，組件（jiàn）異常、衰減情況、清洗建議以及電站整體狀態等信息要素皆一（yī）目了然，幫助運維人員精準定位問題、優化策略（luè）。

聚焦前沿技術，預見智能未（wèi）來

隨著人（rén）工智能在工業領域的滲透，出（chū）現（xiàn）了許多在消費領域所不曾遇到的挑戰。當下，西門子人工智能研發團隊正致力於開展一係列創新實踐，推（tuī）動前沿技術的成果轉化。

“我們希望提供用得起、用得好（hǎo）的工業人工智能解決方案，將工業數據的巨大隱藏價值變得可見且可得。”西門子中國研究院大數據分析（xī）研發部（bù）總監田鵬偉說道。

一方麵，工業領域普遍故障樣本少，數據打（dǎ）標依（yī）賴行業專家，成本高昂。西（xī）門子研發團（tuán）隊將神經網絡和（hé）傳統貝葉（yè）斯方法相（xiàng）結（jié）合，盡可能把工業領域的先驗知識融入模型，減少對樣本數據量的依賴，開展（zhǎn）基於小樣本數據的有效學習。與此（cǐ）同時，團隊還通過主動（dòng）學習技術來降低數據打標的成本（běn），先基（jī）於算法篩選出最有用的（de）未標（biāo）記樣本，再交由專家進行標記，隻需要和（hé）專家進行少量交互即可高效完成模型訓練。

另一（yī）方麵，工業人工智能的（de）巨大（dà）潛力與高應用門檻似乎（hū）是一對無法（fǎ）解決（jué）的矛盾。西門（mén）子研（yán）發團隊前瞻性地探（tàn）索基於元學習等技術的自動機器學習應用，讓係統（tǒng）根據當前數據（jù）集的特（tè）征幫助使用者快速選擇算法模型和（hé）參數配置，降低專業性要求，這將大力助推人（rén）工智能在工（gōng）業（yè）中的普及。

美（měi）國辛（xīn）辛（xīn）那（nà）提大（dà）學工業人工智能中心主（zhǔ）任、《工業人工智能（néng）》作者李傑教授表示（shì）：“人工智能在工業領（lǐng）域的（de）真正價（jià）值是替人找到工業係統中不可見世（shì）界的參數的關係與變化，預測並有效得（dé）避免問題的發（fā）生（shēng）。當（dāng）工業人（rén）工智能滲（shèn）透愈（yù）發深入，當它的潛（qián）力在工業智能化進程中被充分釋放時，整個工業應該是 ‘無憂’ 的。”

作為工業人工智能的理（lǐ）想賦能者，西門子正在加速這一天（tiān）的到來，讓企業不再為運維（wéi）成本、生產瓶頸以及未來隱患而擔憂，讓工業變得更具智慧、更（gèng）加安全。

（來源（yuán）：西門子）

投稿箱：
如果您有機床行業、企業相關新聞稿件發表，或進行資訊合（hé）作，歡迎聯係本網編輯部，郵箱：skjcsc@vip.sina.com

更多相關信息

名企推薦

業界視點

| 更多

行業數據

| 更（gèng）多

博文選萃

| 更多

數（shù）控機床