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到處蹭流量是小事,但是很容易讓工業企業和政府混淆基本概念。概念不清楚,行動方向就會出錯,誤入歧途是早晚的事情。
智能制造是地,工業互聯網是天
工業互聯網是我們傳統工業變革的一種工具,是把互聯網技術和思維模式引入到傳統行業的生產組織當中去。在我們的日常生產中,人、設備、產品、物料等時刻都在產生海量的數據信息,工業互聯網使得海量的數據信息傳遞、集成、挖掘成為可能。
而智能制造是企業實現的結果,是目標。通過對市場用戶的數據收集,優化制造產業鏈過程,最大程度提升效率,提高生產的靈活性和高質量;實現智能制造是一個長期的過程,一般來說需要先實現制造的自動化、信息化,再借助數字化、網絡化、最終走向智能化。
工業互聯網與智能制造從表面論述看各有側重,一個側重于工業服務,一個側重于工業制造效率的提升,但究其本質都是實現智能制造與智能服務,具體就是個性化定制,服務延伸化。智能制造的數字化、網絡化、智能化程度取決上云的數據維度和數量、質量,同時影響工業互聯網服務的產業寬度和深度,而工業互聯網反饋的應用效果,反過來優化智能制造的設計。
由上我們可以看出工業互聯網與智能制造只是在側重點上面有著不同,工業互聯網主要是由工業平臺為企業提供定制化的服務,幫助企業上云。智能制造則是全球工業的終極目標,讓全球的工廠都可以實現自動化。現在工業互聯網革命已經開始,在過去的十年,互聯網技術已經應用于工業生產的過程中,并且隨著工業互聯網的不斷發展,工業互聯網相關產業也將得到快速發展。
所以,工業互聯網是實現智能制造的基礎。工業互聯網作為如今工業革命的核心推動力,需要打造全新的工業生態系統,幫助實現智能制造。
數字化、網絡化、智能化是天地融合的未來
物聯網讓智能自由地流淌,移動互聯網讓智能無處不在,大數據蘊藏無限的智能,云計算使智能快速反應,人和機器人智能協同……那"智"從何來?智能是建立在一個持續不斷連接,強大的優化算法引擎和活數據閉環之上的。
智能主要體現在三個方面:
1、在動態復雜環境的感知與理解。
2、在動態復雜環境下的自主決策與優化能力。
3、基于經驗數據的學習適應能力。尤其是學習能力是典型的智能行為。
數據驅動工廠,算法控制智造。智能制造也需從"計算智能"、"感知智能"逐步實現"認知智能"。新一代智能制造是在基于新一代AI系統架構下的智能制造,通過智能+滲透的以制造為中心的全產業鏈。
通過工業大數據,它不僅僅是設備維修和產品服務,其技術不僅涉及IT還涉及OT工業技術。工業應用大數據對于人才的復合型要求更為突出。行業的數據分析,不僅需要計算機、統計學、數學等知識,還要擁有豐富的行業知識和經驗,通過這些知識經驗進行建模,才能開發出合適的分析方法,找到數據價值。
通過行業經驗知識,建立合適智能工廠、車間、計劃調度控制執行、倉儲模型,對所需的實時數據,動態智能決策,這應該是工業大數據的關鍵應用。智能制造也正朝著分布式決策和自主感知(機器學習等)進化。
在智能動態計劃排產基礎上,對倉儲物料進行大數據計算,隨時對物料進行FMR(使用頻率分析)及實時數據、歷史數據分析,通過自動化機器臂自主循環的把多頻率的物料智能的移到貨架最低層,紅綠黃燈提醒優先分揀及AGV小車取貨順序,精確的滿足多品小批量物料的采購、JIT/JIS配送及工位喂料。
在智能層面,工業互聯網革新了運營管控的高度,例如多種運營管控模型,激活組織,創新轉型數字化。全面幫助中國的制造業實現數字化、網絡化、智能化的產業升級。
人工智能驅動工業智能新動能
人工智能與工業的融合,本質上是解決制造業設計、研發、生產、經營、管理、決策種的核心效率問題,通過數據智能、技術集成、平臺智能全面提升生產效率,主要一下4個方面:
1、人工智能主要是對計算機賦予人的相關思維模式以及智能行為,讓計算機能夠在識別復雜環境下的語音技術,類似于人腦的智能計算機。讓計算機實現制造裝備的自感知、自學習、自適應、自控制。
2、人工智能主要是基于大數據分析技術,用于機器學習、知識發現與知識工程以及跨媒體智能等方法,在產品質量改進與缺陷檢測、生產工藝過程優化、設備健康管理、故障預測與診斷等關鍵環節具備人工智能特征。
3、目標產品采用智能感知、模式識別、智能語義理解、智能分析決策等核心技術,實現復雜環境感知、智能人機交互、靈活精準控制、群體實時協同等方面性能和智能化水平的顯著提高。
4、人工智能主要應用于工業化,工業機器人用來代替傳統行業中的人的重復勞動,現如今,很多以前用人來做的工作已經可以用人工智能機器人來實現。
智能制造是地,工業互聯網是天,企業上云是路徑,人工智能是飛機,數據是燃料,服務對象是萬物互聯,中心是人的智慧,環環相扣,實現未來發展模式的創新。
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