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科技推動人類生產(chǎn)力的提升 機器學(xué)習(xí)將帶來巨大變革

  • 2018年3月2日 ZhouXun來源:中國智能制造網(wǎng) 1454 96
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  • 2017-2022年全球先進制造業(yè)全景調(diào)研與投資分析報告

    先進制造業(yè)是相對于傳統(tǒng)制造業(yè)而言,指制造業(yè)不斷吸收電子信息、計算機、機械、材料以及現(xiàn)代管理技術(shù)等方面的高新技術(shù)成果,并將這些先進制造技術(shù)綜合應(yīng)用于制造業(yè)產(chǎn)品的研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、在...

今天新一代信息技術(shù)帶來了許多變化,人工智能逐漸應(yīng)用到工業(yè)制造等多個領(lǐng)域中去,并驅(qū)動了巨大的經(jīng)濟價值。

科技推動人類生產(chǎn)力的提升 機器學(xué)習(xí)將帶來巨大變革

科技進步不斷推動人類生產(chǎn)力的提升,從傳統(tǒng)的手工制造到自動化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的生產(chǎn)。今天新一代信息技術(shù)帶來了許多變化,人工智能逐漸應(yīng)用到工業(yè)制造等多個領(lǐng)域中去,并驅(qū)動了巨大的經(jīng)濟價值。

傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價的勞動力,通過大批量生產(chǎn)的方式獲取更高的回報。然而,今天的市場變得越來越多樣化,消費者的需求在不斷變化,要求工廠有快速生產(chǎn)出不同型號產(chǎn)品的能力。

自動化和機器換人解決了勞動力不足的問題,但想要滿足今天小批量、多樣化的生產(chǎn)要求還是達不到。實現(xiàn)更高效率的生產(chǎn)需要通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和人工智能等多項技術(shù)整合。

設(shè)備維護不再是個猜謎游戲

在過去的生產(chǎn)系統(tǒng)中,設(shè)備維護人員通常等機器出現(xiàn)故障后才知道維修,而無法提前預(yù)知設(shè)備的停機時間。對于機器的日常維護,大多數(shù)工廠采用定期保養(yǎng)的方式來來降低設(shè)備的故障率,但這種做法準(zhǔn)確性較低,即使是有著豐富經(jīng)驗的工程師,也是通過猜測的方式來判斷設(shè)備可能存在的問題。

隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的推廣應(yīng)用,對機器的維護也有了新的定義,預(yù)測性維護給現(xiàn)代工廠帶來極大的便利。給設(shè)備裝上許多的傳感器,通過實時監(jiān)控機器的運行狀態(tài),提前預(yù)判機器可能出現(xiàn)的故障問題。而機器學(xué)習(xí)算法在這里起著重要的作用,它可以幫助管理者及早發(fā)現(xiàn)機器的問題。

企業(yè)可以從過去的經(jīng)歷中吸取教訓(xùn),或者從同類事件中總結(jié)出經(jīng)驗來,這正是機器學(xué)習(xí)所表現(xiàn)出來的巨大能力,機器學(xué)習(xí)可以通過對歷史大數(shù)據(jù)的認(rèn)識學(xué)習(xí),識別出數(shù)據(jù)中重復(fù)出現(xiàn)的模式并應(yīng)用于生產(chǎn)判斷,這樣可以更準(zhǔn)確地預(yù)測趨勢和實時檢測生產(chǎn)問題。采用機器學(xué)習(xí)改進生產(chǎn)系統(tǒng),有利于企業(yè)提升業(yè)績效率。

智能監(jiān)控可以有效防止宕機

傳感器技術(shù)經(jīng)過多年的發(fā)展,其體積變得越來越小而且更便宜,這對于許多公司來說,意味著可以更低的成本去實時監(jiān)控整個工廠的機器設(shè)備。但是,如果想要從數(shù)據(jù)獲得正確的有價值的見解,還需要對數(shù)據(jù)進一步篩選和分析。

用人力為去分析這些龐大的數(shù)據(jù),將是一件費力的工作。機器學(xué)習(xí)在這里顯得十分重要,智能程序可以24小時不停監(jiān)控機器的內(nèi)部動作,對設(shè)備的每一個部件,甚至可以小到一個按鈕,建立一個長期的病情歷史報表,并對現(xiàn)在的數(shù)據(jù)進行分析結(jié)合歷史案情進行對比。

當(dāng)設(shè)備的數(shù)據(jù)值偏離正常狀態(tài),系統(tǒng)會提前警告可能的故障或失效。這樣企業(yè)可以在設(shè)備故障發(fā)生之前進行及時修復(fù),防止停機而造成巨大的生產(chǎn)損失。此外,設(shè)備數(shù)據(jù)的分析可以讓管理者更了解生產(chǎn)系統(tǒng)的現(xiàn)狀,知道如何更合理的利用設(shè)備資源,從而減少工人成本和提升產(chǎn)品質(zhì)量。

傳統(tǒng)質(zhì)檢模式將成為過去

生產(chǎn)質(zhì)量是企業(yè)品牌和市場競爭力的關(guān)鍵,機器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)獲得更多的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式都是等產(chǎn)品生產(chǎn)完成后再去做質(zhì)檢,這意味著不合格的產(chǎn)品將需要返工或者報廢,工廠浪費的不僅是時間還有風(fēng)險損失。不過,這種方式可能很快將成為過去。

機器學(xué)習(xí)解決方案將給制造檢測系統(tǒng)帶來顛覆,也就是說在理想的情況下,傳統(tǒng)的測試將在未來被完全取代。因為機器學(xué)習(xí)算法可以幫助系統(tǒng)在生產(chǎn)過程中進行檢測和控制生產(chǎn)質(zhì)量。即在每一個生產(chǎn)環(huán)節(jié),都能保證能成功生產(chǎn)出合格的部件。

隨著檢測技術(shù)和測量精度的不斷提升,使得我們可以在生產(chǎn)過程中檢查鑄件氣孔等復(fù)雜部件,軟件已經(jīng)可以從生產(chǎn)過程中預(yù)測產(chǎn)品的質(zhì)量。更有趣的是,自學(xué)習(xí)算法不僅報告預(yù)定義錯誤,還能發(fā)現(xiàn)一些未知的問題。

用模式識別優(yōu)化能源管理

在大多數(shù)工廠里,每天都會有大量的能源在損耗,從電力、煤炭到水資源,一套科學(xué)的能源管理方案可以幫助工廠節(jié)省大量的開資。通過人工智能可以幫助企業(yè)分析能源使用的實際情況,找出能源不合理的地方進行優(yōu)化,從而進一步降低生產(chǎn)成本。

從能源供應(yīng)商的角度來看,化石燃料和可再生能源的混合正在改變電網(wǎng)格局,這迫使電力生產(chǎn)商和電網(wǎng)運營商采取新的策略。機器學(xué)習(xí)技術(shù)使電力公司能夠使用歷史消費模式實時預(yù)測未來,這使得企業(yè)可以更精確地調(diào)整成本價格與需求,最終導(dǎo)致更高效的操作。

自主化車輛提高物流效率

一件產(chǎn)品的制造通常需要很多道工序,從倉庫取材料到加工、裝配、調(diào)試,中間過程有大量的物流工作需要完成。越來越多的企業(yè)考慮采用自動化運輸來減少的人力投入和創(chuàng)造更多經(jīng)濟效益。

如果實現(xiàn)更高效的物流運輸?機器學(xué)習(xí)自主車輛正在為自動化物流鋪平道路。人工智能經(jīng)成為自動化物流和公司內(nèi)部物流系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。只要通過深入學(xué)習(xí),車輛就能夠正確認(rèn)識和理解周圍的環(huán)境,順利完成生產(chǎn)中的物流任務(wù)。

在未來,無人駕駛運輸系統(tǒng)將承擔(dān)許多任務(wù),它可以結(jié)合大數(shù)據(jù)預(yù)測需求和進行計劃性工作,這將使補貨過程可以自動化完成。機器學(xué)習(xí)在制造業(yè)有很多應(yīng)用場景,通過智能化的算法可以提升設(shè)備的功能和性能,進一步發(fā)揮工廠生產(chǎn)系統(tǒng)的效率。在不久的將來,將帶來一場前所未有的巨變。

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