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AI將成為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的核心運(yùn)算架構(gòu)之一

2018-05-03 15:50


  自從德國(guó)率先喊出工業(yè)4.0后,相關(guān)科技也同步的突飛猛進(jìn),包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器人等技術(shù)發(fā)展至今,已漸漸打造出新型態(tài)的智能工廠與全新的工業(yè)化標(biāo)準(zhǔn)。

  尤其近幾年來(lái),人工智能(AI)浪潮襲來(lái),更賦予工業(yè)4.0有了全新的發(fā)展面向,明確分野自動(dòng)化及智動(dòng)化的差異,包括機(jī)器視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)等利用算法分析為主的人工智能技術(shù),已成為工業(yè)4.0未來(lái)發(fā)展的全新趨勢(shì),不僅讓自動(dòng)化與機(jī)器人的技術(shù)更為精準(zhǔn)、制造業(yè)也開(kāi)始進(jìn)入如無(wú)人工廠等全新的科技領(lǐng)域。

  就目前發(fā)展來(lái)看,智能制造有三大趨勢(shì),首先是生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò),這部分主要是應(yīng)用制造運(yùn)行管理系統(tǒng)(Manufacturing Operations Management, MOM),協(xié)助生產(chǎn)價(jià)值鏈中的供貨商獲得并交換實(shí)時(shí)生產(chǎn)信息,供貨商所提供的全部零組件都可在正確的時(shí)間以正確的順序到達(dá)生產(chǎn)線,第二個(gè)趨勢(shì)是虛擬仿真與真實(shí)物理系統(tǒng)的完美融合,在生產(chǎn)制造過(guò)程中的每一步都將在虛擬世界被設(shè)計(jì)、模擬及優(yōu)化,為真實(shí)的物理世界包括物料、產(chǎn)品、工廠等建立起一個(gè)高度仿真的數(shù)字雙生(Digital Twin,Twin Model),第三個(gè)趨勢(shì)則是網(wǎng)宇實(shí)體系統(tǒng)(Cyber-Physical System,CPS),在此系統(tǒng)中,產(chǎn)品信息都將被輸入到產(chǎn)品零組件本身,它們會(huì)根據(jù)自身生產(chǎn)需求,直接與生產(chǎn)系統(tǒng)和設(shè)備溝通,發(fā)出下一道生產(chǎn)工序指令,指揮設(shè)備自行組織生產(chǎn),這種自主生產(chǎn)模式能夠滿足每位用戶的訂制化需求。

  以大數(shù)據(jù)建立運(yùn)算模式

  上述的三大趨勢(shì),未來(lái)都會(huì)與AI有一定程度的整合,例如在產(chǎn)線監(jiān)控、機(jī)器人、無(wú)人搬運(yùn)車等,都將有AI運(yùn)算功能設(shè)計(jì),主因在于大量訂制化的趨勢(shì),工廠需要面對(duì)的產(chǎn)品類型、產(chǎn)線調(diào)動(dòng)等各種生產(chǎn)情境的難度也會(huì)大增,雖然透過(guò)傳感器及大數(shù)據(jù)分析,管理者已經(jīng)可以掌握更多用來(lái)幫助決策的信息,但也因?yàn)樾畔⒘看罅吭黾樱黾庸芾碚叩男畔⒎治鰤毫Γ由鲜袌?chǎng)變化愈來(lái)愈快速,人類的分析速度恐怕已經(jīng)愈來(lái)愈難跟上提供速度愈來(lái)愈快的前端數(shù)據(jù),自然也就更難讓制造現(xiàn)場(chǎng)的機(jī)臺(tái)能夠迅速反應(yīng)客戶需求,AI應(yīng)用于制造業(yè),將可讓系統(tǒng)從大數(shù)據(jù)分析找出規(guī)律性建立模式,進(jìn)而學(xué)習(xí)避免前面發(fā)生的錯(cuò)誤,甚至做到提前預(yù)測(cè),應(yīng)用于制造領(lǐng)域,不僅可以縮短停機(jī)時(shí)間,更可適時(shí)做出產(chǎn)線調(diào)整,減少呆料及廢料的發(fā)生頻率。

  對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)來(lái)說(shuō),取得數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)是核心任務(wù),而來(lái)自傳感器的數(shù)據(jù)點(diǎn)經(jīng)過(guò)多個(gè)階段才能轉(zhuǎn)化為可操作的見(jiàn)解,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)包括可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)處理流程,能夠處理需要立即關(guān)注的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),以及僅在一段時(shí)間內(nèi)有意義的數(shù)據(jù),當(dāng)檢測(cè)到壓力和溫度閾值的異常組合之后,物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)關(guān)閉液化石油氣灌裝機(jī)可能已經(jīng)太晚了,應(yīng)該在毫秒之內(nèi)檢測(cè)到異常,然后依規(guī)則觸發(fā)立即反應(yīng)。

  就目前發(fā)展來(lái)看,AI有幾種算法,例如熱點(diǎn)路徑分析的核心是負(fù)責(zé)檢測(cè)異常的規(guī)則引擎,物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)嵌入復(fù)雜的規(guī)則引擎,可以從傳感器數(shù)據(jù)流動(dòng)態(tài)評(píng)估復(fù)雜的模式,由了解模式和數(shù)據(jù)格式的領(lǐng)域?qū)<襾?lái)定義規(guī)則引擎的基準(zhǔn)閾值和路由邏輯,這種邏輯作為規(guī)則引擎在編排訊息流中的關(guān)鍵輸入,在數(shù)據(jù)點(diǎn)移動(dòng)到數(shù)據(jù)處理流程下一個(gè)階段之前,為每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)定義嵌套的語(yǔ)句條件,規(guī)則引擎已經(jīng)成為物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心,而機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵領(lǐng)域之一是從現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中找到模式,將類似的數(shù)據(jù)點(diǎn)分組,并預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)點(diǎn)的價(jià)值。

  機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)的高階算法可用于分類和預(yù)測(cè)分析,由于這些算法可以從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),且大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都是基于時(shí)間序列,因此這些算法可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)傳感器的未來(lái)值,這些多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的組合,將可替代工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的傳統(tǒng)規(guī)則引擎,雖然領(lǐng)域?qū)<胰匀恍枰鶕?jù)條件定義采取行動(dòng),但這些智能算法提供更高的準(zhǔn)確性和精準(zhǔn)度。

  AI + HI大幅提升效益

  工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)最大應(yīng)用之一是設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù),透過(guò)關(guān)聯(lián)性和分析模式變化來(lái)預(yù)測(cè)設(shè)備故障,并報(bào)告如設(shè)備的剩余使用壽命等關(guān)鍵指標(biāo),預(yù)測(cè)維護(hù)未來(lái)也可應(yīng)用在航空航天、制造、汽車、運(yùn)輸、物流和供應(yīng)鏈等領(lǐng)域,例如預(yù)測(cè)模型安排至汽車服務(wù)中心,在航空業(yè)中,預(yù)測(cè)維護(hù)方案的目標(biāo)是根據(jù)維護(hù)歷史和飛行路線訊息等相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)航班延遲或取消的可能性。

  國(guó)內(nèi)最大的物聯(lián)卡交易平臺(tái)(http://www.shixina.cn)表示,觀察物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展態(tài)勢(shì),目前工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是所有垂直應(yīng)用中,發(fā)展最快的類別之一,AI在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)主要是協(xié)助操作者與管理者,篩選從大量設(shè)備擷取出的數(shù)據(jù),并做出判斷,但是目前的AI并無(wú)法做出具有邏輯性的決策,因此在制造領(lǐng)域,AI必須與人類智慧結(jié)合,才會(huì)是系統(tǒng)的最佳效益。


延伸閱讀

http://www.shixina.cn/ask/255.html

http://www.shixina.cn/ask/254.html

http://www.shixina.cn/ask/252.html

(文章來(lái)源:http://www.shixina.cn/news/1112.html
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