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  • 智能制造的关键趋势

    2019-04-20 13:29:48
    智能制造;网络课程;无锡公共课课件和具体内容
  • 随着美国工业互联网、德国工业4.0以及中国制造2025的提出,互联网、信息化与工业融合已成为实现智能制造的趋势,而工业连接是实现智能制造的基础能力。基于此,首先介绍了工业领域OT与IT网络连接技术的现状,然后...
  • 智能制造是全球制造业发展趋势,也是《中国制造2025》主攻方向,代表着新一代信息技术与传统制造技术深度融合、集成创新广泛应用,是制造业数字化、网络化、智能化迭代交叉、转型提升重要交汇点,孕育着...
     
    智能制造是全球制造业发展的新趋势,也是《中国制造2025》的主攻方向,代表着新一代信息技术与传统制造技术深度融合、集成创新的广泛应用,是制造业的数字化、网络化、智能化迭代交叉、转型提升的重要交汇点,孕育着新一轮的技术和产业革命。(转自工控资料窝,一个分享工控资料的工控网站。)

    我国制造业现阶段的状况是“大而不强、缺芯少智”。虽然在高铁、水电、路桥、航空航天、超算等方面进展显著,取得了举世瞩目的成就,但工业基础相对薄弱,高端装备、关键元器件及零部件依赖进口,制造质量和实力与德国相比差距大。信息技术与产业发展与美国相比差距大,特别是在集成电路、高端软件、智能传感等方面的具体制造上欠缺自主核心技术,大量高端芯片、设计软件、关键元器件与零部件等均需进口,始终受制于人,在高端电子装备制造上,完全自主研发制造的核心能力较弱,缺乏引领和支撑我国智能制造未来发展的关键共性技术。

    我国智能制造技术在信息技术、制造技术深度融合的发展进程中,应紧抓住高端电子装备制造的“智能核心”,在关键共性制造技术自主创新上实现突破,不断强化工业制造业2.0的补齐、3.0的普及、4.0的推进。

    第一,加强战略布局、抢占发展先机。智能制造的内涵包括产品、装备、模式、系统等,其主要的推动力来自于智能科学与先进制造技术的发展,如人工智能、机器学习、智能感知、人机交互以及高端电子装备制造、极端制造、离散制造、柔性制造、生物制造等,覆盖了设计、模拟、仿真、分析、生产、控制、检测等诸多环节。我国现阶段芯片制造、操作系统、工业软件等软硬件制造能力仍然薄弱,除了在“核高基”、自主操作系统、工业软件、大数据等自主研制开发上着力加强外,也要在认知科学、神经计算、人工智能、仿生制造等智能科学基础研究上不断深化,推动制造技术、信息技术在智能制造中的深度融合发展。

    第二,突破共性技术、夯实发展基础。以高端电子装备为代表的制造技术,是支撑智能制造发展的重要前提,如通信导航、芯片制造、雷达制造、天线制造、柔性电子制造、自动控制等,在制造方面存在一些关键共性技术需要突破,如机电热磁的一体化综合设计、电气互联、微电子流片、微组装、高密度封装、精密和超精密加工、共形天线、表面工程技术等,直接制约着制造质量和水平的提升,影响智能制造的自主发展。为此,应从制造的具体实际出发,出台解决共性技术的国家重大攻关计划,构建共享的技术与产业发展平台,解决发展智能制造的关键共性技术的核心问题。

    第三,发展电子装备、突出智能引领。信息技术是实现传统制造业转型升级、迈向工业3.0、4.0的关键,具有很强的渗透性和辐射性,信息化与工业化的深度融合,集中体现在以高端电子装备制造为载体的信息技术与产业对重点工业行业数字化、网络化、智能化制造的改造提升上。

    《中国制造2025》提出十大重点发展领域,新一代信息技术产业居于首位,也是机械、电力、轨道交通、航空航天、生物医药等主干制造业智能化发展的强力驱动器,着力发展自主的高端电子装备制造,对于加快我国智能制造的历史进程具有重要的战略意义。
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  • 由于国内智能制造发展起步较晚,目前我国的智能制造系统解决方案供给处于中低端水平。国内制造企业两化深度融合总体上还处于起步阶段,智能制造发展水平参差不齐。两化融合评估标准把企业信息化水平分为基础建设、...

    由于国内智能制造发展起步较晚,目前我国的智能制造系统解决方案供给处于中低端水平。国内制造企业两化深度融合总体上还处于起步阶段,智能制造发展水平参差不齐。两化融合评估标准把企业信息化水平分为基础建设、局部应用、综合集成、创新引领等阶段。当前,我国大多数企业、行业都还处于局部应用阶段,只有少数大企业单项业务信息技术覆盖面较高,关键业务环节应用系统之间实现了一定的协同和集成。从制造企业生产力水平来看,大量企业处于工业2.0要补课,有些企业处于工业3.0待普及,有个别企业处于工业4.0要示范。
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    据行业专业人士分析,国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。

    第一大趋势:智能制造是一项系统性工程,系统解决方案范畴的并购与协作将愈加生动

    智能制造翻开具有复杂性、系统性,触及规划、出产、物流、销售、服务等产品全生命周期,触及履行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构,需求结束横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入缺乏、技术研制周期较长以及工艺壁垒等要素,单个系统解决方案商很难满意各个细分作业的智能制造翻开需求,企业间将不断加强协同立异,以强化智能制造系统解决方案自主供应才华。现在,东方精工、鼎捷软件等企业依托自身优势,翻开本钱并购、战略协作来拓展业务范围,打造作业系统解决方案。

    第二大趋势:智能制造系统架构将进一步完善,工业软件范畴的集成与翻开将成为关键

    从企业系统架构来看,国内现在还没有呈现能够打通整个架构系统的智能制造解决方案商,但随着技术水平的不断进步,系统解决方案供货商将不断完善架构系统。智能制造系统解决方案首要依托于软硬件产品及系统,结束制造要素和资源的彼此辨认、实时交互、信息集成。从硬件层面来看,根据本钱大幅下降的实际需求,硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化翻开。从软件层面来看,工业软件存在于智能制造的每个旮旯,智能制造解决方案将愈加倚重于与硬件层关系密切的软件部分(SCADA、MES、ERP、PLM)的集成与翻开,其间MES是软件层中最中心部分。
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    第三大趋势:仰仗技术堆集和对作业的深刻了解,抢先制造企业逐步将作业系统解决方案作为新增长点

    近年来,抢先制造企业堆集了作业界相当程度的专业化知识、技术、才华,一起仰仗其自身对作业工艺的深化了解,自用智能制造系统解决方案日趋老到。面临智能制造巨大的商场空间,这些抢先制造企业趋向于将自用解决方案供应给具有共性需求的同作业其他用户,寻求新的业务增长点。其时,已有深圳雷柏科技等企业将自身较为老到的解决方案作为独立业务对外供应,也有徐工集团、陕鼓集团等大型制造企业,将内部信息技术部分转型为外部专业化的智能制造系统解决方案供货商。

    针对智能制造系统解决方案面临的发展趋势,现代企业该如何应对,这是一个值得深思的问题。

    一、做好顶层设计,加快自主标准体系研制

    将强化行业系统解决方案自主提供能力作为加快推动智能制造发展的着力点,尽快出台相关政策规划,加强统筹规划。分行业制定智能制造标准化战略和标准化路线图,开展智能制造系统架构、参考模型、硬件设备等方面标准研制。

    二、健全人才政策,加快高端创新人才培养

    制定智能制造人才储备计划,优化创新人才成长环境,健全科技人才激励机制,构建智能制造科研人才专家库,建设能够承担智能制造技术研发及产业化应用的创新人才队伍。以国家重大专项、重大工程和骨干企业为依托,建立智能制造领域高端人才引进机制。
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    三、依托产业联盟,打造行业试点示范工程

    充分发挥联盟优势,整合政产学研用等多方资源,建立智能制造创新中心,研究智能制造系统解决方案需求及发展趋势,组织智能制造相关软硬件技术研发和产业化应用。围绕重点行业,开展智能制造优秀试点示范,培育发展一批行业系统解决方案提供商。

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  • 导读人工智能制造业的融合应用是促进实体经济发展的重点方向,是制造业数字化、网络化、智能化转型发展的关键领域。发达国家政府和产业界均高度重视这一趋势,近年来纷纷采取行动推进基础性研究及产业实践部署,...
        

    导读

    人工智能在制造业的融合应用是促进实体经济发展的重点方向,是制造业数字化、网络化、智能化转型发展的关键领域。发达国家政府和产业界均高度重视这一趋势,近年来纷纷采取行动推进基础性研究及产业实践部署,传统的制造业生产范式正在人工智能的驱动下被进一步改变。


    /中国信息通信研究院政策与经济研究所主任工程师 秦业



    1人工智能技术正在向制造业多个环节广泛渗透



    随着人工智能技术在生活领域的快速传播,越来越多来自不同领域的学者及科研人员开始尝试着将制造领域的专有知识注入到人工智能模型中,并将其与制造业中的典型软件、系统及平台相集成,形成了一系列融合创新技术、产品与模式。


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    美国欧特克创新软件平台Fusion360


    产品研发方面,美国工业设计软件巨头欧特克推出的产品创新软件平台Fusion360和Netfabb3D打印软件集成了人工智能和机器学习模块,能够理解设计师的需求并掌握造型、结构、材料和加工制造等数字化设计生产要素的性能参数,在系统的智能化指引下,设计师只需要设置期望的尺寸、重量及材料等约束条件即可以由系统自主设计出成百上千种可选方案。


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    日本NEC 在「NEC Industrial Iot」中,新增以 AI 協助作業員肉眼檢查的解決方案「AI Visual Inspection」


    生产制造方面,日本NEC公司推出的机器视觉检测系统可以逐一检测生产线上的产品,从视觉上判别金属、人工树脂、塑胶等多种材质产品的各类缺陷,从而快速侦测出不合格品并指导生产线进行分拣,在降低人工成本的同时提升出厂产品的合格率。



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    供应链运营方面,美国多联式运输公司C.H. Robinson针对卡车货运的运营需求开发了用于预测价格的机器学习模型,模型中既整合了不同路线货运定价的历史数据,又将天气、交通以及社会经济挑战等实时参数加入其中,为每一次货运交易估算出公平的交易价格,在确保运输任务规划合理的前提下实现了企业利润的最大化。


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    市场营销方面美国亚马逊商城基于机器学习模型对用户的购买习惯以及产品的属性进行深度学习,形成了全面的知识图谱,在此基础上向用户进行个性化推荐,也向销售商提供相关的生产与营销建议,这项技术的应用使亚马逊增加了10%到30%的附加利润。


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    施工过程中,日本小松机械智能化工程(Smart Construction)更是发挥了巨大的作用


    产品服务方面,日本的小松机械在生产工程机械的同时也推出了智能化工程服务项目,可实现由一队无人机测绘三维地图,然后指导智能机器人控制大型工业车辆作业,从而帮助用户大幅提高施工效率和品质。


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    微软HoloLens


    售后运维方面,电梯厂商蒂森克虏伯公司与微软合作,为其旗下24000名技术工人配备了集成人工智能技术的增强现实眼镜,以便在安装、检修电梯设备的时候能够智能化辅助识别现场并获得技术支持。业务升级后,技术工人的工作效率得以大幅提升,以往需要2小时才能解决的问题通常20分钟就能完成。


    可以看到,当前人工智能技术向制造领域的渗透从广度、深度来看均在快速推进,对制造业整体发展的支撑效应初显。其主导企业既有小松机械、蒂森克虏伯这样的传统制造企业作为人工智能技术的应用实施主体,也有谷歌、亚马逊等具有人工智能技术优势的互联网企业,还有欧特克、ABB等向人工智能领域转型的工业软硬件产品提供商,总体上呈现出多领域融合、多行业合作的发展态势。但是我们也可以看到,当前产业界对人工智能的融合应用探索大多数还处于探索阶段,对部分环节的应用模式还存在较大争议,多数企业仍处于观望状态,距全行业普及应用还有较大距离。




    2人工智能向制造业的融合渗透仍面临挑战




    尽管当前人工智能与制造业的融合发展已经显露出一些成效,但是从世界范围看,该领域仍然较为前沿,在技术架构、实施路径、行业标准及产业生态等方面均存在一定的发展瓶颈。


    首先是产业总体发展尚不成熟。作为一项基础性、通用性的技术,人工智能在工业领域的应用实践需要产业界多方合作开展大量的融合创新探索,对相关产品、解决方案的成本、可靠性等指标也有较高的要求。从已有的实践案例中可以看到,当前人工智能在制造业的融合创新主要是由数据、知识密集型的制造企业与具备人工智能技术优势的互联网企业或软件企业强强联合推进的,其开发成本、技术壁垒较高,应用覆盖面也相对较窄,这使得人工智能技术暂时不具备在制造业大范围推广的条件。


    其次是行业标准有待完善。工业领域的人工智能应用需要基于大样本的数据集建模,这些数据通常是来自智能装备及现场部署的独立传感器。然而,工业现场目前的数据通信标准之间通常不能兼容,无法满足人工智能技术对优化建模数据量基本需求。以工业现场总线为例,目前在工业界常见的通信协议达二十余种,这些协议之间不能直接互联互通,使得信息孤岛的情况在工业界广泛存在。


    再次是产业发展保障体系有待健全。人工智能技术作为信息技术的一种,其自身就存在一定的安全风险,引入工业领域后,将与工业系统自身的功能风险叠加放大,这将直接危及到生命安全和国家安全。此外,在面对某些与伦理道德相关的抉择问题时,人工智能系统的研发也缺乏相关的法律标准。例如,向人工智能视频识别系统中输入带有欺骗特征的图片,有可能会引起系统误判而触发一系列的危险动作;在工业事故中,人工智能应急管理系统在面对重大资产与人员安全无法兼顾时也没有权威的处理标准。




    3推动人工智能与制造业融合的发展建议




    作为一项极具发展前景的前沿领域,人工智能与制造业的融合发展尚需政府和产业界多方发力。


    首先是要培育产业发展环境。政府和行业协会需要通过培育解决方案服务机构、开展试点示范等方式,引导人工智能技术在ICT、互联网等领域的应用成果向制造业输出,尤其是在轻量化设计、节能降耗、工艺优化、质量提升、运行维护等当前人工智能已经涉足的领域培养一批成熟的解决方案。与此同时也要针对系统开发、现场操作、管理规划等不同层面的需求,分类型、分等级推进人工智能阶梯形人才队伍的培育工作,加强企业员工的再培训,做好工业智能化变革下新旧动能的承接工作。


    其次是要加快合作推进行业标准。产业界需要通过组织联盟等形式开展多方合作,面向各工业分类的人工智能应用对数据采集、应用部署等方面的需求,联合制定机器设备、工控系统、工业互联网平台的标准化数据接口及应用参考架构,确保支撑人工智能应用的工业数据能快速有效得以应用。


    再次是要统筹协调构建保障体系。面向人工智能技术在未来可能大范围覆盖的工业应用场景,由立法部门及行业协会共同研究制定应用规范、开发守则等涉及到应用安全、伦理道德的行业标准,尽可能规避未来可能出现的相关风险。同时政府需要加快建立工业智能公共评测服务平台,加强对工业智能系统的安全测试服务,制定完善人工智能装备、系统在工业生产应用场景中的安全操作规范守则。

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    人工智能赛博物理操作系统

    AI-CPS OS

    人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。


    AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。


    领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

    1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

    2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

    3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

    AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

    1. 精细种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

    2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

    3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

    4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

    5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

    AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

    1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

    2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率

    3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间


    给决策制定者和商业领袖的建议:

    1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

    2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

      评估未来的知识和技能类型;

    3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

      发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

    4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

      较高失业风险的人群;

    5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。


    子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。


    如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!


    新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。





    产业智能官  AI-CPS



    用“人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链





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    新技术“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能新产业:智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市、“智能驾驶”新模式:“财富空间、“数据科学家”、“赛博物理”、“供应链金融”


    官方网站:AI-CPS.NET




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  • 人工智能与智能制造关键技术应约以及发展趋势各位领导、各位专家,大家上午好!很高兴来到北京参加这个会议,这个会我觉得非常好,为什么呢?工程院陆院长提出了六个字,产学研媒用资。产学研我们大家都知道,...
        

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    人工智能与智能制造关键技术的应约以及发展趋势

    各位领导、各位专家,大家上午好!很高兴来到北京参加这个会议,这个会的我觉得非常好,为什么呢?工程院陆院长提出了六个字,产学研媒用资。产学研我们大家都知道,后面的的三个字,媒体、用户以及投资界。

    我这个报告的题目是人工智能与智能制造关键技术的应约以及发展趋势。我本人来自浙江大学,现在搞智能制造他们说既要懂信息化的技术,又要懂制造技术,两化融合首先是人才融合,如果你信息知识不懂,要搞智能制造很困难,光有信息技术,要把智能制造知识学到手也很困难。我本人初始学历很低,但是我比较好学,最后在三个学科都有一些成果,我最后是浙江大学数学系博士。

    给我10几分钟,我就讲三个问题,第一个问题,为什么制造业转型要用人工智能技术?第二个问题,制造业转型要用到哪些人工智能技术?第三个问题,制造业转型怎么样应用人工智能技术?

    制造业是人类赖以生存和发展的基础产业,是个古老的产业,但到20世纪末21世纪初,全球制造业发生了深刻的变化,这个变化来自两个部分,一个是企业外部的变化,过去以产品为中心,现在过渡到以市场为中心,进一步发展到以顾客为中心。企业外部的变化带来企业内部的变化,产品多样性、个性化的需求给制造企业带来挑战。我们非常痛心的看到,前两天有一条消息,机床行业两个大佬,大连机床厂开始向法院申请破产,沈阳机床厂了国家银行350亿的债务,正在考虑重组。

    我在湖州机床厂工作过几年,对这两个机床厂顶礼膜拜,非常权威,现在他们要破产了,为什么他们不能适应现在的市场呢?从根本上来说,它不能适应市场的挑战,原来批量生产是没有问题的,现在向多样化、个性化的需求转变,带来的挑战。企业管理人员、工程技术人员和质量研究的科技人员在不同层面都面临一个新的研究课题,就是如何实现我国制造业的转型升级。

    在新型技术的牵引下,制造业发生了深刻的变化,这个变化主要是向数字化、智能化、拟人化、绿色化方向发展。在这样的背景下,世界各国对制造业高度重视,纷纷出台了一些振兴制造业的战略计划,有三大战略计划比较知名,一个是美国先进制造业国家战略计划,强大三大有限突破技术,包括先进制造的感知控制、智能制造技术平台和先进材料制造。

    德国推出了工业4.0,强调三大主题,智能工厂、智能生产、智能物流。

    我们国家在中国工程院的建议下,工业和工信部都决定实施中国制造2025,主要解决三大核心问题,就是数字化制造、网络化制造和智能化制造。我们这个会已经开了三届了,中国制造2025起源于中国工程院的重大咨询项目,最近中国工程院推出了个重大咨询项目,得到了党中央、国务院的高度重视。

    第一个是制造强国发展战略,这是中国制造2025的一个蓝本,一个建议稿。第二个是路甬祥提出了创新设计发展战略,中国制造业经过30多年改革开放取得了很大成绩,这个成绩不能否定,但是后来还有一句话,还存在很多的问题,我们不能因为只看到成绩,看不到问题,反过来,我们也不能只看到问题看不到成绩,两种偏激的观点我本人都不赞成,我们既存在很大的成绩,也存在很多的问题。

    最大的问题是什么?创新设计不够,江苏、浙江等等,以纺织生产为主。路甬祥当机械工程会长的时候,提出了创新设计发展战略。

    去年中国工程院潘云鹤院士提出了中国人工智能2.0的重大咨询项目。这三位领导非常凑巧,跟我本人都在学习工作上有很深的交集。在我的老家湖州实行中国制造2025示范城市的会议上说的,华中科技大学三代师生都来了,我本人是周济院长的学生,他给我上过课。潘云鹤、路甬祥都是我们浙江大学两任校长,而且他们两个的重点实验室我都兼任了副主任,这三个咨询项目我本人都参与了。

    人工智能2.0主要有五个子课题,我也是大数据课题的主要负责人之一。

    人工智能在很多领域都有应用,但是最典型的应用,一个是智能城市,第二个是智能制造,第三个是智能医疗。三大战略计划都把制造业作为重点,工信部部长苗圩在会议上提出,智能制造是我们推出中国制造2025的主要抓手,我觉得画龙点睛讲得非常对。什么是智能制造?现在众说纷纭。我本人通过研究总结了什么是智能制造?有两句话可以表明,第一个,智能制造是智能技术与制造技术的融合,第二个,我们的目的是用智能的技术解决制造业的问题,包括产品设计问题、加工问题、装配问题、全生命周期的问题等等。

    制造业要用到哪些人工智能技术呢?我这里做了一个归纳,人工智能是这四个人在60年以前提出来的,但是在相当长的时间,人工智能技术发展的非常缓慢,最近几年人工智能炒热了,有四个热点,第一个热点就是波司登大狗的。就是美国波司登大学研发的,后来把它产业化的四条腿的机器人,能走能奔能跳能跑,现在学术界和工业界公认,我们现在搞机器人,它反映了机器人的最高水平,为什么呢?它的自主性非常好,能够自主决策走路。

    第二个,我们现在搞智能制造,波司登大狗也是智能制造的产业,它本身是智能化产品,它的智能性非常强,可以学习决策,它又是智能制造的最高水平之一。波司登大狗一下炒热了,跨栏手段、旋转手段都是非常自如的。最近网络上推出了消息,波司登动力公司推出了两个机器人,跟我们人一样,而且行走、翻跟头、运动非常自如,智能化程度非常高。从技术观点上,波司登大狗有远程控制、负重爬坡、行进速度等等。

    第二个热点就是智能手机,人工智能是不是离我们很远?其实不远,我们每个人都在用智能化手机,苹果公司推出了智能手机,一下颠覆了摩托罗拉和诺基亚。过去在杭州滨江有三个手机厂,我培养的很多优秀生被他们挖走了,工资非常高。现在这三个手机厂都不行了,技术在更新,技术在发展。

    我们国家涌现了一批隐形冠军,中国有创新的企业,前几年我就感觉到了,最近几年业界已经公人了就是华为,华为是中国最具有创新性的企业。我想最近华为感觉到压力很大,为什么?苹果X推出来,过去五千六千块钱,现在苹果X拍卖1万块钱?为什么?虚拟现实、深度学习做进去了。

    第三个是智能化汽车,时间关系,我不展开。

    第四个热点,最近人工智能炒热了,就是阿尔法狗。阿尔法狗是下围棋的机器人,阿尔法狗不是狗,是go,go就是去。阿尔法什么意思?希腊字母的α,我们搞软件的人都知道,α、β就是试用版,换个角度说是不成熟的版,阿尔法这个名字取得很谦虚,适用版在进行中。

    阿尔法狗对战韩国选手李世石取胜,今年对战柯洁主动人数,柯洁还发表一个微博,向阿尔法狗学到了不少新的方法。阿尔法狗为什么取胜呢?它采用了深度学习算法。

    最近美国推出了阿尔法狗棋谱,通过自己学习可以构建知识库,你只要把下棋规则告诉他,百战百胜,到现在为止,没有人下得过它,非常厉害,说明人工智能四大热点非常关键。

    人工智能为什么比较热呢?从技术观点看,它主要有八大关键技术,在我们制造业当中也可以用,第一个就是深度学习算法,第二个是增强学习算法,再一个是模式识别算法,一个是机器视觉算法,一个是数据搜索方法,一个是知识工程方法及一个是自然语言理解,一个是类脑交互决策。可那讯非做得非常好,在语音理解设备上,我们中国语言很丰富,语音理解的最高境界是什么呢?搞语言学的人知道,中国的唐诗有一句叫春风不度玉门关,含义是玉门关一片萧条,秋天的景象,万物萧条。但是你要理解到,不大容易。科大讯飞做得非常好,而且现在高新技术发展的很快,很大程度是科大讯飞带动的,它可以带动几千亿产能通过附加设备。一项技术了,对产业的带动非常大。

    但是人工智能的最高境界,就是类脑交互决策。专门搞计算机的专家也在研究,也有很大进展。对于我们制造业来说,这八大算法,我们制造业做到自感知、自适应、自学习、自决策。

    第三个问题,我讲一讲制造业转型如何用人工智能技术。制造业的应用屈院长讲的非常好,我个人理解就是培养千百万工匠,中国要从制造大国走向制造强国,没有千百万的工匠是不行的。工匠怎么培养呢?过去很大程度是师傅带徒弟,我这个徒弟进工厂操作,我本人就是学徒工出身。比如我加工一个复合材料的零件,土地不知道,只好问师傅。

    现在看起来,市带徒弟至少有三点局限性,第一点,现在新材料、新工艺很多,师傅也不知道,严格来说,任何人的知识总是有限的,老材料、老工艺是也不一定全部知道。第二点,很多师傅操作是很熟练的,但是你要教别人,就需要知识表达,甚至知识建模,建立一个模型才能共享,这是师傅的短项,很多师傅的操作没有问题,但是要教别人是有难度的。第三点,旧社会里有一句话叫教会了徒弟饿死了师傅,师傅要留一手。

    我们现在搞智能制造,我认为最宝贵的,就是把千百万师傅的宝贵知识、宝贵经验总结出来。目标是什么呢?过去的产品拍个照片,非要请个专业摄影师来,没有经过专业培训,照片是拍不好的。现在谁拿手机出来都可以拍漂亮的照片。根据加工的要求,向你推送一个智能化加工方案,按照这个方案,我们加工的质量是最好的,加工的效率是最高的,加工的成本是最低的,我们不仅要把师傅的经验总结出来,而且要把制造加工的知识总结出来,把我们管理人员的经验总结出来,把服务人员的知识总结出来,用知识工程牵引智能制造。

    非常高兴的是,前几天工程院开会,就人工智能2.0指导下的智能制造,周济院长又搞了新的课题,也提了这个观点。我们在座的领导经常出差住旅馆,服务还是跟不上,软实力跟不上,制造企业也是这样,大连机床厂设备不好吗?射阳机床厂的设备一大批,但就是经营、管理、设备不行,生产的老机床卖不掉,新机床生产不出来,创新能力不足。从苹果到华为,手机过半年一念旧推出新款,这是主要的。

    智能制造包括职能产品的智能化、制造过程的智能化和制造工具的智能化。

    从智能手机逐步过渡到智能终端,我们要营造一个智能家居,智能家居我们因延伸到智能装备,无人驾驶很热,我们要无人系统。

    人工智能在智能制造中的应用,还有四个方面的问题需要关注,第一个问题就是智能化硬件,我们现在用机器人、传感器搞智能制造、自动化流水线都非常好,但是非常遗憾,很多企业智能硬件都是进口的,我们国家在智能硬件方面要加强投入、加强研发。

    第二个就是智能算法,我们前面讲了很多算法,也用了很多算法,但是中国自己的算法还是偏少的,基本上没有。我们要掌握核心技术,现在企业最缺少的就是核心技术,怎么样掌握核心技术呢?就要通过基础研究和应用基础。苹果大家都想吃,但是种苹果的事关心的少。我们搞人工智能在制造业当中的应用,搞智能制造要从算法开始,要从基础研究开始,我们才能掌握它的核心技术。

    第三个,人才是第一位的。

    再一个,人工智能的应用驱动。我们要找到很好的应用点,这个应用点能够在行业当中有示范效应,美国很早又开始了,但是中国的语音设备更困难一点,因为中国的方言太多,特别是浙江人、福建人讲话,北方人都不懂,它要是能够识别出来方言是非常不容易的。科大讯飞的成功就是它智能应用做得比较好。

    我本人的小团队也做了很多装备制造业数字化、信息化和智能化方面的工作,帮助企业解决了不少问题,包括超大型的空分、高档数控机床等等。

    我把我的联系团队发一下,因为时间关系,没有充分展开。我们欢迎在座的各位领导、各位专家、各位企业家到杭州来,到我们浙江大学来进行技术交流、项目合作、人才培养等等。

    因为时间关系,我们的报告就讲到这里,谢谢大家!

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    人工智能赛博物理操作系统

    AI-CPS OS

    人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。


    AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。


    领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

    1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

    2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

    3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

    AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

    1. 精细种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

    2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

    3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

    4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

    5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

    AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

    1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

    2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率

    3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间


    给决策制定者和商业领袖的建议:

    1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

    2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

      评估未来的知识和技能类型;

    3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

      发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

    4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

      较高失业风险的人群;

    5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。


    子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。


    如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!


    新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。



    产业智能官  AI-CPS


    用“人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链


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    新技术“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能新产业:智能制造”、智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、智能城市新模式:“财富空间“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”


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空空如也

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