廈門1771-CP1模塊
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廈門1771-CP1模塊
新一代智能制造的主要特征表現(xiàn)在制造系統(tǒng)具備了學習能力,通過深度學習、增強學習等技術(shù)應用于制造領(lǐng)域,知識產(chǎn)生、獲取、運用和傳承效率發(fā)生革命性變化,顯著提高創(chuàng)新與服務能力。
從應用上講,人工智能技術(shù)正在被不斷地被應用到圖像識別、語音識別、智能機器人、智能駕駛/自動駕駛、故障診斷與預測性維護、質(zhì)量監(jiān)控等各個領(lǐng)域,覆蓋從研發(fā)創(chuàng)新、生產(chǎn)管理、質(zhì)量控制、故障診斷等多個方面。
人工智能可以對復雜過程進行智能化指引。以產(chǎn)品研發(fā)設計為例,工業(yè)設計軟件在集成了人工智能模塊后,可以理解設計師的需求,還可以與區(qū)域經(jīng)濟、社會輿情、社交媒體等多元化數(shù)據(jù)進行對接,由此形成的數(shù)據(jù)模型可向設計者智能化*相關(guān)的產(chǎn)品設計研發(fā)方案,甚至自主設計出多個初步的產(chǎn)品方案供設計者選擇。
人工智能在生產(chǎn)制造管理方面發(fā)揮作用,創(chuàng)新生產(chǎn)模式,提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。人工智能技術(shù)通過物聯(lián)網(wǎng)對生產(chǎn)過程、設備工況、工藝參數(shù)等信息進行實時采集;對產(chǎn)品質(zhì)量、缺陷進行檢測和統(tǒng)計;在離線狀態(tài)下,利用機器學習技術(shù)挖掘產(chǎn)品缺陷與物聯(lián)網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,形成控制規(guī)則;在在線狀態(tài)下,通過增強學習技術(shù)和實時反饋,控制生產(chǎn)過程減少產(chǎn)品缺陷;同時集成專家經(jīng)驗,不斷改進學習結(jié)果。
在維護服務環(huán)節(jié)中,系統(tǒng)利用傳感器對設備狀態(tài)進行監(jiān)測,通過機器學習建立設備故障的分析模型,在故障發(fā)生前,將可能發(fā)生故障的工件替換,從而保障設備的持續(xù)*運行。以數(shù)控機床為例,用機器學習算法模型和智能傳感器等技術(shù)手段監(jiān)測加工過程中的切削刀、主軸和進給電機的功率、電流、電壓等信息,辯識出*的受力、磨損、破損狀態(tài)及機床加工的穩(wěn)定性狀態(tài),并根據(jù)這些狀態(tài)實時調(diào)整加工參數(shù)(主軸轉(zhuǎn)速、進給速度)和加工指令,預判何時需要換刀,以提高加工精度、縮短產(chǎn)線停工時間并提高設備運行的安全性。
從行業(yè)來講,人工智能應用不僅涵蓋了3C、紡織、冶金、汽車等多個傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè),還涉及裝備制造、機器人、新能源等戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)。人工智能正在從多個方面支撐傳統(tǒng)制造向智能制造邁進,為中國制造業(yè)“由大變強”的發(fā)展注入新動能。
同時,我們必須清醒地認識到,中國制造業(yè)仍面臨錯綜復雜的局面。首先是制造企業(yè)數(shù)字化程度太低,而數(shù)字化又是智能化的基礎(chǔ),再加上研發(fā)能力不強也是中國制造業(yè)整體大而不強的主要原因。其次,現(xiàn)在的人工智能技術(shù)只能算是弱人工智能,機器學習和深度學習等技術(shù)在制造企業(yè)的實際應用有待加強;第三,人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境還不成熟,缺乏行業(yè)標準和安全保障制度。
人工智能融入制造業(yè)的根本目的是提質(zhì)增效、降低成本。但目前來國制造業(yè)與人工智能融合有很長的路要走。制造企業(yè)需深刻理解,人工智能不是*靈藥,它僅僅是一種推動制造業(yè)發(fā)展的工具或方法,不論外界如何熱捧宣傳,如果無法與實際應用需求結(jié)合,必然缺乏發(fā)展的動力。在人工智能應用實踐過程中,制造企業(yè)不能生搬硬套、急于求成,必須腳踏實地地研發(fā)、突破,積累,調(diào)研自身實際應用需求,結(jié)合現(xiàn)有的軟、硬件基礎(chǔ)設施、人員技術(shù)條件以及資金規(guī)劃,分析人工智能技術(shù)怎么用以及如何用好的問題,只有這樣才能激發(fā)出人工智能的真正效能,zui終實現(xiàn)智能制造。