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人工智能在工业自动化中的应用 工业物联网和协作机器人大放异彩

2018-11-08 14:06:44 来源:前瞻网 点击:460

【大比特导读】埃森哲预测,到2030年,工业物联网可为全球经济贡献10万亿美元。该报告还表明,传感器,材料跟踪机制,3D打印,自动化产品设计,机器人和可穿戴设备可以帮助制造商降低成本并提高生产率。预测性资产维护可能会使设备和机器维护成本降低多达30%,并且可以减少高达70%的故障。

人工智能在工业自动化中的应用 工业物联网和协作机器人大放异彩

 

埃森哲预测,到2030年,工业物联网可为全球经济贡献10万亿美元。该报告还表明,传感器,材料跟踪机制,3D打印,自动化产品设计,机器人和可穿戴设备可以帮助制造商降低成本并提高生产率。预测性资产维护可能会使设备和机器维护成本降低多达30%,并且可以减少高达70%的故障。

截至目前,许多公司声称协助工业设备操作员和工程师在操作和维护机器方面的角色,以改善工厂流程。

我们研究了这个领域,以便更好地了解AI在工业自动化中的作用,并回答以下问题:

目前哪些类型的AI应用程序用于工业自动化?

AI为工业自动化带来了哪些切实的成果?

这些创新努力中是否存在共同趋势?这些趋势如何影响工业自动化的未来?

本报告涵盖了提供两种技术软件的公司:

工业物联网(IIoT):连接,收集,通信和监控设备以增强工业流程的网络

协作机器人:设计用于与人类合作的机器人

本文旨在为制造领域的业务领导者提供他们目前对行业中AI的期望。我们希望本文允许制造业领域的企业领导者获得他们可以自信地传达给执行团队的见解,以便他们在考虑采用AI时做出明智的决策。至少,本文旨在减少制造业领导者花在研究人工智能公司上的时间,他们可能想与这些公司合作,以找到工业自动化解决方案。

工业物联网

西门子

西门子是一家位于德国慕尼黑的公司,提供名为MindSphere的软件,这是一种基于云的操作系统,可使工厂内的机器和设备收集数据。西门子声称这可以帮助制造商使用基于机器学习的分析来监控其工业资产的状况。

西门子声称传感器从各种机器收集数据并将其上传到云中的公司数据库。然后,这些数据通过MindSphere的机器学习算法运行,在仪表板上为分析提供信息。

 

人工智能在工业自动化中的应用 工业物联网和协作机器人大放异彩

 

例如,在MindSphere平台上运行的电池工厂的生产可能会设置为每天生产100,000个电池,但传感器数据可能会告知,分析显示生产在过去两天内已经下降。此信息在设施维护经理的计算机屏幕上以可视图表的形式呈现。 MindSphere可能会进一步显示哪个特定机器表现不佳。

MindSphere还可以在表现不佳的机器上运行诊断程序。一旦其背后的机器学习模型发现问题,MindSphere可以通知机器维护操作员有关该问题,并建议修复或退出机器。

西门子报告称,MindSphere可用于各种工业环境,包括航空航天、汽车和能源领域。

西门子声称通过减少系统停机时间和中断,帮助希思罗机场改进了带传感器和MindSphere的行李处理系统。据该公司称,2016年约有7600万人通过希思罗机场,其中大部分都有行李。

希思罗机场希望将行李处理系统的维护从定期维护转移到按需维护。为此,西门子技术人员在系统的重要组件上安装了传感器以对其进行监控。传感器定期收集有关诸如声学等因素的数据,这些因素可能会导致系统出现问题,并将数据传输到MindSphere平台。

案例研究没有提供整合MindSphere的结果,但希思罗机场行李运营资产经理Grant Waring表示,“超过80%的乘客已经将希思罗机场评为非常优秀或优秀。这种积极的评估是对我们的肯定和激励。西门子作为我们的创新合作伙伴之一,我们希望保持并进一步提高我们的高标准。”

西门子还将Atos,埃森哲,微软,亚马逊网络服务,Evosoft,BluVision,SAP列为其部分客户和合作伙伴。

Roland Busch是西门子的首席技术官和董事会成员。他拥有埃尔兰根-纽伦堡大学的物理学博士学位。

IBM Watson

IBM提供IBM Watson平台,它声称可以帮助矿业公司进行地下分析,这可能会降低钻井成本,改进矿物勘探的预测,并利用图像识别和机器学习加速地质分析。

IBM声称该应用程序使地质学家能够围绕地球科学数据解释,油藏勘探和矿物勘探进行地下分析。为此,用户可以在平台的搜索界面中输入查询。然后,搜索引擎的算法将通过地质数据存储库运行关键字,其中包含来自各种来源的结构化和非结构化数据,例如钻井数据库,区块模型,地球化学,地质形状文件,核心照片和X射线荧光数据。然后,系统将关于矿物含量的预测以图表返回。

IBM声称通过创建机器学习模型来预测矿山中特定位置的金矿化,帮助GoldCorp提高了现有勘探和生产业务的生产率。算法在存储库中搜索各种地质信息,如果将这些信息结合在一起,则可以得出明智的预测。

这些信息包括岩性,脉纹,矿化,蚀变和结构信息,如断层和褶皱。该信息是从多个来源收集的,例如钻孔数据,芯片数据,地图以及目标位置内和周围的地质模型。该位置的预测黄金含量以图形格式显示。

根据GoldCorp的说法,使用Watson帮助该公司将其140块模型,钻井日志和其他形式的非结构化数据整合到一个数据库中。以前,该公司一次只能加载两个或三个块模型。

IBM还将Sandvik和Valenje Coal Mine列为其部分采矿客户。

Romeo Kienzler是Watson物联网的全球首席数据科学家,深度学习/人工智能工程师,自2008年以来担任过各种职务。他拥有苏黎世联邦理工学院的信息系统、统计学和生物信息学硕士学位。在其职业生涯早期,Kienzler曾在CSS Versicherung AG担任软件工程师。

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