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AI助推傳統制造業數智化演進 國內智能工廠活力迸發

人工智能
物聯網、大數據、人工智能等前沿技術與傳統制造業的融合日益深入,細分場景日益增多,正是傳統制造業向著數智化方向轉型升級的重要特點。在AI促進之下,智能工廠制造產品的模式、效率等迎來了優化、提升。

 物聯網、大數據、人工智能等前沿技術與傳統制造業的融合日益深入,細分場景日益增多,正是傳統制造業向著數智化方向轉型升級的重要特點。在AI促進之下,智能工廠制造產品的模式、效率等迎來了優化、提升。

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換個視角,人工智能的火熱應用從其開放平臺建設提速可以看出。據艾瑞咨詢統計,2019年中國人工智能開放平臺市場規模為104億元,在2020年市場規模可達222億元,隨著未來AI開放平臺保持高速增長,預計國內人工智能產業5年內的年均復合增長率將達到41%左右。

德勤提供的統計數據顯示,國內使用人工智能占比較高的產業依次為:IT(63%)、網絡安全(29%)、生產/制造(16%)、工程/產品開發(16%)。其實,作為制造業大國,人工智能在我國生產/制造領域的規劃化應用已經成為大勢所趨,智能工廠就是一個典型代表。

工業 4.0從嵌入式系統向信息物理系統(CPS)進化,形成智能工廠。智能工廠作為未來第四次工業革命的代表,不斷向實現物體、數據以及服務等無縫連接的互聯網(物聯網、數據網和服務互聯網)的方向發展。

智能工廠并不僅僅是簡單的自動化,更是一個柔性系統,能夠自行優化整個網絡的表現,自行適應并實時或近實時學習新的環境條件,并自動運行整個生產流程,在工廠車間內自動運作,同時與具有類似生產系統的網絡甚至整個數字化供應網絡互聯。

數據是智能工廠建設的血液。在智能工廠運轉的過程中,會產生設計、工藝、倉儲、物流、質量、人員等業務數據。在工業生產階段,通過對制造執行系統中所采集的生產單元分配、資源狀態管理、產品跟蹤管理等信息進行關聯分析,能夠為合理的庫存管理、計劃排程制定提供數據支撐。與此同時,通過結合實時數據,還能對產品生產流程進行評估及預測,對生產過程進行實時監控、調整,實現全產業鏈的協同優化,完成數據由信息到價值的轉變。

在智慧工廠建設方面,借助區域創新優勢,圍繞“高端、智能、生態、數字化”四個規劃理念,北京經開區在大力推動智慧工廠建設。如今,總占地面積10萬平方米的中法智能制造產業示范園已正式落戶,服務智能制造轉型升級。

此外,基于中國聯通“AI大腦”,依托在人臉識別、人體識別、物體識別、環境識別、語音識別、自然語言處理等方向自主研發的30余項科技成果,結合智能監控、智能機械臂、智能對話等設備與技術形成的垂直功能,“中國聯通工業AI解決方案”有力支撐了工業質檢、工業合規等多個場景。

眼下,新一輪科技革命和產業變革孕育興起,以跨界融合為特征的“互聯網+”時代已經到來,制造業與先進信息技術融合滲透,網絡化、智能化、綠色化、服務化制造模式逐漸普及,定制化、柔性化、專業化、個性化生產方式廣泛興起,科技創新、產業創新、市場創新、管理創新加速推進。在這樣一個充滿了創新與變革的時代,制造業產業發展接下來又將出現哪些新變化呢?

未來的智能工廠是什么樣的?中國制造業如何跟上甚至引領智能化趨勢?這在傳統制造業升級轉型過程中所遇到的種種問題,正考驗著制造業從業者的智慧和決心。再過幾年,也許我國制造業發展面貌會發生更大的變化。

 

責任編輯:姜華 來源: 今日頭條
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