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產(chǎn)品型號: HEDIFK1Y25NTF
所屬分類:德國工業(yè)品
更新時(shí)間:2024-05-22
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PoC概述
1、介紹
橫河將結(jié)合自身的人工智能與 DOO開放創(chuàng)新云和云之間的服務(wù),為三槽水箱水位控制系統(tǒng)中的水位遠(yuǎn)程控制構(gòu)建演示環(huán)境,比較LTE和5G的通信性能,評估通信延遲對遠(yuǎn)程控制的影響。
2、PoC時(shí)間
截至2022年3月
3、各公司職責(zé)
橫河電機(jī)株式會(huì)社
利用基于云計(jì)算的人工智能構(gòu)建遠(yuǎn)程控制三槽水箱水位控制系統(tǒng)的演示環(huán)境。
比較LTE和5G的通信性能,評估通信延遲對遠(yuǎn)程控制的影響。
DOO
提供5G, DOO開放創(chuàng)新云的構(gòu)建和驗(yàn)證等。
用于驗(yàn)證和優(yōu)化水箱控制的通信環(huán)境它始于20世紀(jì)中葉,采用了基于人工智能(AI)的基本演繹推理程序。到20世紀(jì)80年代,人工智能被應(yīng)用于知識的獲取。我們現(xiàn)在正處在第三次人工智能的浪潮——機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代——,這股浪潮主要由杰弗里·辛頓教授在2006年發(fā)表的一篇關(guān)于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破性論文引發(fā)的,但我們中有多少人真正理解人工智能的根本目的和潛力,從而能夠有效利用這股浪潮的巨力量呢?
方法是用來達(dá)到目的,而不是目的本身
不能辨別人工智能的真正本質(zhì)和價(jià)值,制造業(yè)和社會(huì)就無法從中獲益
專業(yè)服務(wù)公司埃森哲(Accenture)在2018年針對六經(jīng)濟(jì)體的
500家制造企業(yè)進(jìn)行了一項(xiàng)關(guān)于采用人工智能的調(diào)查結(jié)果顯示,在參加問卷的高管中,近70%的人認(rèn)識到人工智能對企業(yè)未來的影響,并表現(xiàn)出堅(jiān)持到底的決心。不過,只有16%的人真正邁出了下一步。只有2%的公司部署了規(guī)模的基于人工智能的方案,而以某種形式采取行動(dòng)的公司要么結(jié)果令人失望,要么*失敗。
這些不成功的嘗試有很多原因,無論是因?yàn)椴捎昧恕叭斯ぶ悄芊桨?的方法,認(rèn)為引入人工智能就可以問題,對所需的財(cái)力和技術(shù)能力估算不足;還是對所收集數(shù)據(jù)的性質(zhì)缺乏了解、分析或應(yīng)用它的能力。令人失望的結(jié)果源于共同的原因:無法理解什么是人工智能,無法識別需要的問題并采用專門用于此目的的工具。
人們對人工智能在制造業(yè)的潛力寄予厚望。但能源和資源成本不斷攀升,技術(shù)進(jìn)步,特別是在統(tǒng)計(jì)、模式識別以及數(shù)據(jù)平臺相關(guān)技術(shù)的推動(dòng)下,新的參與者不斷進(jìn)入市場。為了保持競爭力,公司須不斷優(yōu)化成本績效和質(zhì)量。
在進(jìn)行任何形式的金融投資之前,公司需要確定其目標(biāo),并需要具有廣泛域知識的人員參與。人工智能不是一種產(chǎn)品,它是一門科學(xué),使機(jī)器能夠發(fā)展出模仿人類認(rèn)知過程的能力,并隨著更多數(shù)據(jù)的獲取而構(gòu)建和擴(kuò)展知識。但是,如果沒有對制造過程有深入了解的人,就無法對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析或應(yīng)用。
人工智能與制造業(yè)域的知識相結(jié)合,可以產(chǎn)生有助于設(shè)備狀態(tài)診斷和預(yù)測性維護(hù)的方案,從而保護(hù)有價(jià)值的資產(chǎn),提高運(yùn)營效率。需要量的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識才能闡釋超越數(shù)據(jù)本身所反應(yīng)的價(jià)值。在競爭日益激烈的環(huán)境中,了解人工智能并熟練地設(shè)計(jì)和整合基于人工智能的方案的公司將保持強(qiáng)的競爭力。
使用通用的工具之一創(chuàng)造方案和價(jià)值
橫河電機(jī)運(yùn)用其在制造行業(yè)中豐富的知識和經(jīng)驗(yàn),通過智能選擇基于AI的工具為客戶創(chuàng)造價(jià)值。
橫河電機(jī)的駒根市工廠位于日本長野縣,該工廠負(fù)責(zé)制造壓力傳感器的半導(dǎo)體零件。在半導(dǎo)體制造中需要執(zhí)行數(shù)百種工藝和微細(xì)加工,其中一些工藝是在內(nèi)部進(jìn)行,因此質(zhì)量控制是關(guān)鍵問題之一。在駒根工廠,每個(gè)流程工藝都安裝了許多傳感器來收集數(shù)據(jù),并在處理數(shù)據(jù)時(shí)判斷狀況。但是,因?yàn)橛性S多流程工藝會(huì)影響質(zhì)量,因此分析這些流程工藝中的數(shù)據(jù)并檢測復(fù)雜的微小波動(dòng)超出了人類的執(zhí)行能力。
在這種狀況中,考慮到目前人工智能的趨勢,公司內(nèi)部人員對新的數(shù)字技術(shù)也充滿了期望。然而,負(fù)責(zé)產(chǎn)品和制造設(shè)備維護(hù)的工程師對數(shù)字技術(shù)的功能和延展性還不夠熟悉,不知道它可以哪些類型的問題。同樣,研發(fā)人員也無法確定他們自己的技術(shù)在哪里可以得到好的應(yīng)用。因此,各部門就各種人工智能工具的特點(diǎn)進(jìn)行了量的信息交流和意見溝通。
同時(shí),他們開始使用人工智能等新技術(shù)找出需要的問題。從性能驅(qū)動(dòng)的管理協(xié)議SQDC(安全、質(zhì)量、交付、成本)的角度對其進(jìn)行處理,剝離出關(guān)鍵問題,并為它們分配了優(yōu)級。他們挑選出有可能使用人工智能的問題,并根據(jù)他們所掌握的合適的人工智能技術(shù)開發(fā)方案。如今,憑借清晰的組織架構(gòu)和明確的目標(biāo),工廠已經(jīng)成功地建立了共同創(chuàng)新的平臺。
在駒根工廠,橫河開發(fā)出基于人工智能的分析工具,用于對制造過程數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量分析。屬性的數(shù)量是使用傳感器的信號來計(jì)算的,這些傳感器是為了判斷狀況而安裝的,并且它們引入多維分析工具,用于揭示可能影響質(zhì)量的復(fù)雜波動(dòng)。次通過量IIoT數(shù)據(jù)的應(yīng)用,揭示屬性值與其電氣特性之間的因果關(guān)系,使它們能夠發(fā)現(xiàn)影響這些特性的現(xiàn)象。在生產(chǎn)線數(shù)據(jù)和質(zhì)量之間也發(fā)現(xiàn)了新的相關(guān)性。基于人工智能的分析工具發(fā)揮了至關(guān)重要的作用,因?yàn)樗梢詮牧繑?shù)據(jù)中識別重要項(xiàng)目,并在人們以前認(rèn)為不重要的數(shù)據(jù)中尋找有意義的東西。IIoT的普及使數(shù)據(jù)類型和數(shù)量持續(xù)增長—已經(jīng)超越了人類的處理能力—但人工智能將使多維、復(fù)雜原因的揭示變得相對容易。人工智能描述了人類即使在圖形形式下也無法識別這些變化。人工智能已經(jīng)開始在更范圍內(nèi)應(yīng)用,例如在產(chǎn)品和工廠檢查中使用圖像,以及通過讀取外部溫度波動(dòng)和運(yùn)行預(yù)測來實(shí)現(xiàn)節(jié)能工廠的運(yùn)行。
人工智能是一種工具,它需要利用人類獲得的豐富經(jīng)驗(yàn)和知識進(jìn)行學(xué)習(xí),需要具有豐富專業(yè)知識和理解分析的人教導(dǎo)AI執(zhí)行所需的任務(wù),并提供經(jīng)驗(yàn)和見解來解釋結(jié)果以獲取的價(jià)值。人類須承擔(dān)其經(jīng)紀(jì)人的角色,用有意義的方式將人工智能引入。
橫河積累案例經(jīng)驗(yàn),例如在長野縣駒根工廠取得的成果,加強(qiáng)內(nèi)部的協(xié)同創(chuàng)新結(jié)構(gòu),旨在開發(fā)一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,使其在工廠中得到實(shí)際應(yīng)用。橫河將利用其豐富的專業(yè)知識和行業(yè)經(jīng)驗(yàn),與客戶合作創(chuàng)新的同時(shí),戰(zhàn)略性地應(yīng)用人工智能來穩(wěn)定設(shè)施的質(zhì)量和預(yù)測性維護(hù),以及改進(jìn)流程和操作。這將為客戶實(shí)現(xiàn)快速、靈活的管理、優(yōu)化運(yùn)營、創(chuàng)新價(jià)值的全新感受位處萊茵費(fèi)爾登的SwissShrimp AG是家致力于可持續(xù)發(fā)展蝦類養(yǎng)殖的瑞士公司。考慮到照明對于養(yǎng)殖業(yè)的無比重要性,該初創(chuàng)公司決定選用萬可照明控制器。
憑借萬可自動(dòng)化技術(shù),Swiss Shrimp公司可以為室內(nèi)、內(nèi)陸蝦類養(yǎng)殖模擬優(yōu)質(zhì)照明條件。
將生蝦在酸橙汁、辣椒和香菜的混合汁水中腌制半小時(shí),然后直接食用,這是Markus Thon喜歡的一道美食。然而,他作為SwissShrimp AG公司的生產(chǎn)經(jīng)理,在真正準(zhǔn)備和享用酸橙汁腌蝦之前,卻需要花費(fèi)量時(shí)間將蝦養(yǎng)殖成熟。
蝦在孵化后交付時(shí)只有三至四毫米小,至少需要六個(gè)月的時(shí)間,直到長成成人拇指那樣粗、鋼筆那樣長的時(shí)候才算成熟。只有到那時(shí),它們才算為制作這道中美洲名菜做好準(zhǔn)備。
為了保證蝦類的身體健康,養(yǎng)殖公司需要提供歐洲生產(chǎn)的植物性食物和適宜的照明。
蝦極度畏懼光線的突然變化,這會(huì)讓它們產(chǎn)生極壓力,并可能因此死于心臟病發(fā)作,一旦發(fā)生這種情況,它們的結(jié)局就是成為族群中更抗壓成員的口中餐。
模擬自然棲息地
若想讓蝦到達(dá)瑞士美食家的盤中,而不是進(jìn)入它們同伴的肚子里,創(chuàng)造性*。席執(zhí)行官Rafael Waber解釋說:“動(dòng)物應(yīng)該在它們熟悉的環(huán)境中成長。"雖然這聽起來很有道理,但事實(shí)證明實(shí)施起來卻很困難。
在野外,對蝦會(huì)在紅樹林根部和藻類中生活。然而,這些特征會(huì)對水處理系統(tǒng)造成損害:水處理系統(tǒng)每個(gè)小時(shí)需要將面積達(dá)40米×5米的型塑料池塘里的水*循環(huán)一次,并從100立方米水中清理掉約8萬只蝦的排泄物。更多的有機(jī)垃圾意味著需要更復(fù)雜的系統(tǒng)。
那么,如何才能在不對水處理系統(tǒng)動(dòng)干戈的情況下,重現(xiàn)這些海水生物的自然棲息地呢?
SwissShrimp的經(jīng)理們找到了一個(gè)有意思的方法。他們通過使用210盞DALI燈具,在兩個(gè)沒有窗戶的廳里模擬出了墨西哥灣的光照條件。
將塑料管沉到池塘中,通過類似附加結(jié)構(gòu)增加表面積,既模擬了幽閉的環(huán)境,又不會(huì)有紅樹林或藻類帶來的污染物。