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產(chǎn)品型號: HEDIFK1Y25NTF
所屬分類(lèi):德國工業(yè)品
更新時(shí)間:2024-05-22
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簡(jiǎn)要描述:德國工業(yè)品無(wú)憂(yōu)選購Honsberg UR1 - 025GM上海荊戈工業(yè)控制設備有限公司作為專(zhuān)業(yè)的歐洲進(jìn)口工業(yè)件經(jīng)銷(xiāo)商,提供科寶KOBOLD、寶盟BAUMER、COAX、歐博Ophir、蓋米GEMU、施耐德Schneider、雄克Schunk、派克parker、霍梅爾Hommel等國內外品牌工業(yè)件,為客戶(hù)提供咨詢(xún)、采購、售后等服務(wù)。
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PoC概述
1、介紹
橫河將結合自身的人工智能與 DOO開(kāi)放創(chuàng )新云和云之間的服務(wù),為三槽水箱水位控制系統中的水位遠程控制構建演示環(huán)境,比較LTE和5G的通信性能,評估通信延遲對遠程控制的影響。
2、PoC時(shí)間
截至2022年3月
3、各公司職責
橫河電機株式會(huì )社
利用基于云計算的人工智能構建遠程控制三槽水箱水位控制系統的演示環(huán)境。
比較LTE和5G的通信性能,評估通信延遲對遠程控制的影響。
DOO
提供5G, DOO開(kāi)放創(chuàng )新云的構建和驗證等。
用于驗證和優(yōu)化水箱控制的通信環(huán)境它始于20世紀中葉,采用了基于人工智能(AI)的基本演繹推理程序。到20世紀80年代,人工智能被應用于知識的獲取。我們現在正處在第三次人工智能的浪潮——機器學(xué)習時(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(lái)達到目的,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(wú)法從中獲益
專(zhuān)業(yè)服務(wù)公司埃森哲(Accenture)在2018年針對六經(jīng)濟體的
500家制造企業(yè)進(jìn)行了一項關(guān)于采用人工智能的調查結果顯示,在參加問(wèn)卷的高管中,近70%的人認識到人工智能對企業(yè)未來(lái)的影響,并表現出堅持到底的決心。不過(guò),只有16%的人真正邁出了下一步。只有2%的公司部署了規模的基于人工智能的方案,而以某種形式采取行動(dòng)的公司要么結果令人失望,要么*失敗。
這些不成功的嘗試有很多原因,無(wú)論是因為采用了“人工智能方案"的方法,認為引入人工智能就可以問(wèn)題,對所需的財力和技術(shù)能力估算不足;還是對所收集數據的性質(zhì)缺乏了解、分析或應用它的能力。令人失望的結果源于共同的原因:無(wú)法理解什么是人工智能,無(wú)法識別需要的問(wèn)題并采用專(zhuān)門(mén)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,特別是在統計、模式識別以及數據平臺相關(guān)技術(shù)的推動(dòng)下,新的參與者不斷進(jìn)入市場(chǎng)。為了保持競爭力,公司須不斷優(yōu)化成本績(jì)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,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(mén)科學(xué),使機器能夠發(fā)展出模仿人類(lèi)認知過(guò)程的能力,并隨著(zhù)更多數據的獲取而構建和擴展知識。但是,如果沒(méi)有對制造過(guò)程有深入了解的人,就無(wú)法對收集的數據進(jìn)行有效的分析或應用。
人工智能與制造業(yè)域的知識相結合,可以產(chǎn)生有助于設備狀態(tài)診斷和預測性維護的方案,從而保護有價(jià)值的資產(chǎn),提高運營(yíng)效率。需要量的經(jīng)驗和專(zhuān)業(yè)知識才能闡釋超越數據本身所反應的價(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計和整合基于人工智能的方案的公司將保持強的競爭力。
使用通用的工具之一創(chuàng )造方案和價(jià)值
橫河電機運用其在制造行業(yè)中豐富的知識和經(jīng)驗,通過(guò)智能選擇基于AI的工具為客戶(hù)創(chuàng )造價(jià)值。
橫河電機的駒根市工廠(chǎng)位于日本長(cháng)野縣,該工廠(chǎng)負責制造壓力傳感器的半導體零件。在半導體制造中需要執行數百種工藝和微細加工,其中一些工藝是在內部進(jìn)行,因此質(zhì)量控制是關(guān)鍵問(wèn)題之一。在駒根工廠(chǎng),每個(gè)流程工藝都安裝了許多傳感器來(lái)收集數據,并在處理數據時(shí)判斷狀況。但是,因為有許多流程工藝會(huì )影響質(zhì)量,因此分析這些流程工藝中的數據并檢測復雜的微小波動(dòng)超出了人類(lèi)的執行能力。
在這種狀況中,考慮到目前人工智能的趨勢,公司內部人員對新的數字技術(shù)也充滿(mǎn)了期望。然而,負責產(chǎn)品和制造設備維護的工程師對數字技術(shù)的功能和延展性還不夠熟悉,不知道它可以哪些類(lèi)型的問(wèn)題。同樣,研發(fā)人員也無(wú)法確定他們自己的技術(shù)在哪里可以得到好的應用。因此,各部門(mén)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(jiàn)溝通。
同時(shí),他們開(kāi)始使用人工智能等新技術(shù)找出需要的問(wèn)題。從性能驅動(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(wèn)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(wèn)題,并根據他們所掌握的合適的人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)方案。如今,憑借清晰的組織架構和明確的目標,工廠(chǎng)已經(jīng)成功地建立了共同創(chuàng )新的平臺。
在駒根工廠(chǎng),橫河開(kāi)發(fā)出基于人工智能的分析工具,用于對制造過(guò)程數據進(jìn)行質(zhì)量分析。屬性的數量是使用傳感器的信號來(lái)計算的,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)量的復雜波動(dòng)。次通過(guò)量IIoT數據的應用,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)現影響這些特性的現象。在生產(chǎn)線(xiàn)數據和質(zhì)量之間也發(fā)現了新的相關(guān)性?;谌斯ぶ悄艿姆治龉ぞ甙l(fā)揮了至關(guān)重要的作用,因為它可以從量數據中識別重要項目,并在人們以前認為不重要的數據中尋找有意義的東西。IIoT的普及使數據類(lèi)型和數量持續增長(cháng)—已經(jīng)超越了人類(lèi)的處理能力—但人工智能將使多維、復雜原因的揭示變得相對容易。人工智能描述了人類(lèi)即使在圖形形式下也無(wú)法識別這些變化。人工智能已經(jīng)開(kāi)始在更范圍內應用,例如在產(chǎn)品和工廠(chǎng)檢查中使用圖像,以及通過(guò)讀取外部溫度波動(dòng)和運行預測來(lái)實(shí)現節能工廠(chǎng)的運行。
人工智能是一種工具,它需要利用人類(lèi)獲得的豐富經(jīng)驗和知識進(jìn)行學(xué)習,需要具有豐富專(zhuān)業(yè)知識和理解分析的人教導AI執行所需的任務(wù),并提供經(jīng)驗和見(jiàn)解來(lái)解釋結果以獲取的價(jià)值。人類(lèi)須承擔其經(jīng)紀人的角色,用有意義的方式將人工智能引入。
橫河積累案例經(jīng)驗,例如在長(cháng)野縣駒根工廠(chǎng)取得的成果,加強內部的協(xié)同創(chuàng )新結構,旨在開(kāi)發(fā)一種強化學(xué)習算法,使其在工廠(chǎng)中得到實(shí)際應用。橫河將利用其豐富的專(zhuān)業(yè)知識和行業(yè)經(jīng)驗,與客戶(hù)合作創(chuàng )新的同時(shí),戰略性地應用人工智能來(lái)穩定設施的質(zhì)量和預測性維護,以及改進(jìn)流程和操作。這將為客戶(hù)實(shí)現快速、靈活的管理、優(yōu)化運營(yíng)、創(chuàng )新價(jià)值的全新感受位處萊茵費爾登的SwissShrimp AG是家致力于可持續發(fā)展蝦類(lèi)養殖的瑞士公司??紤]到照明對于養殖業(yè)的無(wú)比重要性,該初創(chuàng )公司決定選用萬(wàn)可照明控制器。
憑借萬(wàn)可自動(dòng)化技術(shù),Swiss Shrimp公司可以為室內、內陸蝦類(lèi)養殖模擬優(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,在真正準備和享用酸橙汁腌蝦之前,卻需要花費量時(shí)間將蝦養殖成熟。
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(cháng)成成人拇指那樣粗、鋼筆那樣長(cháng)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備。
為了保證蝦類(lèi)的身體健康,養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(xiàn)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
若想讓蝦到達瑞士美食家的盤(pán)中,而不是進(jìn)入它們同伴的肚子里,創(chuàng )造性*。席執行官Rafael Waber解釋說(shuō):“動(dòng)物應該在它們熟悉的環(huán)境中成長(cháng)。"雖然這聽(tīng)起來(lái)很有道理,但事實(shí)證明實(shí)施起來(lái)卻很困難。
在野外,對蝦會(huì )在紅樹(shù)林根部和藻類(lèi)中生活。然而,這些特征會(huì )對水處理系統造成損害:水處理系統每個(gè)小時(shí)需要將面積達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(wàn)只蝦的排泄物。更多的有機垃圾意味著(zhù)需要更復雜的系統。
那么,如何才能在不對水處理系統動(dòng)干戈的情況下,重現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(guò)使用210盞DALI燈具,在兩個(gè)沒(méi)有窗戶(hù)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(guò)類(lèi)似附加結構增加表面積,既模擬了幽閉的環(huán)境,又不會(huì )有紅樹(shù)林或藻類(lèi)帶來(lái)的污染物。