【AI+智能制造总架构】制造企业如何在实践中充分用好AI
在AI+智能制造的关键技术方面,通过融合5G、数字孪生、边缘计算和区块链等前沿数字技术,AI+不仅连接和共享信息,还促进了上下游的联动和资源的整合。这些技术的集成激活了行业的核心,使其深度融入45个国民经济大类中,对于重塑工业体系和推动新型工业化起到了关键的支撑作用,其影响力正在逐步显现。
AI与智能制造的解决方案为制造业、能源电力和采掘业等领域提供了一个以硬件设备、软件平台和综合解决方案为核心的技术架构,这一架构以生态系统的协同作用为支撑。这种方案与传统的、主要依赖本地计算能力的工业架构相比,通过结合软件和硬件的方法,预计将成为未来智能工厂的标准配置,从而提高产品质量检测、缺陷识别、生产流程监控以及安全行为识别等视觉识别任务的准确性和效率。
目前AI向制造业渗透中存在的问题:
在中国工业领域,人工智能技术的深入应用正面临一系列待解决的挑战。尽管国家高度重视制造业的改革与发展,但许多企业仍然停留在工业1.0和2.0的早期阶段,迫切需要加速向工业4.0的转型。传统企业中,制造业的成功很大程度上依赖于业务领导者的经验,而现代人工智能技术的变革并非其核心竞争力。
在企业管理层面,科研团队和服务团队必须紧密合作,确保智能系统在公司中发挥最大效用。传统制造业公司需要从上至下理解并支持改革,以提升人工智能在制造业中的应用水平。尽管中国的人工智能前景依然光明,且许多行业已广泛应用了人工智能技术,但在制造业中的应用仍相对有限,需要进一步强化。中国制造业对人工智能的应用比例非常小,这也是在人工智能赋能制造业转型升级过程中遇到的主要问题和阻力之一。
人工智能将为制造业带来以下升级方向:
提升生产效率:随着中国制造业接近世界先进水平,通过技术引进和管理变革提高生产效率的空间已经很小。人工智能的应用为制造业效率提升创造了新空间,智能装备可以实现统一平台、统一指挥,通过自主优化减少停机时间,并可自我学习辅助生产管理,从多个层面提升企业效率。
降低人力成本:中国正处于工业化中后期,面临老龄化和人口红利消失的挑战。人工智能作为新兴的投入要素,可以替代传统劳动力,并在高精度条件下维持动作一致性,提高产品质量。
高效质量控制:结合人工智能和物联网技术,可以实现制造业生产线的全面、实时监控,提高质检效率,并通过智能学习改善工艺流程。
优化供需管理:人工智能能够实时跟踪海量数据,并从复杂的市场信息中挖掘有价值的内容,建立精准的供需关系,并通过工业物联网将指令发送到价值链各个环节。
展望未来:
自《中国制造2025》战略规划实施以来,中国智能制造业已取得显著进展。工业企业数字化水平的提升为智能制造系统的未来发展奠定了坚实基础。此外,中国已成为全球最大的工业机器人市场,需求持续增长。
在“十三五”规划期间,智能制造被置于战略高度,随着智能化改造的推进,智能制造产业快速增长。到2017年,产业产值接近15000亿元,并预计在2020年达到27000亿元以上。实际上,“十三五”期末,智能制造产值已超过27000亿元,数字化和智能化制造示范项目的实施,为构建新型制造体系做出了贡献。
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公司介绍
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