工业领域的人工智能应用

时间:2019/01/18

工业领域的人工智能应用，主要可分为以下三类：

第一类是比较简单的应用数据的可视化分析：人工智能除了能够收集设备运行的各项数据（如温度、转速、能耗情况、生产力状况等），并存储数据以供二次分析，对生产线进行节能优化，提前检测出设备运行是否异常，同时提供降低能耗的措施。

第二类则是让机器实现自我诊断。比如一条生产线突然发出故障报警，机器能够自己进行诊断，找到哪里产生了问题，原因是什么，同时还能够根据历史维护的记录或者维护标准，告诉我们如何解决故障，甚至让机器自己解决问题、自我恢复。

当然，我们都不太希望发生故障，所以通过人工智能技术可以实现第三类应用，预测性维护。要知道工业生产线或设备如果突然出现问题，那造成的损失是非常巨大的。所以我们通过人工智能技术让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。比如，工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要更换，通过分析历史的运营数据，机器可以提前知道刀具会损坏的时间，从而提前准备好更换的配件，并安排在最近的一次维护时更换刀具。

第四类应用，决策执行。深度强化学习属于决策类算法，将优化参数下发到控制器、执行终端等设备执行，譬如加工工艺参数调优、协作机器人装配生产、多品种小批量的自动换装换线。

从“人工智能”到“工业智能”

从计算机、互联网行业出身的智能化技术，正在以势不可当的势头横扫全球各个领域。智能化与工业的结合更是引得全球瞩目。从德国的工业4.0到美国的工业互联网，从GE的Predix到IBM的PMQ，可以看出，工业与智能化技术的结合也必将是下一个风口。

智能的核心在于决策和执行，而决策的核心在于感知和判断。在工业系统中，IoT技术，以及传感器技术、数据传输、数据管理等不断发展，为智能化技术实施提供了可靠的感知基础。但是目前的工业界大都以人的决策和反馈为核心，这就导致系统中有很大一部分的价值并没有被释放出来。系统越是复杂，人的学习曲线就会越缓慢，而当人的学习曲线比技术的进步速度慢时，人就会成为制约技术进步和应用的瓶颈。而人工智能为工业带来的第一个革命性的改变，就是摆脱人类认知和知识边界的限制，为决策支持和协同优化提供可量化依据。

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