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英特尔携手美云智数 以“工业AI”为制造业升级加速度

  • 分类:公司新闻

  • 来源:

  • 发布时间:2020-10-05

新技术浪潮正推动着工业制造行业飞速革新,并引领着第四次工业革命的进程,产业亟待推进智能制造升级转型。围绕智能制造,“芯”向未来,英特尔近期主办了“智能技术助力工业制造勾画未来蓝图”圆桌论坛,美的集团美云智数受邀参与,共同探讨智能制造转型经验。

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美的集团美云智数算法专家杨松青表示,当前中国智造需要换取新的技术红利,建立技术驱动的智能化制造模式是非常重要的。IDC预计到2023年,超过50%的企业IT基础设施将会在边缘部署,而如今不到10%,预计到2024年边缘应用的数量增加800%。

杨松青认为,在智能制造的概念下,未来制造场景将会从自动化生产进化到智能无人工厂,通过机器人和大数据释放更大的人力。数据分析、AI等技术创造巨大的价值,以供应链为例,麦肯锡研究表明,机器学习可以使供应链预测错误减少50%,运输和仓储成本减少5%-10%,供应链管理成本减少25%-40%。

目前,美云智数在工业AI领域的覆盖的应用场景包括设备的管理、工艺管理、品质管理、能源管理以及供应链管理五大板块。春江水暖先行者先知,就美的集团自身应用而言,也是效果显著:被被世界经济论坛(WEF)评为“灯塔工厂”的南沙工厂,其中工业大数据功不可没:设备维修速度、设备故障响应速度,在AI工业大脑的加持下,响应速度可以提升30%以上。

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设备故障预测

传统的设备维护保养主要依靠人工经验和定期点巡检,只能在故障发生后处理,设备的非计划停机会损失生产效率。通过故障预测,可以提前预估设备故障风险,针对状态不佳的设备进行保养或更换即将到达寿命的备件,可以有效减少设备的非计划停机时间。

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工艺参数优化

传统的工艺参数优化主要依靠人工经验调机,基于工艺仿真模型,可以基于相关性分析快速找出影响良品率的关键工艺参数,并基于大量仿真数据快速找出最优工艺参数组合,大幅提升工艺参数的优化效率并降低调参成本。

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图像质检

利用元器件历史数据训练深度学习图像分类模型,并使用模型对待检测的元器件进行错、漏、反自动化检测,可以有效提升检测的准确性并节约人工检测成本。

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声纹质检

利用探针等收集产品运行声纹数据训练深度学习声纹分类模型,并使用模型对待检测的设备产品的运行声音自动化检测,可以节约人工检测成本并提升检测准确率。

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能耗优化

基于能耗优化分析,发现影响能耗的各种因素如排班机制、产品产能、开机空转等情况是如何具体影响能耗的,针对不同因素找出优化方案,从而实现单台能耗和整体能耗的下降。

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目前,美的多家工厂已经逐步落地工业AI应用场景,未来希望进一步输出成功经验,帮助更多的企业降本增效。

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