AI为核,工业自动化控制转型迈向“新程”

人工智能应用1年前 (2023)发布 aixure
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导读:工业4.0、自动化和计算机化正在加速,特别是在生产制造业,下一步的演进将会更加智能。 近日,风河公司发布的《AI技术推动工业自动化控制转型》白皮书中预测,经历了数字化变革的世界,拥有更高的效率和更高水平的设计和质量,工业设备将更有活力。 AI是核心…

工业4.0、自动化和计算机化正在加速,特别是在生产制造业,下一步的演进将会更加智能。

近日,风河公司发布的《AI技术推动工业自动化控制转型》白皮书中预测,经历了数字化变革的世界,拥有更高的效率和更高水平的设计和质量,工业设备将更有活力。

AI是核心,作为场景的决策引擎,赋予“工厂”革命性的变革。

AI为先导,将智能部署于设计过程的最前沿,构建适当的解决方案,把硬件融合到软件定义的基础设施中,进而有效地运用机器学习和人工智能的功能,获得更快的速度、更高的可靠性、更强的信息安全性和功能安全性。

由于“普适化”的特性,AI将无处不在,通过边缘计算的形式得以展现。

以智能化机器人为例,这种分布式自动自主决策模型需要在现场进行计算,而不是在云端。带有传感器的机器人不断产生大量数据,并且实时、智能地处理这些数据,最终形成决策。因此,大量的计算工作负载从数据中心不断向边缘转移。

处在边缘的不再仅仅是机器,而是由机器所构成的生态系统,其中需要专门的边缘云,以便提供更多的服务,例如预测性维护、工厂整体优化和绩效管理。

零部件预测性维护,在未来的工厂生态中颇具代表性。目前,风河公司为大金集团定制的预测性维护解决方案,就帮助大金集团实现了运营成本的大幅降低。相信在不远的未来,这将不是孤例。

事实上,除了我们理解的传统意义上的工厂生态体系,AI的应用也将覆盖产品的制造、装配、测试、验证、库存、运输,乃至使用、报废的完整生命周期,实现对设备完整生命周期的实时管理,以前所未有的方式实现效率的最大提升。

调查还显示,随着AI和机器学习等技术的日臻成熟,航空航天、医疗、交通、能源等需要精确公差和质量控制的行业,基于AI的自适应制造应用愈发广泛。

研究机构ABI Research同样做出预测,采用AI相关技术的企业将使运营成本降低8.5%。这些企业还可以在软件开发和部署方面享受更大的灵活性,与现有业务单元实现更完整的集成化,并在所有业务运营领域提高效率。

因此,能够为各个关键基础设施企业提供所需的专业技术和知识,加速其工业自动化控制转型,实现智能工业自动化的解决方案提供商,无疑站上时代的风口。

风河公司的VxWorks、Linux、Simics及Helix虚拟化平台,就正在被广泛应用于汽车、能源、航空航天、医疗和制造行业。这些平台方案与工厂原有的平台、基础设施结合,从而节省认证时间,快速实现解决方案开发。

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