【工业4.0】AI=工业4.0？

2019 年 10 月 21 日 产业智能官

导读：AI一直是热点话题，世界各国都在研究AI的应用，AI在制造业、物流、运输、TOC领域等应用都非常火热，AI是不是工业4.0 ？

什么是AI

从泛概念上讲，AI是任何使机器能够模仿人类行为的技术。机器学习是人工智能的一个分支，是基于历史数据用统计方法寻找规律，例如根据历史数据寻找机器故障和质量变化的规律等。深度学习又是机器学习的一个子集，是基于多层神经元网络，通过海量数据的训练，使机器具备像人一样的分析思考能力，典型应用有自动驾驶、Alpha Go等。

为什么需要AI

数据是AI的核心，获取数据后，可以生成报表，研究工厂里发生了什么，例如产线上同类问题何时何地以及发生频次。再对报表进行查询和挖掘，探索问题成因，制定应对措施；AI发挥作用是通过机器学习根据历史数据建立模式来预测未来发展趋势，建立深度学习模型、训练算法，进行预测，从而达到最终目标——优化决策。

AI发展到今天，最大挑战就是数据，特别是工业生产中，需要清洗过的高质量数据。例如，产线出现质量问题，能否实时捕捉到质量缺陷并呈现取决于数据的质量、频次和数据的反馈。

那么数据从哪里来呢？当然是从工业互联网实地高质量的采集中来。例如机器人，需要采集程序名、操作模式、运行状态、TCP坐标、关节轴坐标等数据。

工业物联网+AI

工业物联网+AI如何驱动工厂的管理体系体现在5个层级。

第1层：底层设备连接，工业物联网通过传感器、数采装置将机器的数据传输給系统，实现机器到数据的感知

第2层：分析机器运行数据，结合工厂应用场景建立AI模型

第3层：知识沉淀，例如将焊接缺陷、机加工刀具故障等问题转化为报表、看板等应用

第4层：用AI帮助科学的决策

第5层：终极目标是ROI，支持工业企业实现价值回归

这就是工业物联网+AI从数据驱动到算法、从算法驱动到决策。

典型应用

工业互联网+AI的应用非常多。 AI加上物联网的实时数据可以用来实时监控和告警，传统使用基于阈值的控制、使用基于规律的控制等，都不会进行动态调整；基于AI的模型拥有自学习能力，可以实现动态调整。

在这些应用中，AI是一个循环的迭代的过程。采集数据之后，建立算法模型，部署在工厂中，然后再次采集数据，通过KPI和ROI评估动态调整参数、采集频次、算法模型，实现微循环。每次迭代都是一个提高指标的过程，最终满足用户的需求，所以AI是一个“好”到“更好”的过程。

在这个过程中，人是非常重要的因素，关键用户定义ROI，是AI应用中的主体，还需要数据科学家建模和分析，数据分析师来清洗数据，软件工程师来开发和部署。所以， AI的使用是一个从数据、开发到部署的整体过程。

展湾智慧通

展湾智慧通®就是一个工业互联网与AI完美结合，采用了典型的三层架构——把采集到的数据汇聚送给平台；在平台进行数据清洗处理后，存储在时序数据库、内存数据库和关系数据库中；在对数据进行分析计算来实现实时看板和统计分析；最后根据历史数据进行模型和算法训练，再把算法下发进行边缘计算，确保实时性和可靠性。

工业AI一体机是展湾智慧通®在采集终端的产品，包括AI机加工一体机，AI焊接质量监控的一体机，冲压和自动化产线的AI一体机。 AI一体机用于数据的实时采集，以及AI算法在边缘侧的执行和计算，进行产品质量预测。

平台一体机是平台层的产品，可以实现故障实时监控、质量控制、预警告警、统计分析、设备预防性保养等功能。在加工领域中的数控机床、数控切割机、数控折弯机等设备的程序管理也包括在平台一体机中。

AI一体机和平台一体机可以应用在多个行业和领域，如工程机械、汽车制造、汽车零部件、3C电子、能源环保等等。

AI赋能制造业

AI对于工厂的价值回报有两点：战术价值和战略略价值。战术价值方面，以美国能源部为例，使用AI后，投资回报率是原来的 10倍，维护成本是原来的25-30%，消除的故障是70-75%，减少停机时间是35-45%，产量增加 25-25%，直接带来效益、产量、设备利用率的增加，和维护成本的降低。

更为重要的是战略价值——降低了决策风险，提升了管理效率，改进了生产工艺，减少了生产能耗，缩短了产品交付时间，提高了客户满意度。战略价值在今天可能看不到，但对未来的影响深远， AI带给企业不仅是直接的效率提升，更重要的是模式转变。

综上所述，AI不是工业4.0，工业4.0是生产的改革，AI是催化剂，它加速了工业4.0的发展。AI引领了工业4.0的部署和推进，带来整个价值链和产业链的巨变。

先进制造业+工业互联网

产业智能官 AI-CPS

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