AI + 制造:从热潮到落地,破解 “好看不好用” 的行业难题
从算力底座如何贴合柔性生产、精密检测等复杂制造场景,到工业智能体在产线调度、设备运维中的实际落地效果,这些 AI 技术的产业应用,不仅彰显出澎湃的产业变革潜力,更直观折射出全球制造业向“智造”转型

智能制造系统通过在实际运用的过程中,持续的积累和完善相应的知识库,要实现自我学习的能力。在系统运转时,如果出现了问题和故障,要能够对故障进行自我诊断,甚至可以自我处理故障。通过对生命周期判断和对运行参数的检测来进行自主的维护,帮助智能制造系统建立更高的环境适应性。
2022-06-13
国外工业互联网平台企业通过各种模式积极布局全球市场,非本国企业客户占有不可忽视的地位。
2022-06-10
MES系统实时采集生产现场数据,全部集中保存在同一个数据库中,并实现与产品BOM的关联,实现产品履历数据(物料、设备、操作人员、检验数据)的快速查看。
2022-06-08
工业互联网平台的重点在于“工业”,物理世界的数据采集与汇聚必须与工业机理有效结合,才能构建“工业”大数据的管理、分析能力,实现数据价值的深度挖掘。同时,随着数据分析方法与工业机理知识的加速融合,对复杂工业数据的挖掘不断深入,数据分析方式从以可视化为主的描述性分析转变为基于规则的诊断性分析、基于挖掘建模的预测性分析和基于深度学习的指导性分析,数据的价值发挥度不断提升。
2022-06-06
数字化工厂实现了企业信息和知识数字化,包括装置和产品全生命周期的所有信息,建立知识库。利用网络搭建数字化培训平台,实现知识共享与知识考核。
2022-06-01
到20世纪末,快速发展的互联网和其广泛的连接支持使其被应用在各行业,网络系统的引入是智能制造一次大的发展。在网络系统支持下,各要素包括人员和物理设备等都连接在一起,标志着智能制造进入数字网络制造阶段。工业互联网和云平台的提出,使之成为网络系统与物理系统集成的关键组件,为智能制造的发展再一次提供了源源不断的动力。
2022-05-30