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IBM、西門子和通用電氣等工業物聯網巨頭們對行業中AI的期望

2019-01-15 10:41:28來源:eaoogle_WSN 閱讀量:14657

  【中國塑料機械網 熱點關注】埃森哲預測,到2030年,工業物聯網可為全球經濟貢獻10萬億美元。該報告還表明,傳感器,材料跟蹤機制,3D打印,自動化產品設計,機器人和可穿戴設備可以幫助制造商降低成本并提高生產率。預測性資產維護可能會使設備和機器維護成本降低多達30%,并且可以減少高達70%的故障。
 
  截至目前,許多公司聲稱協助工業設備操作員和工程師在操作和維護機器方面的角色,以改善工廠流程。
 
我們研究了這個領域,以便更好地了解AI在工業自動化中的作用,并回答以下問題:
 
  目前哪些類型的AI應用程序用于工業自動化?
 
  AI為工業自動化帶來了哪些切實的成果?
 
  這些創新努力中是否存在共同趨勢?這些趨勢如何影響工業自動化的未來?
 
  本報告涵蓋了提供兩種技術軟件的公司:
 
  工業物聯網(IIoT):連接,收集,通信和監控設備以增強工業流程的網絡
 
  協作機器人:設計用于與人類合作的機器人
 
  本文旨在為制造領域的業務領導者提供他們目前對行業中AI的期望。我們希望本文允許制造業領域的企業領導者獲得他們可以自信地傳達給執行團隊的見解,以便他們在考慮采用AI時做出明智的決策。至少,本文旨在減少制造業領導者花在研究人工智能公司上的時間,他們可能想與這些公司合作,以找到工業自動化解決方案。
 
  工業物聯網
 
  西門子
 
  西門子是一家位于德國慕尼黑的公司,提供名為MindSphere的軟件,這是一種基于云的操作系統,可使工廠內的機器和設備收集數據。西門子聲稱這可以幫助制造商使用基于機器學習的分析來監控其工業資產的狀況。
 
  西門子聲稱傳感器從各種機器收集數據并將其上傳到云中的公司數據庫。然后,這些數據通過MindSphere的機器學習算法運行,在儀表板上為分析提供信息。
 
  例如,在MindSphere平臺上運行的電池工廠的生產可能會設置為每天生產100,000個電池,但傳感器數據可能會告知,分析顯示生產在過去兩天內已經下降。此信息在設施維護經理的計算機屏幕上以可視圖表的形式呈現。 MindSphere可能會進一步顯示哪個特定機器表現不佳。
 
  MindSphere還可以在表現不佳的機器上運行診斷程序。一旦其背后的機器學習模型發現問題,MindSphere可以通知機器維護操作員有關該問題,并建議修復或退出機器。
 
  西門子報告稱,MindSphere可用于各種工業環境,包括航空航天、汽車和能源領域。
 
  西門子聲稱通過減少系統停機時間和中斷,幫助希思羅機場改進了帶傳感器和MindSphere的行李處理系統。據該公司稱,2016年約有7600萬人通過希思羅機場,其中大部分都有行李。
 
  希思羅機場希望將行李處理系統的維護從定期維護轉移到按需維護。為此,西門子技術人員在系統的重要組件上安裝了傳感器以對其進行監控。傳感器定期收集有關諸如聲學等因素的數據,這些因素可能會導致系統出現問題,并將數據傳輸到MindSphere平臺。
 
  案例研究沒有提供整合MindSphere的結果,但希思羅機場行李運營資產經理Grant Waring表示,“超過80%的乘客已經將希思羅機場評為非常優秀或優秀。這種積極的評估是對我們的肯定和激勵。西門子作為我們的創新合作伙伴之一,我們希望保持并進一步提高我們的高標準。”
 
  西門子還將Atos,埃森哲,微軟,亞馬遜網絡服務,Evosoft,BluVision,SAP列為其部分客戶和合作伙伴。
 
  Roland Busch是西門子的首席技術官和董事會成員。他擁有埃爾蘭根-紐倫堡大學的物理學博士學位。
 
  IBM Watson
 
  IBM提供IBM Watson平臺,它聲稱可以幫助礦業公司進行地下分析,這可能會降低鉆井成本,改進礦物勘探的預測,并利用圖像識別和機器學習加速地質分析。
 
  據羿戓制造所了解,IBM聲稱該應用程序使地質學家能夠圍繞地球科學數據解釋,油藏勘探和礦物勘探進行地下分析。為此,用戶可以在平臺的搜索界面中輸入查詢。然后,搜索引擎的算法將通過地質數據存儲庫運行關鍵字,其中包含來自各種來源的結構化和非結構化數據,例如鉆井數據庫,區塊模型,地球化學,地質形狀文件,核心照片和X射線熒光數據。然后,系統將關于礦物含量的預測以圖表返回。
 
  IBM聲稱通過創建機器學習模型來預測礦山中特定位置的金礦化,幫助GoldCorp提高了現有勘探和生產業務的生產率。算法在存儲庫中搜索各種地質信息,如果將這些信息結合在一起,則可以得出明智的預測。
 
  這些信息包括巖性,脈紋,礦化,蝕變和結構信息,如斷層和褶皺。該信息是從多個來源收集的,例如鉆孔數據,芯片數據,地圖以及目標位置內和周圍的地質模型。該位置的預測黃金含量以圖形格式顯示。
 
  根據GoldCorp的說法,使用Watson幫助該公司將其140塊模型,鉆井日志和其他形式的非結構化數據整合到一個數據庫中。以前,該公司一次只能加載兩個或三個塊模型。
 
  IBM還將Sandvik和Valenje Coal Mine列為其部分采礦客戶。
 
  Romeo Kienzler是Watson物聯網的全球首席數據科學家,深度學習/人工智能工程師,自2008年以來擔任過各種職務。他擁有蘇黎世聯邦理工學院的信息系統、統計學和生物信息學碩士學位。在其職業生涯早期,Kienzler曾在CSS Versicherung AG擔任軟件工程師。
 
  通用電氣
 
  通用電氣提供Brilliant Factory,一套硬件資產、軟件和咨詢服務,用于將工廠升級為工業物聯網。 GE聲稱這可以幫助制造商使用預測分析來提高工廠的性能。
 
  GE稱,使用數據驅動的Brilliant Factory套件可以降低成本,提高產品和服務的質量,并加快生產流程。該平臺使企業能夠監控工廠機械和設備的健康狀況和性能,并管理生產過程。
 
  這是通過將機器和設備連接到單個網絡,在每臺機器上實現傳感器,以及在存儲和組織數據的數據庫中收集結構化和非結構化數據來完成的。該公司聲稱該軟件可以處理來自不同行業的所有類型設備的數據。
 
  據報道,Brilliant Factory的機器學習模型接受了GE制造資產和服務歷史數據的培訓,定期對工廠設備進行診斷,以確定機器的狀況或產品的質量。如果算法識別出存儲在其數據庫中的基準的任何偏差,則將通過儀表板上顯示出的圖表來提醒操作員。
 
  例如,在一家拉面條工廠,連接到混合配料的桶的傳感器可能確定正在使用過多的面粉。這可能取決于面條的重量或烹飪所需的時間,機器學習算法與其數據庫中記錄的標準相比較。將通過減少面粉量來提醒操作員改進配方。這種原材料減少的額外好處是節省了業務。
 
  GE聲稱,在合作伙伴Factora的幫助下,幫助Premier Foods優化了工廠的性能。 Premier的傳統流程和系統沒有傳感器來監控機器。流程和工廠績效不一致。該公司需要確定問題的根本原因并改進關鍵過程,如水活度、生產線速度、輥速和熱溫。
 
  使用iFIX作為Brilliant Factory套件的一部分,Factora連接Premier的機器來收集數據,建模流程并分析結果,并制定改進計劃。
 
  例如,Factora推薦的解決方案幫助Premier實現了蛋糕零食生產線的潛在銷售。通過穩定這一過程,Premier能夠減少原材料的使用量,并減少每種零食的卡路里數,這對某些客戶來說是一個吸引人的賣點。除了節省原材料,Premier現在可以跟蹤其關鍵流程。這使他們能夠采取行動,以確保一致的質量和控制,并優化產量。
 
  GE還將斯巴魯,Lek Pharmaceuticals,Spomlek,Cascades Tissue Group,Vale Fertilizantes和Toray Plastics列為其過去的客戶。
 
  協作機器人
 
  Rethink Robots
 
  Rethink Robot提供Sawyer,一種在名為Intera的軟件上運行的協作機器人。該公司聲稱,Sawyer可以幫助制造商利用機器視覺實現更高的生產率和更高質量的產品。
 
  Rethink Robots聲稱Sawyer嵌入了康耐視視覺系統,可以通過物體檢測技術檢測物體或檢查零件。該視覺系統捕獲要處理和傳輸到機器人定位系統(RPS)的物品的圖像,該應用程序查找機器人環境中的變化并使用戶能夠調整其設置。用戶還可以將外部攝像頭集成到協作機器人中。
 
  例如,將Sawyer從裝配線的一部分重新定位到另一部分意味著需要調整視覺系統,以便Sawyer能夠檢測到它將在新工作區域中拾取、放置和保持的物品的新位置。另一個例子是當操作人員意外撞到桌子、傳送帶或者協作機器人本身時,拾取或放置物品的物理位置將不再與視覺系統中保存的物品相匹配。這些微小的變化可能導致協作機器人在拾取和放置物體時出錯。發生這種情況時,必須重新調整RPS以允許視覺系統檢測對象的新位置。
 
  作為Sawyer“面部”的平板電腦也可作為機器人操作員進行調整的界面。
 
  Intera軟件允許操作員通過移動手臂并展示拾取、放置和保持的移動來訓練協作機器人。 Sawyer還可以執行諸如在操作機器時監督機器,注塑和吹塑,測試和質量檢查,以及處理金屬沖壓或金屬壓制過程的功能。這些過程通常在汽車供應鏈,金屬制造,一般制造,包裝和塑料工廠自動化中完成。
 
  Rethink Robotics聲稱已幫助Assa Abloy自動化其依賴于體力勞動的生產線。該公司求助于Rethink Robots的經銷商Active 8 Robots。 Assa Abloy的網站進行了評估,最初在現場部署了兩臺Sawyer協助機器人。案例研究補充說,Assa Abloy現在已經在全球各地的工廠部署了Sawyer 協助機器人。根據案例研究,Sawyer通過自動化每天幫助手動組裝和包裝約18,000對鉸鏈。
 
  Rethink機器人還將Acorn Sales Company,Rapid Line,Tuthill,Cornell Dubilier,DHL,Moduform,Templasco和Trellidor列為其過去的一些客戶。
 
  Rethink Robots成立于2008年,已從Bezos Expeditions,Charles River Ventures,Highland Capital Partners,Sigma Partners,Draper Fisher Jurvetson和Two Sigma Ventures籌集了1.49億美元的資金。
 
  Rodney Brooks自2008年以來一直擔任Rethink Robots的首席技術官和執行官。他擁有麻省理工學院的計算機科學博士學位。此前,Brooks曾擔任iRobot的首席技術官兼董事長達21年。
 
  制造業商業領袖
 
  本報告涵蓋的全球公司IBM、西門子和通用電氣,都是工業物聯網中的重要參與者。
 
  工業物聯網與人工智能和大數據相結合,通過預測分析,讓客戶更深入地了解他們通過物聯網傳感器收集的數據。這可以幫助制造商做出更好的業務決策。
 
  本報告中涉及的一些公司提供預測和預防功能,幫助采用者了解他們的設備或機器是否需要在問題惡化之前進行維修。就IBM Watson而言,預測功能適用于采礦,有助于礦產勘探。
 
  在機器人領域,視覺系統繼續推動現在所謂的協作機器人。雖然協作機器人旨在與人類合作,以支持或減輕操作員重復性任務,但目前尚不清楚協作機器人是否能夠自動執行更多的智能任務,或者它們是否可以連接到工業物聯網網絡。
 
  工業物聯網使數據可用且可訪問,但它僅與使用它的人類一樣好。 本報告中列出的公司聲明工廠操作員或工程師需要技能來管理技術和解釋數據。但這些公司沒有說是否需要數據科學家。
 
  上述公司也沒有說明整合時間,但他們解釋說傳感器可以連接到工廠已有的機器和設備上。


 

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