近年來,物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)快速發(fā)展,并衍生出多個行業(yè)的智能化應(yīng)用,例如自動駕駛、智能制造、智慧醫(yī)療、智能交通等。基于數(shù)據(jù)分析和認知計算的技術(shù)正在影響我們的生活和工作方式,為企業(yè)提供了新的競爭優(yōu)勢。
在制造業(yè)中,人們的工作方式開始改變,在信息化技術(shù)的支持下,雇主能夠與工人、客戶以及供應(yīng)商進行緊密互動,使得制造過程更協(xié)調(diào)。工廠獲得大量數(shù)據(jù)之后,通過人工智能的方法,例如計劃、推理和學(xué)習(xí),最終獲得最好的決策見解。
目前主要的認識技術(shù)包括機器學(xué)習(xí)、計算機視覺和語言的認知等。語言認知能理解和生成人類語言,以便利用書面和口頭方式加速與機器的交互。而機器學(xué)習(xí)可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)而自動化診斷,無需精確編程。還有計算機視覺,可以從一系列圖像中挖掘、評估和理解有用信息。
這些技術(shù)使得機器能夠理解人類行為,并能接手人類工作的一部分。通過認知計算機提供的信息,制造商可以及時決定行動方案,最終實現(xiàn)最優(yōu)的生產(chǎn)管理。
制造業(yè)的數(shù)字化未來趨勢
未來幾年工業(yè)將走向數(shù)字化,而物聯(lián)網(wǎng)是主要推動力之一,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將會激增,數(shù)量會超過100億。而圍繞著這些設(shè)備,如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)分析,改善我們的業(yè)務(wù)和生活是至關(guān)重要的的事情。
由于傳輸大量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)計算將難以跟上。處理如此大規(guī)模的數(shù)據(jù),必需采用認知計算這樣的技術(shù),以便管理、評估和改進信息。認知計算是制造業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一部分,采用新技術(shù)可以分階段完成,認知計算也適合這種形式。
未來工廠里對設(shè)備的管理是通過傳感器連接和分析,從設(shè)備和生產(chǎn)線上獲取各種各樣的數(shù)據(jù),并通過認知理解來改善勞動力和能源等資源分配,最終提高性能效率并減少不必要的停機時間。
認識計算將在未來制造業(yè)中起到關(guān)鍵作用,例如基于機器學(xué)習(xí)的機器人將會成來未來工廠關(guān)注的一個重點領(lǐng)域。工業(yè)機器人的銷量已經(jīng)證實了未來的方向,而智能機器人配備了傳感器,易于編程,有人工智能技術(shù)的加持下,將變得更聰明,更具響應(yīng)性和自主性。
認識計算帶來深刻改變
工廠希望能夠快速響應(yīng)市場的變化和客戶的個性化需求,因此需要提高生產(chǎn)的自動化和靈活性,新一代智能機器人對于柔性化生產(chǎn)非常有利。不久的將來,隨著機器人的功能升級,以及成本的進一步下降,智能機器人將會在小型工廠中廣泛采用。
多年來,人們一直在研究用計算機模擬人類大腦的工作方式,從過去的可編程系統(tǒng)到現(xiàn)在的認知系統(tǒng),利用數(shù)據(jù)挖掘、模式識別和語言認識等自學(xué)習(xí)算法。認知計算也可以幫助實現(xiàn)靈活的自動化,例如通過自動檢測可以預(yù)測和改善維護,防止意外停機。
先進的人工智能技術(shù)給制造業(yè)帶來巨大的提升,利用機器視覺認知檢測有缺陷的部件,在設(shè)備運送到市場之前進行處理,保證產(chǎn)品的良品率。無論是智能機器人、還是視覺檢測,計算機系統(tǒng)的認知處理都是關(guān)鍵。
如果將超級計算機添加到制造設(shè)備中,它可以使用采集到設(shè)備中傳感器的信息,并對電機或軸承故障等事項進行預(yù)測分析,利用機器學(xué)習(xí)算法更容易尋找系統(tǒng)性能和動作中的故障。