1、工业人工智能从理想走向现实
一方面,人工智能技术在制造业中的应用侧重于工业智能产品或特定工业痛点的解决方案。另一方面,与“锦上添花”的工业智能产品相比,“雪中送炭”技术更容易被制造企业接受。比如基于机器视觉的表面质量检测技术有助于提高产品质量;或者使用基于知识图谱的智能CAD提高生产效率;或者使用基于人工智能的能量分配来降低生产本。 2、工业大数据将成核心 在工业大数据的发展中,安全性将成为企业做出智能升级决策的重要依据。比如工业核心数据、关键技术专利等数字资产对企业的价值正在加速提升;降低数据安全风险、提高系统安全性和数据安全性已成为企业数字化转型升级中日益重要的参考指标;提高厂区生产安全和工艺安全迫在眉睫。 3、更多面向服务的应用场景 例如,基于工业数据的故障诊断和预测性维护是典型的面向服务的应用场景。在该服务场景中,对生产线的监控和历史数据进行处理和存储,然后进行基于人工智能的预测分析,为企业提供维护建议,并对生产进行实时预警。 4、远程操作和维护的新模式 设备状态智能管理系统将成为远程运维的新模式,将形成以数据为核心的闭环运行模式,从智能采集、智能分析、智能诊断、智能调度、自动调试、推送方案、远程支持到智能巡检,进而进入新一轮的智能采集。 5、数据安全和分布式智能生产网络 一方面,工业区块链技术可以为工厂提供不同安全级别的区块链加密服务,无需中介在工厂之间传输重要数据,保证重要生产数据的加密安全;另一方面,随着工业区块链技术的应用,将形成分布式智能生产网络,引导终端客户需求,促进行业服务转型。通过集成和智能生产提高企业效率。通过标准化、网络化生产降低企业生产成本。
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