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人工智能到底會(huì)給未來(lái)工廠帶來(lái)什么變化

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來(lái)源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:工程師譚軍 ? 2018-07-04 11:37 ? 次閱讀

近幾年工業(yè)部門(mén)已逐漸意識(shí)到數(shù)碼化的價(jià)值,并投入了更多的發(fā)展資金。隨之而來(lái)的,便是反應(yīng)式(reactive)維護(hù)至預(yù)測(cè)性(proactive)維護(hù)的模式轉(zhuǎn)移。在引進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)后,預(yù)測(cè)性維修的效率還可獲得進(jìn)一步提升。

報(bào)導(dǎo)指出,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)最大的賣(mài)點(diǎn),便在于資料分析所產(chǎn)生的洞見(jiàn),有助于提升設(shè)備的性能與生產(chǎn)效率,增加企業(yè)收益。預(yù)測(cè)性維護(hù)除了能將設(shè)備意外停機(jī)的時(shí)間最小化,也能大幅縮短預(yù)定的停機(jī)時(shí)間,在不增加額外資金支出的情況下,提升整體生產(chǎn)力。

工廠在引進(jìn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)后,設(shè)備維修的依據(jù)不再是機(jī)器的預(yù)期使用年限,工程師也不是只有在設(shè)備發(fā)生狀況后才能做出反應(yīng),而是能根據(jù)機(jī)器的現(xiàn)況,事先判斷維修的時(shí)機(jī)。

龐大的資料量以及后續(xù)的分析工作,是達(dá)成預(yù)測(cè)性維護(hù)所會(huì)遇到的最大挑戰(zhàn)。由于要考慮的層面除了感測(cè)資料、機(jī)器健康訊號(hào)外,還有過(guò)往維修紀(jì)錄、機(jī)器作業(yè)歷史、外在條件等,因此光憑一般人力不可能有效率的完成這項(xiàng)復(fù)雜的工作。

經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,能夠辨識(shí)資料內(nèi)的相關(guān)因素,并藉此標(biāo)示出問(wèn)題與造成問(wèn)題的根本原因,便可在此時(shí)派上用場(chǎng)。例如,GE Digital的Predix平臺(tái)與資產(chǎn)績(jī)效管理(APM)套件,能透過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行分析,讓工廠人員清楚何時(shí)適合進(jìn)行維修,以及之所以要維修的原因。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法還能參考?xì)v史資料,歸納某一問(wèn)題發(fā)生的頻率,辨識(shí)出問(wèn)題發(fā)生前的各種征兆。如果能將算法與管理系統(tǒng)集成,便能在機(jī)器需要維修時(shí),通知工程人員。

機(jī)器學(xué)習(xí)使得維修資料分析過(guò)程更加自動(dòng)化。事實(shí)上,已有一些工業(yè)應(yīng)用可讓算法直接對(duì)機(jī)器進(jìn)行重新配置。隨著算法學(xué)到越多,效率提升也將越明顯。

英國(guó)數(shù)學(xué)家Clive Humby曾在2006年時(shí)宣稱(chēng),資料是新一代的石油。不論是食品加工廠或是汽車(chē)制造廠,生產(chǎn)流程的各項(xiàng)資料將成為提升效率與效益的關(guān)鍵。

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