計(jì)算機(jī)將如何影響制造業(yè)？

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(gè)行業(yè)的智能化應(yīng)用，例如自動(dòng)駕駛、智能制造、智慧醫(yī)療、智能交通等?；跀?shù)據(jù)分析和認(rèn)知計(jì)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(jìn)行緊密互動(dòng)，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(jì)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(rèn)識技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和語言的認(rèn)知等。語言認(rèn)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(jī)器的交互。而機(jī)器學(xué)習(xí)可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)而自動(dòng)化診斷，無需精確編程。還有計(jì)算機(jī)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(jī)器能夠理解人類行為，并能接手人類工作的一部分。通過認(rèn)知計(jì)算機(jī)提供的信息，制造商可以及時(shí)決定行動(dòng)方案，最終實(shí)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(dòng)力之一，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將會(huì)激增，數(shù)量會(huì)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(jì)算將難以跟上。處理如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)，必需采用認(rèn)知計(jì)算這樣的技術(shù)，以便管理、評估和改進(jìn)信息。認(rèn)知計(jì)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(rèn)知計(jì)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(rèn)知理解來改善勞動(dòng)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(jī)時(shí)間。

認(rèn)識計(jì)算將在未來制造業(yè)中起到關(guān)鍵作用，例如基于機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)器人將會(huì)成來未來工廠關(guān)注的一個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域。工業(yè)機(jī)器人的銷量已經(jīng)證實(shí)了未來的方向，而智能機(jī)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(rèn)識計(jì)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(gè)性化需求，因此需要提高生產(chǎn)的自動(dòng)化和靈活性，新一代智能機(jī)器人對于柔性化生產(chǎn)非常有利。不久的將來，隨著機(jī)器人的功能升級，以及成本的進(jìn)一步下降，智能機(jī)器人將會(huì)在小型工廠中廣泛采用。

多年來，人們一直在研究用計(jì)算機(jī)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(rèn)知系統(tǒng)，利用數(shù)據(jù)挖掘、模式識別和語言認(rèn)識等自學(xué)習(xí)算法。認(rèn)知計(jì)算也可以幫助實(shí)現(xiàn)靈活的自動(dòng)化，例如通過自動(dòng)檢測可以預(yù)測和改善維護(hù)，防止意外停機(jī)。

先進(jìn)的人工智能技術(shù)給制造業(yè)帶來巨大的提升，利用機(jī)器視覺認(rèn)知檢測有缺陷的部件，在設(shè)備運(yùn)送到市場之前進(jìn)行處理，保證產(chǎn)品的良品率。無論是智能機(jī)器人、還是視覺檢測，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的認(rèn)知處理都是關(guān)鍵。

如果將超級計(jì)算機(jī)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(jī)或軸承故障等事項(xiàng)進(jìn)行預(yù)測分析，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法更容易尋找系統(tǒng)性能和動(dòng)作中的故障。