工业制造在标准、互联等领域始终是很特殊的,现在谈工业4.0与AI是否为时过早?AI在工业4.0时代是否真的在发挥作用,以及究竟发挥到何种程度?这是我们期望以由上至下的方式,从工业制造AI解决方案、AI芯片、EDA,以及实际应用几个层面,来窥见当下工业制造的AI技术现状…
林德的远程控制中心实则已经是现阶段全球范围内,在智能程度上比较领先的工厂中枢了,即便其气体产品在生产领域具有一定的特殊性。其数字化程度早已颠覆我们对传统工厂的认知,不过机器学习的应用仍在开发前期,包括预测性维护的进一步完善也在他们的规划中。xgNesmc
W.K. Choi在向我们解释BISTel理念中的AI演进阶段时,将智慧工厂的付诸实现比作一次旅行。其中第一阶段为具备AI能力的应用,这一阶段是在传感器、生产流程、设备、工厂和设施中增加智能层,智能模块跑在云IoT平台上,实现最佳流程控制、最大化的自动化,并向自适应智能迈出一大步。但“这个过程不是一夜之间就能完成的,它常常需要耗费3年时间。”xgNesmc
第二阶段,具备AI能力的工程系统。即向工程系统增加智能,这个阶段需要大数据环境,智能模块(inter-module)在系统、传感器和设备间共享信息。所有的模块彼此相互学习,相互共享信息,而且是以自动化、有效的方式,还包括知识库的更新。第三阶段,具备AI能力的企业。这个阶段,每个工程系统(inter-systems)与工厂中的其他软件系统分享信息和知识,如MES、ERP、维护系统等。系统间实现互通与协作。xgNesmc
即便BISTel认为,我们现在正处在第二阶段,实际就我们的观察,更多的制造工厂仍在第一阶段构建时期。不过这也正表明AI在工业4.0时代的发展潜力,这仍是惠及整个工业制造垂直领域的契机和利润增长点。xgNesmc
本文为《国际电子商情》姐妹网站《电子工程专辑》12月刊杂志文章xgNesmc
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2024年,半导体行业已经出现分化,消费电子、汽车和工业市场表现持续疲软,而人工智能领域的发展继续推动GPU和高
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