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阿里迪应邀出席2019年国际工业情报会议

时间:2019-03-27 11:24

2019年3月22日,由BV百度创投和广州高新区科技创新局联合主办的“2019国际工业智能大会——广东、香港、澳门、海湾地区工业人工智能峰会”在广州高新区举行。。 中国工程院院士谭荣剑、富士康工业互联网副董事长李杰、BV百度风险投资公司CEO刘伟等专家学者,以及众多工业企业和人工智能项目及服务提供商的代表参加了会议,从多个层面探讨了人工智能在工业企业中的发展趋势和应用方法。。

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BV百度风投学院第二任首席执行官级学生、艾瑞迪创始人兼首席执行官吴奇峰应邀出席会议。他与数字行业的高级管理人员就“战略制定:精度和灵活性——优化、决策和工厂智能操作系统”的主题进行了深入讨论。他还根据iReadyInsights平台的概念和为工业企业服务的经验,为工业企业构建工厂智能操作系统提出了建议。

随着市场竞争压力的加大、劳动力成本的增加以及节能减排环保标准的不断提升,工业企业面临严峻考验。同时,新一轮大规模工业智能应用的到来也为工业企业深化转型升级、实现智能制造提供了强大动力。数据技术和人工智能在企业中的应用,一方面被定义为工厂智能操作系统所承载的应用价值,为企业更准确、更灵活的决策提供支持,提高工厂的运行效率,达到提高质量、提高效率、降低成本、节约能源的效果。 另一方面,提供供应链效率,优化成本,增加收益,实现企业人工智能应用。

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吴奇峰在讨论中提到,“数据+算法”和“数据驱动智能+时代”对这一主题做出了特别好的诠释。目前,中国工业中“智力+”的增长空间仍然很大。在智能工厂的过程中,第一步是实现工业场景的数字化,包括设备、生产线、工艺等的数字化,这就是我们常说的“数字孪生”。通过数字仿真建模,系统对设备和生产线进行了清晰的描述,并将设备和生产线的相关数据连接起来,从而对设备和生产线进行了模型化的描述、监控和管理。

下一个重要步骤是将生产过程数字化。生产和效益之间的最佳平衡可以通过各种模型来实现,如机制模型、大数据模型、人工智能模型等。机制模型是概念和机制的公式和规则。例如,在固体废物焚烧的过程优化中,可以通过热平衡模型优化控制点的燃料输入。

历史经验的总结是利用大数据模型,通过历史大数据找到类似问题的处理措施和知识。通过投入、匹配和响应,进一步实现节能降耗、提高质量和效率的目标。大多数设备的预测性维护,即视觉质量检查,基本上都基于大数据模型。

另外,有些领域是未知的或者算法非常复杂,所以企业需要人工智能模型的应用。人工智能可以通过数据训练机帮助企业进行预测、优化控制仿真,并结合创新目标找到优化工艺流程的方法。

Iridi iReadyInsights以大数据绿色工业互联网平台为基础,采用“输入响应、最优调节”的原则,结合大数据、人工智能、物联网等技术。凭借自身在深度集成行业积累的经验,可以帮助工业企业从源头上制定环境保护和生产指标,并将其引入生产过程,通过丰富的机制模型进行实时调控,最终帮助工业企业实现g。