將夢想變?yōu)楝F(xiàn)實是科技的魅力所在，而科技所創(chuàng)造的現(xiàn)實價值，也許連科幻電影都不曾預(yù)料到。如今，人工智能已經(jīng)融入社會生活的方方面面，從“刷臉”支付、語音助手等日常應(yīng)用，到疫情期間發(fā)揮重要作用的智能測溫系統(tǒng)、智能消毒機器人，都為人們提供著更加便捷和人性化的服務(wù)。
與此同時，人工智能也從消費領(lǐng)域拓展到制造業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施、能源、交通、醫(yī)療等關(guān)系國計民生的關(guān)鍵領(lǐng)域，逐步實現(xiàn)規(guī)?；涞亍?/span>
“人工智能與工業(yè)場景融合將釋放出巨大潛能。我們應(yīng)當(dāng)關(guān)注人工智能在不同工業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新和應(yīng)用，以提升現(xiàn)有系統(tǒng)性能，并助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型達到新高度?！?西門子大中華區(qū)總裁兼首席執(zhí)行官赫爾曼（Lothar Herrmann）表示，“憑借在工業(yè)領(lǐng)域170多年的豐富經(jīng)驗和專業(yè)知識，遍布世界的專家資源，以及先進的人工智能技術(shù)，西門子為客戶提供安全可信、更懂工業(yè)的人工智能解決方案?！?/span>
01
汽車制造
破題“智造”，未雨綢繆
在現(xiàn)代化的汽車生產(chǎn)車間里，數(shù)字化和智能化技術(shù)為突破傳統(tǒng)制造工藝中的難點打開了全新思路。
以沖壓工藝為例，振動直接反映著加工過程中的設(shè)備健康狀況，是設(shè)備安全評估的一項核心指標。然而，振動分析極為復(fù)雜，產(chǎn)線上多種設(shè)備和眾多組件之間的振動相互影響、疊加，形成一場大型“復(fù)合”振動，只有經(jīng)驗豐富的領(lǐng)域?qū)＜也拍堋白x懂”這些動態(tài)交錯的信號。但專家無法全天候?qū)崟r監(jiān)測，尤其在伺服壓機應(yīng)用場景中，速度、位移、壓力等都在不斷變化，單憑人力更難以捕捉復(fù)雜的加工過程。當(dāng)人力不可為，人工智能介入是必然選擇。
02
過程工業(yè)
工廠里的“最強大腦”
在石油化工、有色冶金、鋼鐵等過程工業(yè)領(lǐng)域，生產(chǎn)連續(xù)性至關(guān)重要。由于設(shè)備故障而導(dǎo)致的短暫非計劃性停機就可能給企業(yè)造成上百萬的經(jīng)濟損失，甚至引發(fā)火災(zāi)、爆炸等嚴重安全事故。
在中國石化青島煉油化工有限責(zé)任公司（青島煉化）的智能工廠里，西門子預(yù)測性維護系統(tǒng)SiePA為客戶建立起從智能預(yù)警到高級診斷的閉環(huán)機制，幫助客戶有效控制風(fēng)險，保證生產(chǎn)的可靠性和安全性。這一過程既運用了對傳感器量化數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)與深度分析，也結(jié)合了基于知識圖譜的自然語言處理技術(shù)，堪稱工業(yè)界的“中西醫(yī)結(jié)合”。
03
數(shù)字化光伏
“快、準、穩(wěn)”可兼得
從城市上空俯瞰，人們會發(fā)現(xiàn)一排排的藍色屋頂。它們是把太陽能直接轉(zhuǎn)化為電能的光伏組件。制造企業(yè)采用屋頂分布式光伏發(fā)電方式，不但能緩解當(dāng)?shù)毓╇姼叻鍟r間段的電網(wǎng)壓力，同時還環(huán)保節(jié)能，為自身節(jié)省大量工業(yè)電費支出。
屋頂光伏使用壽命周期為25年左右，有效的運維管理是光伏電站長期穩(wěn)定運行的根本保障。然而，定期進行全面巡檢與清洗需要投入大量的人力物力，且難以及時、準確地發(fā)現(xiàn)異常。如何讓長期的運維工作降本增效，是管理者最為關(guān)心的問題。
組件運行狀態(tài)的完全可視化和在線實時診斷讓全電站無人值守成為可能。
04
聚焦前沿技術(shù)
預(yù)見智能未來
隨著人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的滲透，出現(xiàn)了許多在消費領(lǐng)域所不曾遇到的挑戰(zhàn)。當(dāng)下，西門子人工智能研發(fā)團隊正致力于開展一系列創(chuàng)新實踐，推動前沿技術(shù)的成果轉(zhuǎn)化。
“我們希望提供用得起、用得好的工業(yè)人工智能解決方案，將工業(yè)數(shù)據(jù)的巨大隱藏價值變得可見且可得。”西門子中國研究院大數(shù)據(jù)分析研發(fā)部總監(jiān)田鵬偉說道。
一方面，工業(yè)領(lǐng)域普遍故障樣本少，數(shù)據(jù)打標依賴行業(yè)專家，成本高昂。西門子研發(fā)團隊將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)貝葉斯方法相結(jié)合，盡可能把工業(yè)領(lǐng)域的先驗知識融入模型，減少對樣本數(shù)據(jù)量的依賴，開展基于小樣本數(shù)據(jù)的有效學(xué)習(xí)。與此同時，團隊還通過主動學(xué)習(xí)技術(shù)來降低數(shù)據(jù)打標的成本，先基于算法篩選出最有用的未標記樣本，再交由專家進行標記，只需要和專家進行少量交互即可高效完成模型訓(xùn)練。
另一方面，工業(yè)人工智能的巨大潛力與高應(yīng)用門檻似乎是一對無法解決的矛盾。西門子研發(fā)團隊前瞻性地探索基于元學(xué)習(xí)等技術(shù)的自動機器學(xué)習(xí)應(yīng)用，讓系統(tǒng)根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)集的特征幫助使用者快速選擇算法模型和參數(shù)配置，降低專業(yè)性要求，這將大力助推人工智能在工業(yè)中的普及。
美國辛辛那提大學(xué)工業(yè)人工智能中心主任、《工業(yè)人工智能》作者李杰教授表示：“人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的真正價值是替人找到工業(yè)系統(tǒng)中不可見世界的參數(shù)的關(guān)系與變化，預(yù)測并有效得避免問題的發(fā)生 。當(dāng)工業(yè)人工智能滲透愈發(fā)深入，當(dāng)它的潛力在工業(yè)智能化進程中被充分釋放時，整個工業(yè)應(yīng)該是 ‘無憂’ 的?！?nbsp;
作為工業(yè)人工智能的理想賦能者，西門子正在加速這一天的到來，讓企業(yè)不再為運維成本、生產(chǎn)瓶頸以及未來隱患而擔(dān)憂，讓工業(yè)變得更具智慧、更加安全。
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