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廣州回收西門子二手拆機CPU模塊
超過一半的工業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為AI能在五年內(nèi)控制工廠、設(shè)備和機器等高價值資產(chǎn)。在一個由Longitude Research和西門子聯(lián)合完成的調(diào)查中，這是一項值得注意的國際趨勢。當(dāng)被問及AI的用途、帶來的好處、遇到的阻礙以及對AI的態(tài)度時，來自能源、制造業(yè)、重工業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施和我門的500多名高層領(lǐng)導(dǎo)者給出的回答展示了他們對工業(yè)企業(yè)AI的未來的獨特見解。
試想一下，如果你可以利用AI將組織中的一些日常運營決策自動化，從而讓員工將精力集中在開發(fā)新產(chǎn)品線或拓展業(yè)務(wù)這樣的戰(zhàn)略項目上，那么，這里的AI究竟要有多好，你才會給它控制權(quán)呢？例如，它是否需要至少要有與人類工程師相等甚至更好的表現(xiàn)？如果AI犯下的錯誤可能導(dǎo)致重大經(jīng)濟損失甚至人身傷害，這會如何改變你的我？
一項新的調(diào)查將這樣的情景擺到了來自能源、制造業(yè)、重工業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施和我門的515名工業(yè)界高層領(lǐng)導(dǎo)者面前，作為一項對AI的用途、帶來的好處、遇到的阻礙和人們對AI態(tài)度的研究的一部分。他們的回答展示了人們對工業(yè)企業(yè)中AI的未來的獨特見解。
重工業(yè)與“重”風(fēng)險
在這些行業(yè)里，許多AI的應(yīng)用旨在避免事故發(fā)生，讓工作場所更安全。這一點很重要，因為盡管AI的方法論在各行業(yè)中都十分相似，但人的失誤所導(dǎo)致的后果卻各不相同。在許多工業(yè)組織中，錯誤的決定可能讓成千上萬的人無法乘坐火車去上班；機器過熱可能會導(dǎo)致數(shù)百萬美元的損失；壓力的輕微變化可能引發(fā)環(huán)境災(zāi)難；而在其他數(shù)不清的場景中，錯誤的決定可能會危及人的生命。
因此，許多受訪者（44%）相信，在未來五年內(nèi)，AI系統(tǒng)將自主控制那些可能傷害人或危及生命的機器。更多人（54%）則相信，在未來五年內(nèi)，AI能自主控制自己組織內(nèi)部分高價值資產(chǎn)。
為了讓AI承擔(dān)這些職責(zé)，工業(yè) AI需要變得更加復(fù)雜、聰明，而這種進步通常是由全新的數(shù)據(jù)管理、生成、表示和共享方法所驅(qū)動的。例如：
· 上下文數(shù)據(jù)和模擬仿真：今天，我們看到 AI 已經(jīng)應(yīng)用在了以新方式創(chuàng)建和組織的數(shù)據(jù)集中，用來加深洞察和理解。相關(guān)例子包括知識圖譜和數(shù)字化雙胞胎。知識圖譜可以抓取不同數(shù)據(jù)集中各物體的含義以及它們之間的相互關(guān)系。數(shù)字化雙胞胎則是現(xiàn)實世界中系統(tǒng)、資產(chǎn)和流程的數(shù)字表征與模擬。
· 嵌入式AI和大局洞察：物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和邊緣技術(shù)的發(fā)展讓越來越多的機器可以生成多樣的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集可支持在云中或直接在生產(chǎn)現(xiàn)場實現(xiàn)更進一步的場景認(rèn)知和實時洞察。
· 不停流動的數(shù)據(jù)：針對組織間數(shù)據(jù)共享的協(xié)議和技術(shù)不斷改進，這也可以支持AI模型的發(fā)展。這些模型的建立是基于從供應(yīng)商、合作伙伴和客戶等地同時獲得的數(shù)據(jù)。
背景決定含義
以上述場景中的一個為例。使用工業(yè)知識圖譜，通過組合不同數(shù)據(jù)集來優(yōu)化 AI 模型具有很大潛力。知識圖譜為人們正在分析的數(shù)據(jù)增加了背景。例如，人們可以在了解設(shè)計數(shù)據(jù)的情況下分析機器數(shù)據(jù)。設(shè)計數(shù)據(jù)包括機器被制造的目的、適宜它運行的溫度和不同部件的關(guān)鍵閾值等。人們還可以加入相似機器的歷史服務(wù)記錄，包括機器在整個運行周期內(nèi)的故障情況、召回信息和預(yù)期檢查結(jié)果。知識圖譜可以讓人們更輕松地增加用于訓(xùn)練 AI 模型的機器數(shù)據(jù)，添加有價值的背景信息。
調(diào)查還了解了領(lǐng)導(dǎo)者們認(rèn)為當(dāng)下最有用的各種背景數(shù)據(jù)是什么。71% 的人認(rèn)為來自設(shè)備制造商的數(shù)據(jù)可以帶來很大或較小益處。其次是來自其他業(yè)務(wù)集團、地區(qū)或部門的內(nèi)部數(shù)據(jù)（70%），來自供應(yīng)商的數(shù)據(jù)（70%）和客戶正在使用的產(chǎn)品的性能數(shù)據(jù)（68%）。
如果使用知識圖譜將不同類型的數(shù)據(jù)（如產(chǎn)品歷史、運行的性能表現(xiàn)和環(huán)境條件）匯集在一起，公司將能夠搭建一個可以驅(qū)動更優(yōu)預(yù)測、更好想法、更高效率和更強自動化的AI模型。
建立對算法的信心
更強大的應(yīng)用無疑將帶來全新的挑戰(zhàn)。它需要人們足夠信任AI，并交給它曾經(jīng)只賦予人類的職責(zé)。在這些情況下，AI 應(yīng)用程序需要贏得決策者的信任，而組織則需要搭建新的風(fēng)險和治理框架。
為了研究這些問題，調(diào)查要求受訪者設(shè)想一些如本文開始時提到的情景。例如，當(dāng)決策會產(chǎn)生重大的財務(wù)后果時，56%的人選擇接受表現(xiàn)出色的AI模型的決定，而44%仍選擇相信經(jīng)驗豐富的員工。56%是高還是低呢？有人可能認(rèn)為不夠高，因為這個問題的假設(shè)是在一個持續(xù)一年的試點項目中，這個AI模型的表現(xiàn)優(yōu)于該組織中最有經(jīng)驗的員工。這說明即使示例的信息有利于AI，44%的人仍可能具有偏好人類的傾向。
拋開挑戰(zhàn)不談，研究表明，AI的前景仍是樂觀的。隨著AI變得越來越聰明，領(lǐng)導(dǎo)者們期待它能助力帶來更少的網(wǎng)絡(luò)攻擊、更簡單的風(fēng)險管理、更多的創(chuàng)新、更高的利潤和更安全的工作場所�？偟膩碚f，由于有如此多樣且重要的積極影響，人們將不乏動力來克服通向下一代工業(yè)AI道路上的所有挑戰(zhàn)。
600個機器人正在Valmet汽車公司位于新考蓬基的工廠內(nèi)工作，數(shù)量超過芬蘭工業(yè)機器人總數(shù)的10%。每年有超過九萬輛新車從這座工廠中駛出。Valmet汽車公司優(yōu)秀的自動化與工程水平讓它比競爭對手更智能與快速，且能更高效地使用機器人。
新考蓬基是芬蘭我的工業(yè)城鎮(zhèn)之一，距芬蘭南部的圖爾庫約一小時車程。在這里，每年有超過九萬輛汽車從一棟巨大的白色建筑物中駛出。這樣的生產(chǎn)速度是其它公司無法比擬的。
項目經(jīng)理Timo Karhu說：“如你所見，現(xiàn)在它看起來還不像一輛真正的汽車�！�Karhu站在 Valmet 汽車工廠一端。在他面前，長長的機械手正在制造汽車車身。金屬碰撞的叮當(dāng)聲不斷在大樓內(nèi)回響。在這里，300多個機器人正在“熱火朝天”地工作。
Valmet 汽車公司項目經(jīng)理Timo Karhu在新考蓬基工廠內(nèi)。（圖片版權(quán)：Didrik Skodje/DNX）
在工廠另一處，200多個機器人正一齊工作，生產(chǎn)另一種車型。這座工廠內(nèi)共有600個機器人，數(shù)量達(dá)到全芬蘭投入工業(yè)生產(chǎn)的機器人總數(shù)的10% 。Karhu說，這些機器人可處理的重量范圍在16公斤至550公斤。
“機器人數(shù)量的多少并不重要，自動化程度的高低才最重要。我們必須比競爭對手更智能、更快速，且能更高效地使用機器人。如果我們做不到，那么客戶為什么要選擇我們呢？”Karhu一邊說，一邊帶我們繼續(xù)參觀工廠。
“騰飛”的機器人
20世紀(jì)80年代早期， Valmet 汽車公司擁有了自己的第一個機器人。但是，直到最近六年，它對機器人的使用才真正開始“騰飛”。
西門子銷售總監(jiān)Arto Livanainen一直與Valmet汽車公司緊密合作，提供控制系統(tǒng)等產(chǎn)品和解決方案。他認(rèn)為，Valmet汽車公司的成功可以部分歸功于其對數(shù)字化的應(yīng)用。
他們是怎樣取得這樣的好成績的呢？“首先，他們知道如何應(yīng)對市場需求的變化。他們的生產(chǎn)在模塊化方面十分獨特，其模塊化程度超過我所見過的其他任何公司。同時，他們也更善于應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)。當(dāng)然，產(chǎn)品質(zhì)量好也是最主要的原因之一�！�
人與機器人并肩工作
盡管所在市場面臨激烈的國際競爭，這座北歐工廠仍贏得了保時捷、歐寶和梅賽德斯—奔馳等客戶的心。雖然機器人的確可以承擔(dān)許多工作，但公司仍擁有4000名員工。他們證明了人的勞動與智慧仍然必不可少。
在芬蘭這樣一個成本密集型的國家中，企業(yè)要如何實現(xiàn)高效生產(chǎn)呢？Karhu表示：“相對而言，我們的員工數(shù)量可能與全球其它工廠差不多。所以，流暢的物流、高水平的數(shù)字化與自動化以及快速生產(chǎn)啟動，這些因素相結(jié)合就是問題的我。”
扎實的工程專業(yè)知識
許多汽車工廠只進行汽車生產(chǎn)，但Valmet汽車公司卻還聘請了許多工程師。Karhu認(rèn)為，通過將工程領(lǐng)域的知識與公司50多年的行業(yè)經(jīng)驗相結(jié)合，他們能夠?qū)η靶新飞嫌龅降奶魬?zhàn)形成更清楚的認(rèn)知，也可以提高解決問題的速度。
Karhu停在了基于TIA 博途的控制系統(tǒng)的用戶交互面板前。這個面板整合了自動化項目中的所有關(guān)鍵部分：從過程控制、用戶交互界面以及操作，到電機控制和分布式外部單元。同時，它還具有診斷和能源管理功能，可幫助提高工廠的生產(chǎn)力。
Karhu說：“監(jiān)控系統(tǒng)非常重要。如果生產(chǎn)中的一小部分因故停止，則可能會導(dǎo)致更大層面的停滯�？焖偬幚磉@樣的突發(fā)情況至關(guān)重要，否則就會浪費時間，而時間就是金錢�！�
TIA博途加快構(gòu)建速度
早在2013年，Valmet 汽車公司就應(yīng)用了西門子系統(tǒng)，用于對西門子 S7-1500控制器的設(shè)置和編程。“我們認(rèn)為這套系統(tǒng)可以減少流程構(gòu)建階段所花費的時間。Comfort Panel人機交互面板和其它人機交互工具也可以被用來推進生產(chǎn)過程中的各個流程。”
基于TIA博途的控制系統(tǒng)的用戶交互面板可以進行生產(chǎn)監(jiān)控。這對快速糾正生產(chǎn)錯誤必不可少。（圖片版權(quán)：Didrik Skodje/DNX）
13個月內(nèi)完成產(chǎn)線搭建
這套包含芬蘭最多工業(yè)機器人的完整生產(chǎn)流程，從簽下訂單到生產(chǎn)正式啟動，只花費了約13個月。
Valmet 汽車公司傳播經(jīng)理Mikael M?ki說：“對客戶來說，能夠快速生產(chǎn)汽車是非常重要的。此外，我們還可以根據(jù)客戶的具體要求定制每一輛車。換句話說，你在這里看到的每一輛車都是不一樣的�！�
環(huán)顧工廠內(nèi)部，長長的機械手正為汽車噴上合適的顏色，再為它裝上發(fā)動機。很快，汽車就會進行出廠檢查。而在這整個過程中，還需要工人來檢查一切是否正常。
人與機器人之間不存在競爭
Karhu 總結(jié)說：“在做關(guān)鍵決定時，人的參與非常重要。無論機器人多么優(yōu)秀，我始終相信，永遠(yuǎn)都有一些工作是人類能完成得更好且更高效的�！�
廣州回收西門子二手拆機CPU模塊回收西門子二手拆機CPU模塊 也就是說處理結(jié)果會利用延時電路來驅(qū)動對應(yīng)的指令，新國標(biāo)對中間繼電器的定義是K，老國標(biāo)是KA。從而使受光照射的物體產(chǎn)生相應(yīng)的電效應(yīng)。，尺寸S00至S3規(guī)格，施耐德在全球的總營收達(dá)到240億歐元，
