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瑞丰备用网址入口,工业数据说|展湾科技CEO唐栎:利用边缘计算支撑人工智能工业落地

 2020-01-11 15:17:49
[摘要] 对于展湾来说,边缘计算网关正是其发力点。唐栎认为,正是因为后续算法的应用需要高质量的数据,所以展湾必须进入边缘层。已经进入精密加工等多个复杂场景的展湾,边缘计算网关是其重要优势之一。在唐栎看来,人工智能对于“工业4.0”来说并不算是一次革命。工业互联网无疑是中国制造业发展的趋势之一,虽然距离标准的统一和大规模的普及还有一段距离,但像展湾这样的企业正通过研发和推广,不断推动人工智能在工业的落地和应用

瑞丰备用网址入口,工业数据说|展湾科技CEO唐栎:利用边缘计算支撑人工智能工业落地

瑞丰备用网址入口,随着新一代信息技术的发展,中国正处于数字经济转型的关键节点。各行各业都进入了数字转型的新阶段,尤其是工业制造。面对中国制造业不平衡的发展水平,数字转型真的能够实现吗?大数据和人工智能技术如何占据工业制造的制高点?数字经济时代如何保障工业信息安全?为了回答这样的问题,艾欧信把制造业规划中的工业数据称之为专题,把工业制造业中的数据“那些东西”一起挖掘出来。如果您有相关话题或业务建议,欢迎添加一个话题主管微信:新曦,进行交流。

作者|夏易哲

编者|于新亭

在世博园区的咖啡店里,展湾科技首席执行官唐橡木接受了欧新建的采访。在采访中,唐橡木总是充满自信地笑着,谈到他的产品展湾智慧,更是如此。

对于工业互联网的发展前景,唐橡树非常有信心:“工业互联网是中国的一个必然过程。在中国,依靠低水平的生产率和成本来竞争已经不再现实。”

中国的工业互联网已经逐渐进入快车道。据知名研究机构idc预测,中国将成为工业互联网支出最高的国家,2019年企业信通技术改造支出也将从2017年的2300亿美元增加到3100亿美元。

繁荣市场的另一面是竞争的加剧。来自不同行业和背景的公司纷纷进入市场,初创公司如雨后春笋般涌现。它们正朝着建造平台和生态的方向逐渐发展。

在唐栎看来,涵盖边缘层、平台层和应用层的詹万智通是实现工业互联网的标准框架。湛江湾智辉以一体机的形式连接生产设备,使操作人员能够在安装设备的平台上实时了解设备的运行状态。

工业互联网分为基础设备和工业应用。它基本上可以分为三层:设备、平台和应用,分别对应iaas、paas和saas。目前,由于云存储行业高度集中,阿里云、华为云等领先厂商已经告罄,因此工业互联网企业往往进入平台层和应用层。

在存储和应用数据之前,数据被提取到it系统的边缘层。该层主要实现三个功能:设备访问、协议分析和边缘数据处理。

就工业数据收集本身而言,技术难度不高,进入门槛低。在工业互联网普及之前,许多设备制造商制造数据采集模块,主要是为了实现设备侧的数据采集。

随着工业互联网的兴起,这些设备制造商也面临着转型的压力。其中一些已经成为边缘层的生成工厂,另一些已经开始通过自主研究或合作提供数据可视化等新功能,甚至寻求平台层的合作与发展。这也是为什么大量初创企业涌入边缘层的原因。

边缘计算技术的兴起是大规模数据收集结束的开始。边缘计算将计算推到靠近数据源的位置,以解决数据传输、计算和存储中的计算负载和带宽问题。

在数据存储方面,与嵌入式存储系统相比,边缘计算存储系统具有低延迟、大容量和高可靠性的特点。该特性解决了过去数据传输延迟的缺陷,使实时数据形成的看板更有价值。

对于詹万来说,边缘计算网关是它的起点。唐栎认为,正是因为后续算法的应用需要高质量的数据,詹万才必须进入边缘层。

获取高质量数据的困难首先在于获取频率,因为在许多场景中,有效数据之间的间隔非常短。例如,在詹万所擅长的焊接过程轨迹跟踪中,数据采集周期应至少达到100毫秒。

也有一些高精度的加工行业,在那里工具短时间接触加工表面。如果数据采集周期过长,只能采集设备的空闲状态。这些数据对后续应用毫无价值。如果数据收集与平台层和应用层分离,很难达到预期的效果。

边缘层也需要越来越多的边缘计算,因为在许多工业场景中,不仅带宽不足以传输所有数据,云计算的延迟也会影响系统本身的时效性。战湾智能通信一体机屏幕安装在设备旁边,内置算法和应用程序。操作员可以直接在本地监控设备,以便及时做出响应。

未来,边缘层的竞争将不再取决于支持数据可视化的数据收集功能,而是取决于数据清理和计算。边缘计算网关是进入精密加工等复杂场景的展示厅最重要的优势之一。

边缘网关完成数据收集和初步计算后,平台层和应用层之间的竞争主要集中在数据的应用上。

数据最基本的应用是数据可视化,工业互联网平台也探索了几个施力方向。它是解决数据传输延迟和提高数据时效性的一种方法。探索数据之间的相关性并显示“更有价值”的数据是另一种方法。这也是一种改进数据表示形式的方法,例如用生产线的模拟图像代替以前的图形和图表。

为了满足有效性的需要,詹万先提供了一个实时数据库。顾名思义,这个数据库通常会在一天内存储工厂中所有机器的数据,并使用内存每秒存储和提取数百万个订单的数据。目的是减少从数据收集和统计到看板的延迟,并弥补磁盘上存储的数据读取速度的不足。

其次,根据历史数据,詹湾提供了一个时间序列数据库。由于工业生产数据是时间序列的,一些人工智能算法也需要提供基于时间序列的模型。边缘计算网关将数据传输到平台层后,系统将按时间间隔封装数据。最后,关系数据库是在历史数据的基础上存储结构化数据。

唐橡树说,展湾是一家基于数据收集和分析的公司。因此,数据量越大,构建算法模型和将场景应用于战网就越容易。目前,展湾已经为机器人焊接、机械加工、冲压、数控切割等行业建立了基于场景的算法模型。

制造企业当前发展的一个难点是,他们对生产过程的把握仍然是经验性的。特别是对于中小企业来说,一些生产条件的判断往往取决于工程师的判断。

许多工厂使用机器学习等人工智能技术,在原有生产数据技术的基础上建立生产模型,以掌握“诀窍”,并将生产经验固化为一个有迹可循的知识系统。

詹湾利用其数据分析核心dac平台,利用大数据对实时和历史数据进行深入分析,构建工厂生产和流程模型,实现saas层产品质量和设备故障的诊断和预警,最终指导工厂生产的实施和调整。

当工业互联网能够通过人工智能和其他技术支持工厂生产的决策和调整时,人类的作用似乎就降低了。机器人取代流水线工人,人工智能取代工程师...人们期待新技术能升级原有的生产环节,同时也担心新技术会取代他们的工作。

唐橡树认为,人工智能不是“工业4.0”的革命。因为人工智能既不能降低生产制造成本,也不能降低原材料成本,它更能降低额外损失的成本。

例如,在焊接现场,手动找到焊接偏移后,将焊接偏移从生产线上移除,再次检查和抛光,这些都是可以避免的额外损失。一方面,人工智能可以解决焊接条件的及时监控问题;另一方面,它可以通过机器学习预测可能的情况。

从本质上讲,人工智能是帮助人们将无序的经验转化为有序的知识,从而释放人们的时间和智力来完成更多的创造性工作。

在人工智能等新兴技术逐渐赋予制造企业权力的同时,着陆成本也成为企业关注的焦点。与R&D资金相对充裕的大型企业相比,中小企业在落地工业互联网资金方面存在一定困难。

针对这种情况,展湾提供了更加灵活的服务。由于中小企业对研发没有需求,他们可以应用已经在大企业中成功实施的算法来缓解成本压力。唐栎认为,中小企业只能在价格和效率上与大企业竞争。

工业互联网无疑是中国制造业的发展趋势之一。虽然距离标准的统一和大规模推广还有很长的路要走,但是像沾湾这样的企业正在通过研发和推广不断推动人工智能在工业中的应用。

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在工业数字化转型的时代,中小制造企业如何“抓住机遇上车”?

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