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AI在智能制造中的创新与应用|CSDN CMeet 技术研讨会·深圳站回顾
CSDN CMeet 是CSDN基于城市域开发者成长与交流的活动品牌,CMeet系列活动不仅包含技术生态沙龙、技术实践研讨会、CXO闭门会、开发者读书会等线下聚会交流,同时还有“访谈位”中视频访谈栏目、线上技术交流间、公开课等线上交流形式。CMeet系列覆盖北京、上海、深圳、杭州、武汉、长沙、成都、重庆、广州、南京、苏州、合肥12个城市,希望能使当地开发者在自己的城市中找到组织,共同成长进步、升职
在21世纪的科技繁荣时代,智能制造已经成为制造业的崭新篇章,为全球的工业发展带来了革命性的变革。智能制造,简单来说,就是将人工智能、大数据、物联网等先进技术与传统制造业深度融合,以实现生产过程的自动化、定制化和优化。
智能制造的发展并非一蹴而就,而是依托于一系列前沿技术的进步。首先,人工智能(AI)在机器学习、深度学习等领域的突破,为智能制造提供了强大的“大脑”。AI能够处理海量的数据,学习和优化生产流程,使得工厂能够实现自动化和自我优化。其次,物联网(IoT)使得设备能够相互连接,形成一个庞大的工业互联网,实现了设备间的信息共享和协同工作。这不仅提高了生产效率,也使得实时监控和故障预测成为可能。再者,云计算(Cloud)为大数据分析提供了强大的计算能力和存储空间,使得企业能够实时处理和分析海量的生产数据,从而做出精准的决策。随着技术的进步,智能制造的应用场景也日益丰富。从智能工厂、定制化生产,到无人工厂、黑灯工厂,再到现在的工业4.0,每一次的跨越都代表着智能制造的重大突破。
基于此,2023年7月30日 CSDN CMeet 系列活动之AI Meetup N2.0 技术实践研讨会深圳站,就设置了以“AI+智能制造”为话题的交流。深圳思特顺科技合伙人段嘉(巨子嘉)作为本次研讨会的主持人,闪米特科技 CEO 何学苗在活动上做了“AI在智能制造中的创新与应用”的主题分享。
研讨会仅开放报名3天,就有近60位相关技术从业者报名,因为研讨会席位有限,我们逐一进行了沟通和联络最终审核通过30位参会者发送正式的邀请函。在现场,我们先是邀请每位参会者都进行一轮自我介绍,大家相互了解各自的技术背景和通过本次研讨会探讨的问题等;在破冰环节结束后,嘉宾何学苗老师进行了分享。
数字化在中长期看,会提升传统制造业的效率,这几乎是共识。但在数字化过程中,传统制造业面临着许多挑战和痛点。以传统钢厂为例,挑战主要体现在几个方面:人员管理方便,缺少基于作业人员的管控系统;设备管理方面,也同样缺少设备管理系统;在产品的管理方面,产品缺陷等问题依然没有系统能去进行管控和解决;在数字化运营方面,缺少能与数字运营相配套的可视化方案。若想使这家传统钢厂成为真正意义上的数字化工厂,则需要采用新技术、新理念、新应用,使用完整、先进适配的组合方案,并成功将方案落地,才能实现。
那么基于AI的整体解决方案是什么样的呢?何老师提到方案的整体架构,即“AI智能控制指挥为中心的整体方案”,可分为:“端”即终端感知层,更好的感知人员、设备以及产品侧;“管”即传输层,透过5G、Wifi6、LoRa、ZigBee等技术组成的智能无限物联网形成传输管道;“云”,这一层还可分为两个子层即运营层和AI管理层,透过数字孪生的运营平台和中央AI智能控制指挥中心的协作,将指令传达给一线、将数据结果呈现在应用展现层;“应用”即用户展现层,这一层的呈现形式便是我们常见的手机APP、微信小程序、电脑客户端、大屏幕等合适的展现处。在这些方面,何老师还分别讲解了实践过程中的很多落地细节和案例,在此不详细展开。
嘉宾分享环节后,将近30位技术人员展开了进两小时的技术实践探讨。会场上,每个人都充满热情,积极发言,积极提问,他们探讨的问题既深入又广泛,涉及到智能制造的各个方面,包括技术创新、应用实践、产业链协同等。他们探讨了智能制造的最新发展趋势,分析了人工智能、机器学习、大数据等技术在制造业中的应用,并提出了许多具有创新性的实施方案。一些从事相关工作的参会者也分享了他们在实践案例。
经过认列的讨论,他们得出了一些重要的结论。首先,人工智能在制造中的应用已经成为一种趋势,不仅可以提高生产效率,还可以优化产品质量。其次,通过大数据分析,可以更好地掌握市场需求,提前做出战略调整。此外,他们还意识到,要实现真正的智能制造,不仅需要技术的支持,还需要企业进行深度的组织变革和管理创新。打破固有的基于传统运营模式而产生的组织心智、刷新组织认知,才能更好的完成数字化。
总结
本次技术研讨会,大家深入探讨了“智能制造”这一主题,分析了智能化技术如何革新制造产业,以及如何提升生产效率和产品质量。同时,我们也深入探讨了当前智能制造技术所面临的挑战和未来发展趋势。展望未来,智能制造技术的发展前景广阔。随着物联网、云计算、人工智能等技术的进一步发展,制造业将更加智能化、高效化。我们期待在未来的智能制造领域,能够看到更多的创新和突破,为人类社会的发展做出更大的贡献。
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