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刘默:工业互联网正在从四个方面驱动制造业数字化转型(PPT分享)

2020/4/10 7:59:00 人评论 次浏览 来源:工业互联网研习社 分类:新闻



工业互联网研习社风向观察

近期,京东和电子工业出版社联合组织了《制造业转型升级公益直播》活动,4月8日,中国信通院信息化与工业化融合研究所副所长刘默在线分享了《工业互联网驱动的制造业数字化转型》,以下是观点精要:

我们正处于制造业深刻变革与数字经济浪潮历史性交汇节点,从单点的信息技术应用,走向全面的数字化、网络化和智能化;


工业互联网正在从四个方面驱动制造业数字化转型

  • 新兴业态培育:基于平台汇聚各类产业链资源,形成新的服务业态

  • 商业模式重构:打通产业链和价值链,实现产品、生产和服务创新;

  • 生产运营优化:

    打通设备、产线、生产和运营系统,优化现有生产、管理和业务;

  • 创新能力提升:

    通过数据发掘隐性知识和规律,带动技术、产品和服务创新;

当前“5G+工业互联网”重点聚焦5大类应用模式

  • 场景一:基于高清视频回传的质量检测与监督;

  • 场景二:设备数据采集和实时监控;

  • 场景三:基于5G+VR/AR的辅助装配与设备维护;

  • 场景四:移动无人巡检;

  • 场景五:基于5G+AI的特种车辆远程操控与无人驾驶;


工业AI的四大应用场景:

  • 设备级:基于机器学习,通过工业物品特征值的识别,实现自动化的生产动作;

  • 产线级:基于机器学习,通过工业系统特征值的识别,提供工业流程和生产参数优化建议;

  • 企业级:基于知识图谱,通过对工业问题的有效推理和仿真,实现智能业务决策和风险管理;

  • 行业级:基于知识图谱,通过对工业知识的有效索引和搜索,实现工业知识的沉淀和流转。

工业AI规模化推广面临的4大挑战:

  • 实时性:现有通用计算架构与芯片无法满足工业实时性所带来的计算要求;

  • 可靠性:可靠性不是现有消费领域人工智能算法的设计和关注重点;

  • 可解释性:联结主义,神经网络结构不能提供明确的语义解释;

  • 适应性:包括模型交互、软硬件适配与模型的多任务适配问题;


本次疫情防控和复工复产中,工业互联网展现了巨大价值

  • 数字化工具提升企业的灵活敏捷性,迅速应对突发状况;

  • 依托网络化组织快速获取物资生产和复工复产所需关键资源;

  • 通过线上数字化工具实现远程管控,降低现场人员需求;

展望工业互联网2020-2025

  • 1、行业数字化转型正进入规模化推广期:应用侧由应用试点向行业系统性应用推广,产业侧(供给侧)由技术验证向新的技术产业支撑体系演变;

  • 2、行业应用需求成为数字化技术创新突破的重要驱动力:在现有数字化技术基础上进行深化、适配和组合,大幅提升解决行业问题的能力;

  • 3、IoT、平台和智能分析步入规模化应用,大幅提升企业运营决策的智能化和敏捷化水平;

  • 4、基于要素集聚的平台经济逐步形成,成为重要商业增长点

  • 5、新的产业体系逐步形成:信息技术剧透的渗透,传统领域巨头的重构、新兴服务商的兴起

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