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软件定义算力,推动企业级智能业务转型

2019/10/8    来源:e-works    作者:熊东旭      
关键字:软件定义算力  SageOne  第四范式  
“第四范式先知”是企业级人工智能PaaS平台,能力覆盖AI应用开发、运行、管理的全生命周期。
    随着以AI、大数据、云计算为代表的新兴技术的逐渐发展成熟,以及智能制造战略的持续推进,将先进的智能化技术融入到制造业的发展,从而推动智能制造转型正在成为企业发展的主要方向。然而,人工智能虽好,但如何让人工智能为企业所用,却是技术厂商和制造企业需要共同面对的挑战。
 
    从当前制造企业发展现状看,一方面随着人口红利的逐步消退,以及适龄劳动人口的减少,新一代年轻人很少愿意选择到工厂就业,使得制造企业普遍面临招工难、用工成本高等问题;另一方面,随着消费者个性化需求的凸显,传统“小品种、多批量”的生产制造模式很难满足新的市场消费需求,制造企业必须向“小批量、多品种”的生产制造模式转型,打造柔性制造能力更高的生产线。
 
    因此,无论是基于当前全球化智能制造转型的大趋势,还是为了更好地应对当前行业普遍面临的发展挑战,制造企业都有需求利用AI技术推动传统生产制造模式的变革,打造更加智能化的工厂,实现生产过程的提质、增效和降本。
 
    在此背景下,我们可以看到越来越多的制造企业正在利用AI技术实践这些目标。比如为提升产品的质检效率,华星光电利用机器学习算法和可视化技术,实现对产品质量的在线检测。通过部署在线边视觉系统抓取产品图像信息,再将产品图像与已知缺陷图像库做比对,智能地检测缺陷。其核心就是利用AI训练模型将获取的图像与缺陷库图像进行快速的运算对比,进而对产品的质量进行准确的分类。
 
    除此之外,AI还广泛应用于自动化分拣、预测性生产维护、生产过程优化、销售需求预测,以及仓储自主优化等环节。
 
    比如在某机床企业,通过对刀具在加工过程中电流、电压等状态数据的异常跟踪,帮助企业建立刀具状态的实时分析模型,实现对刀具状态的实时监控和管理,避免因刀具损坏带来的安全问题或影响产品的加工品质,及时的根据刀具状态进行更换或维修保养服务。
 
    从当前制造业的智能化转型实践看,在提质、增效和降本等目标的驱动下,越来越多的企业开始考虑将AI应用到工业场景的可行性,由此推动AI技术在工业应用中日趋成熟,落地的案例越来越多,企业对AI的关注度也越来越高,进一步激发制造企业对AI应用的潜在需求。
 
 
责任编辑:熊东旭
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