為什麼說製造業是AIoT落地的“最短路徑”？這場盛會告訴你答案~
來源：物聯網智庫2019.08.05
如果要問2019年物聯網圈的熱門詞彙有哪些？AIoT必須擁有姓名！
AIoT即AI+IoT，指的是人工智慧技術與物聯網在實際應用中的落地融合。一方面，IoT所產生的龐雜資料只有AI才能夠有效處理；另一方面，對於AI至關重要的資料也只有IoT能夠源源不斷的提供，
經過數十年摸索，越來越多的行業及應用將AI與IoT結合在了一起，AIoT已然成為包括製造業、交通、建築、能源、電力、教育、物流、零售在內的各大傳統行業智慧化升級的必由之路。
但是，轉型和升級是一條漫漫長路，許多行業眼望著AIoT的時代紅利而跟不上步伐，而有些行業已經領跑在這條智慧化賽道的最前端。從當前來看，搭上AIoT這趟快速列車的領跑者非製造領域莫屬。為什麼這麼說？因為AIoT的本質在於通過人工智慧技術分析物聯網收集的資料，從而產生洞察，而製造領域恰恰為AIoT價值果實的成長提供了最為肥沃的“土壤”。
舉例來說，工廠裡的每一台設備都是一個塞滿資料的寶箱，每一條產線都是一條流淌著資料的小河，多年生產經營活動的歷史文本更是一個堆滿資料的圖書館。根據思科統計，採礦業的操作每分鐘可以生成高達2.4 TB的資料，而每個便利店每小時產生0.01 TB資料，每個汽輪機每小時產生0.4 TB資料，每個自動化工廠每小時產生1 TB資料，每個海上鑽井平臺每小時產生1-2 TB資料。
隨著聯網設備規模的迅速擴大，工廠所產生資料規模正以極高的速度發生“膨脹”。過去，這些資料往往因為人工處理效率的低下而被白白浪費；而AIoT的出現恰如其時，讓傳統製造業企業能夠真正的將固有資料價值最大化，真正開啟數位化轉型之路。
如今，AIoT技術已經在製造領域得到了廣泛的應用：
■ 簡化設計模擬：當前的模擬系統要求使用者對模擬優化演算法和模擬建模工具有較深的瞭解，非模擬專業人員很難優化大量運行參數，利用AI可以幫助設計人員快速做出選擇。比如吉利，原本需要經過很多次的汽車碰撞實驗，現在通過AI技術可以大大縮短模擬時間。
■ 助力數位化排產：工廠中排產過程必不可少，排產的特性是小批次、多邊界、多約束，而人工考慮的約束條件常常是不完善的，所以導致排產效率較低，AIoT可以很好的解決這一問題。比如上汽在傳統衝壓車間，將手工排產轉變成數字排產，減少了物料的存放，快速回應了生產需求，提高了生產效率。
■ 預防性維護：數位化雙胞胎借助安裝在實體工業設備上的感測器資料和模擬手段來映射產品的即時狀態、工作條件或位置，用於預防性維護。GE公司管理的數位風場，就是利用了這樣的技術，預先發現問題，能夠提升20%的效率。
■ 優化供應鏈：製造企業的產品銷售很多是經過代理商的，難以直接獲得最終使用者的情況，AIoT技術在此過程中能起到很好的助力。聯想利用全球資料中心掌握的資料，根據國際市場狀況，與寶鋼合作建立了鋼鐵的銷量預測系統，預測精度是92.2%，庫存周轉期減少20%。
■ 更多新的應用、新的場景、新的模式正被工業製造的創新者不斷開創、挖掘、實踐......
面對AIoT的新藍海，工業領域的傳統巨頭們自然不會“甘於人後”。
西門子正在與華潤電力合作，通過AI技術，幫助華潤電力實現發電機組的數位化連接、提高機群透明度，進行資產診斷和運營優化，從而幫助提高電廠的運營效益，由此建成了中國首個數位化電力遠端運營中心。
施耐德電氣推出了首個專注於變頻系統業務的人工智慧機器人 “小嚴”，“小嚴”基於自然語言識別技術，增加了專注變頻系統相關專業知識，將以嵌入施耐德電氣變頻顧問的形式，24小時全天候線上回應使用者關於變頻系統業務的諮詢需求。
研華科技為實現物聯網與人工智慧時代下運算力決定AIoT效能的需求，將攜手英偉達提供從端到雲的AI解決方案，將人工智慧與物聯網中的各項技術及智慧系統進行充分融合，提高AIoT的高運算表現，加速產業智慧落地。
PTC則於今年的LiveWorx數位化轉型大會上推出了集成AI技術的Vuforia引擎8.3版，該引擎能夠利用AI技術提高目標識別功能，提高3D AR模型定位的準確性（即使在光線不好的情況），以及更自然的AR用戶交互。
霍尼韋爾Tridium推出開放式軟體框架平臺——Niagara Framework?，它可用于開發、集成、連接和管理眾多的物聯網協定、網路、智慧設備與系統。經過20年積累實踐，Tridium已有超過80萬套技術平臺在不同領域穩定運行，包括智慧建築、基礎設施管理、工業控制、連鎖商業、安防、智慧電網、能源、製冷、暖通空調等。
資料來源：http://i4.cechina.cn/19/0805/11/20190805112337.htm
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