融合·赋能·创值 | 2019未来工业智能峰会圆满落幕

3月13日, 2019未来工业智能峰会在北京举办,此次峰会由北京天泽智云科技有限公司主办,300余位来自制造业、IT等领域的专家、客户、合作伙伴,以及媒体朋友们共同见证了此次盛大发布。

峰会现场,十余位来自制造业、科技行业的专家大咖,与参会嘉宾分享了未来工业智能化的趋势;天泽智云的技术团队也以别具匠心的形式,将错综复杂的工业智能进行了完美诠释;此外,多位来自工业企业、IoT、平台、科研院所、教育领域的专家,与天泽智云携手共话“让工业无忧”。

目前工业智能需要“人工+机器智能”。人工智能推动企业向智能制造与智能运营发展,但人工智能需要与大数据、移动互联网、物联网云计算等的协同融合,而且需要与企业运营技术紧密结合。机器学习着重于通过有限的输入数据流来了解环境,而人类则能同时洞悉各种不同的环境特征。基于大数据导出的数学模型未必能优于制造业基于长期积累对建模对象客观规律的理解所得到的机理模型。

——中国工程院院士 邬贺铨

工业智能需要关注生产系统。工业生产存在着诸多数据孤岛、信息孤岛与系统孤岛,由于现有的系统有很大的局限性,生产过程中常见突发意外时无法实时动态优化资源等问题,并且很多企业实现自动化却损失了产能。我们要使用工业智能的手段赋能现有生产过程,补足对时间敏感性要求高,以及流程链、供应链复杂难以评估的能力。

——北京大学教授 侍乐媛

实现企业数据智能推动企业转型,需要构建以下几方面的关键能力:一是全域数据融合,包含生产经营数据、ERP、CRM等系统数据、及宏观经济、用户评价等;二是工业和人工智能的结合,通过数据进一步优化专家经验;三是通过微服务架构,实现敏捷智能闭环价值。

——联想集团副总裁 田日辉

工欲善其事,必先利其器。器欲尽其能,必先得其法。

相对于工业来说,“所善之事”即是实现智能+的转型升级,拓展新商业模式,创造新价值。而企业如何应用技术进行创值,这就需要一套产品“利器”,可以快速高效地帮助企业解决实际应用场景中的痛点。

天泽智云的“3+4”体系架构—融合工业领域知识、智能建模技术与计算机科学,衍生DT、AT、PT、OT四大工业智能支撑技术,打造出工业智能产品矩阵,为工业企业提供“法”和“器”,已经开始在第18个工业场景中落地。

——天泽智云CEO 孙昕

针对传统人工智能方法在工业中遇到的挑战:客户不买账、数据不好用、模型不准确等问题,天泽智云经过两年的实践经验,构建了以数据为核心,纵向打通数据采集、边缘计算、分析建模,到工业应用的工业智能产品矩阵。将既往积累的工业know-how形成脱敏的工业机理智能资产,快速帮助客户交付应用,实现价值。

——天泽智云技术研发副总裁 金超

来自天泽智云边缘计算工程师、数据科学家、算法工程师和软件工程师通过现身说法的形式,演绎工业智能研发新模式,从采集数据到建立模型,之后使用模型以及最后上线运维的全过程。

天泽智云工业智能研发平台的核心组件包括:

EdgePro,工业物联网与边缘智能软件

GenPro,工业智能分析与建模工具

CyberRepository,工业智能模型生命周期管理协作系统

CyberSphere,企业级算法模型执行引擎

依托这套工业智能研发平台,天泽智云可以实现快速流程化、标准化、系统性地为客户交付可持续传承的工业企业智能解决方案。目前,天泽智云的工业智能技术体系已经在风电、钢铁、电子制造、轨道、焊接等行业落地应用。

富士康希望可以做到无忧生产,设备不仅可以高效的运作,亦不需要担心其稳定性及发生故障。天泽智云研发的刀具生命预测系统,不仅降低了60%的意外停机,节省了16%的刀具成本,更令良品率由99.4%提升至99.7%,真正帮助富士康实现无忧生产。

——富士康精密刀具部门高阶主管 徐文武

我们的愿景是希望所有的风车转起来,所有人可以用到最便宜的清洁能源。由于风场和光伏电站多建在偏远地区,因此要实现这个愿景就必须对资产进行智能化管理和运营。天泽智云的解决方案基于大数据平台,进行智能的数据服务,最终实现智慧风场的建设。我们的未来是做智慧的新能源领域资产管理,需要像天泽智云这样的技术来支持。

——协合新能源执行董事 尚笠

工业智能是一套开放灵活的多向赋能体系。赋能不是单向的过程,亦不是只针对工业企业单一受众。工业智能的发展需要与合作伙伴、客户、用户等多种角色,实现广泛和多样化的合作,从赋能物联网、赋能平台、赋能组织和赋能人才等方面,进行技术体系和能力的提升。只有与合作伙伴携手并进,才能在行业纵深创造并落地贴合业务的工业智能应用。

——天泽智云高级副总裁 谢炯

天泽智云积极拥抱行业生态,以赋能为初心,以践行工业智能为使命,与合作伙伴、客户、用户等广泛合作,成就彼此。

产业天泽智云
相关数据
机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

数据科学技术

数据科学,又称资料科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

边缘计算技术

边缘运算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

物联网技术技术

物联网(英语:Internet of Things,缩写IoT)是互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。物联网一般为无线网,而由于每个人周围的设备可以达到一千至五千个,所以物联网可能要包含500兆至一千兆个物体。在物联网上,每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结,在物联网上都可以查出它们的具体位置。通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制,也可以对家庭设备、汽车进行遥控,以及搜索位置、防止物品被盗等,类似自动化操控系统,同时通过收集这些小事的数据,最后可以聚集成大数据,包含重新设计道路以减少车祸、都市更新、灾害预测与犯罪防治、流行病控制等等社会的重大改变,实现物和物相联。

天泽智云机构

天泽智云是工业智能实践者。以“让工业无忧”为愿景,目标十年实现100个无忧工业场景。 专注于为企业提供工业智能解决方案,包括数据采集与分析、装备健康管理、故障预测与诊断、运营效能优化、维护决策优化以及资产有效运营。 天泽智云核心团队兼具工业领域知识、计算机科学、人工智能算法的跨界知识与应用能力,拥有丰富的工业智能化项目的实践经验。通过以模型为核心的全栈工业智能方案集成向工业客户交付从产品到能力的赋能服务。

http://cyber-insight.com 
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