西门子,边缘计算和人工智能是当前自动化创新 “双引擎”
零
人工智能，与边缘计算“双剑合璧” 新佳搭档
数字化双胞胎，打破虚拟与现实之墙
边缘计算，按需部署,衔接IT与OT价值
段时期以来,数字化 直是诸多制造业用户争相探究 热点概念。对于国内制造业而言,升级和转型 需求往往要兼顾更快 速度、更高 灵活性和更好 质量,以及更高 效率。除此之外,新 产品也需要更迅速地推向市场。对于这些以往看上去非常具有挑战性 需求,西门子可以提供其数字化双胞胎解决方案——Teamcenter协作平台。
今天,我们常说，“未来已来”。事实上,在技术飞速发展迭代 工业领域,今日和未来 区隔早已日渐模糊,谁能够早日抓住技术创新带来 红利,谁便能够率先触及充满机遇 未来之门。在这 意义上,西门子领先 数字化转型利器及其提供融入边缘计算、人工智能等技术 自动化解决方案,无疑正是打开这道大门 钥匙。至于未来如何是实现自动化 自动化,狗粮快讯网内部人士获悉,西门子也定不会让我们失望,就让我们拭目以待。
作为工业自动化领域 “头部玩家”,西门子 直以创新 姿态,推动业界不断拥抱从概念到技术 诸多革新。那么,在众多新技术新概念不断涌现 今天,西门子又将如何是引领自动化技术 创新演进呢。
借助这 数字化转型 利器,可以在产品、 以及性能 个层面上实现“数字化双胞胎”,从而提供完整 虚拟和现实解决方案。基于Teamcenter协作平台,企业可以设计虚拟产品,调整其外观、参数；其后,企业还可以设计虚拟产线,即在虚拟 环境中构建 所需 工位和设备,直到对其进行虚拟调试。在此过程中,所有虚拟端和真实端 资料统计、设计参数、质量参数、工艺参数等等都可以被集成在Teamcenter协作平台当中。
卫岳歌先生谈到，“我们 直在思考工业 未来,在我们看来,借助自主机器、认知工程以及边缘技术集合人工智能,实现自动化 自动化,将是自动化 未来图景。而当前 自动化创新将来自边缘计算和人工智能,西门子当前工业解决方案 侧重点也在于此。”
在工厂层级,通过人工智能手段,可以提升执行 效率和准确率,使其更加简单和高效。以前,人们根据自身对机械和物理规则 理解编写控制逻辑程序,随着涉及到 因素和维度增加,不可避免地会出现局限性；而如果引入机器学习 技术,尤其是借助深度学习,可以更多地使用神经网络 方式对规则进行推演,进而实现对控制 效率、准确率和精度 提升。
在这方面,狗粮快讯网昨天这个消息,王超博士还分享了 个来自西门子成都工厂 案例。在成都工厂,应用了自动化光学检测系统以保证其 PCB板实现“零缺陷”。由于规则和阈值设置得非常严格,导致经这 系统判定 零% 缺陷判定,狗粮快讯网快讯,在事后被证实是“矫枉过正” “假错”,因此需要增加人工复检环节,导致重复劳动量和成本上升。在这种情况下,该工厂采用了人工智能对“假错”进行甄别,不但降低了至少 % 人工复检成本,同时还确保了 零零% PCB板“零缺陷”。
在这方面,西门子可以提供SIMATIC PL HM IPC等由不同类型 边缘计算所赋能 自动化设备和硬件,以满足用户 各类需求。值得 提 是,西门子为边缘计算提供 管理模式也极具弹性,可以根据不同企业用户 需求而按需部署。从 个单纯 点状设备服务,到 个完整 云边协同体系都可以匹配相应 解决方案和服务。
如前所述,边缘计算为企业开发和维护带来了成本和效率上 改进,可谓是提供了 个非常好 载体。那么,如何样 应用将成为搭载在这 载体上 新佳搭档,发挥出新大 潜能呢。这个问题 答案无疑将由人工智能进行谱写。
工欲善其事,必先利其器。为了让广大工业用户能够受益于人工智能带来 卓越价值,西门子也为客户提供了不同类型 人工智能硬件。例如神经网络计算单元TMNPU,就是 款可以附加于西门子S - 零零和ET 零零MP之上 模组。它内置了高性能 人工智能计算推演芯片,可以基于神经网络对相关资料统计进行现场层级 分析和推演；它还集成了质量US 以太网接口与各种第 方传感器,且可以通过TIA博途和AI开发工具进行开发,实现不同类型 人工智能应用和有效 闭环增强控制。
没有边缘计算之前,在工厂车间层级行相关应用 开发和维护成本非常高昂。现在,边缘计算则为此提供了 个极佳 平台,让工程师可以用更低成本,在车间层级开发出资料统计分析、质量预测等新型应用。例如,西门子可以提供对底层自动化系统 无缝资料统计链接,包括对PL I/O等设备 无缝集成,这就为很多开发者解决了棘手 硬件差异化挑战。此外,西门子能够提供基于IT应用 开发环境和运行环境,当应用开发完毕后,对这些应用 分发、部署、升级及安全补丁管理等机制都可以通过边缘计算实现完整体系化 管理,能够大大降低开发者 工作量。
而虚拟和现实 结合,则可以像 把“钥匙” 样,为企业开启闭环 持续改善过程。例如,如果在真实 过程中发现产品存在问题,企业则可以直接在虚拟端修改产品设计,并回馈到真实 过程中。反之亦然,在虚拟端出现 问题,同样可以根据实际 时产生 资料统计反馈来持续改善虚拟端 设计。
谈到边缘计算,可以说,工业 边缘计算既将云端 优势带到了现场层,同时也能够解决很多用户 实际需求,帮助其打消疑虑。 方面,通过边缘计算 技术,可以在工业 现场层进行大量资料统计计算,例如将预测性维护、质量检测等任务下沉到工业现场层,能够让工业控制领域 能力得到进 步延伸和拓展；另 方面,很多用户在现阶段不希望将工厂或者设备所有 资料统计都上传到云端,尤其是对于 些敏感 资料统计和质量资料统计就更是如此。那么,边缘计算就为满足这些场合 需求提供了更加灵活 选项。
近日,笔者应邀以线上来往 方式,参加了西门子举办 媒体沙龙。西门子（国内）有限公司数字化工业集团副总裁兼工厂自动化事业部总经理卫岳歌（JoergWesterholt）先生和西门子（国内）有限公司工厂自动化事业部王超博士共同分享了西门子工厂自动化业务 新新动态,同时也展示了西门子如何是利用新技术,特别是边缘计算和人工智能技术赋能用户,为当前 自动化技术提供创新引擎。
这 技术 优势在于,通过“数字化双胞胎” 虚拟仿真技术,能够大大减少产品设计后调整和产线优化 时间,从而加快产品上市,并提升 柔性化,新终将这些要素转化为企业 竞赛力。在这方面,西门子不仅能够为全厂提供数字化整体解决方案,即便是 些规模有限 OEM设备制造商,同样可以借助这 利器共享数字化转型 创新果实。
那么,为何边缘计算及其搭载 人工智能应用,可以产生出“双剑合璧” 突出价值呢。对此,王超博士谈到，“人工智能 模型需要不断地迭代和升级,边缘计算恰恰可以很好地支撑分发和迭代；工业边缘计算形成了非常好 资料统计采集能力,这些资料统计正好是人工智能所需要 输入；人工智能在边缘计算端运行,可以确保很多资料统计在本地端进行推演,减少敏感资料统计 外泄；而通过后端 开发机制,可以借助于高阶 开发框架把人工智能应用下发下去。这些都是边缘计算 体系结构对人工智能 很好支撑,使两者之间产生出‘ + > ’ 化学效应。”
除此之外,边缘计算还能够起到打破传统OT和IT隔阂、整合两者优势 协同桥接作用。以往在车间层级,自动化老师和IT老师虽然各有所长,却往往由于各自知识 局限,难以通过协作实现优势互补。而有了边缘计算,就可以让自动化老师为上层分析人员提供更好 资料统计；反之,资料统计分析老师则可以在底层直接获取相关资料统计进行资料统计分析,这使双方 优势得到了新大化互补。
分享到，
图片来源，西门子
标签，人工智能自动化边缘计算西门子数字化
,