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AI+自动化,看西门子、倍福、贝加莱、中控、台达等企业如何重塑科技未来?

时间:2024-09-20

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导语:人工智能(AI)作为一项极具普适性的技术,同时也是一项能够成功实现自动化工作流程的技术,它能够突破迄今为止基于传统算法所能实现的自动化极限。

人工智能(AI)作为一项极具普适性的技术,同时也是一项能够成功实现自动化工作流程的技术,它能够突破迄今为止基于传统算法所能实现的自动化极限。工业AI的技术涵盖了工业大模型、工业大数据、机器学习、深度学习、专家系统、知识图谱、人机类脑、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域,它的应用范围非常广泛,包括但不限于预测性维护、质量检测、生产优化、能源管理等。

西门子

西门子全球执行副总裁、西门子中国董事长肖松博士在2024 世界人工智能大会(WAIC)提到,西门子聚焦 40 多个重点行业,服务 40 多万家客户,积累了丰富的现场经验和行业 Know-how。全球三分之一的工厂都在使用西门子的控制器。西门子也是全球十大软件企业之一。在汽车行业,世界前 10 的整车企业中,有 9 家使用西门子工业软件。这些正是工业 AI 创新的底座。

据了解,大量 AI 和场景的结合已经出现在了西门子的成都数字化工厂。至今,西门子已实施了近 100 个 AI 项目,其中绝大部分来自一线工人和技术员的创新,实现工厂制造成本连续 5 年下降,制程质量高达 99.999%。

本次即将开幕的工业展上,西门子将展示其数实融合、软硬结合地全面布局为AI、工业元宇宙等前沿技术,提供了落地工业的坚实技术底座。展会现场,西门子首款用于工业环境中工程设计的生成式人工智能产品Industrial Copilot for Engineering将亮相中国。这款产品能够快速生成复杂的PLC代码、形成HMI图形化界面,帮助自动化工程师减少重复性工作、提高生产能力、缩短开发时间。

倍 福

AI 技术在工业领域有众多潜在应用,其中最前沿的莫过于 AI 机器视觉检测。倍福TwinCAT Machine Learning Creator 能够自动执行复杂的 AI 训练流程,使得自动化与过程控制专家能够自主创建 AI 模型。

倍福为工业 AI 应用精心构建了一个全面的生态系统,其核心优势在于能够直接在工业控制器(PLC)上高效执行 AI 模型。各种传感器都可通过 EtherCAT 现场总线以及配套的 EtherCAT 网络设备连接至控制系统。此外,倍福还能提供各种系统集成式机器视觉硬件,包括坚固耐用的工业相机、高性能的工业级镜头以及光源。传感器信息被即时传输至基于 PC 的控制器,在那里可以直接处理这些信息,包括运用 AI 技术进行深度分析。

倍福秉承开放式控制技术理念,设计了现有的 PLC 集成式执行模块,以支持 ONNX 标准,从而实现了 AI 模型与 AI 训练环境的无缝对接,无论用户使用的是何种训练环境。

AI 模型,尤其是使用 TwinCAT Machine Learning Creator 创建的深度神经网络(深度学习模型),具有良好的泛化特性。训练好的 AI 模型的分析方法呈现出多元化的特点。软件会自动将上传的数据集进行智能划分,一部分被指定为训练数据,用于训练模型;另一部分则作为测试数据,用于模型分析。测试数据集包含了 AI 模型未曾见过的实例数据,即未知实例,但这些实例已经被打标。这样就可以精确地计算出统计值,直观地显示模型的正确率和错误率。

贝加莱

早在 10 年前,贝加莱已经开始通过机理建模与学习混合方式在风力发电机组、饮料灌装设备、印刷等重值设备上开始了预测性维护的应用。在 2021 年,贝加莱(中国)机器智能研究院(MITC)开启对“预测性维护”技术的标准化封装,以让用户能够采用简单的方式来实现预测性维护的应用。

原本采用预测性维护更多的是在设备现场运行,来自众多的领先装备企业也在设计验证阶段、出厂检测、安装验收、工作阶段、长期运行等阶段提出了重要的诉求,基于此,MITC 给这个产品设计了一个比较贴切的名字 “M.Doctor”,它是指 “Machine Doctor”,M.Doctor 按照工业 AI 及软件工程标准化流程设计,通过数据的规范化、系统化采样,以及对数据的标定,完成预处理及关键故障特征提取。经由模型训练过程以及优化,这里采用了机器学习的分类方法,并结合电机、传动链的物理模型进行优化。最终实现全面数据检测、标定、处理、分析、报警、报表的完整系统。

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中控技术

基于在流程工业和工业AI领域深刻的洞察和前沿的技术创新,中控技术正积极构建“AI+数据”核心能力,并将AI作为一个基本要素融入所有产品和解决方案中,加快探索AI技术在流程行业的落地应用,推动流程工业的革命性转变。

2024中控全球新品发布会上,流程工业首款工业AI时序大模型TPT将彻底颠覆工业应用分散、数据应用碎片化等难题,实现工厂从原来的N个模型对应N个应用到现在由一个TPT模型为基座打造一个软件支撑多种应用场景的新模式。全球首款通用控制系统Nyx构建了软件定义、全数字化、云原生的控制系统,不仅彻底颠覆延续近50年的传统集散控制系统的技术架构,更是深度融合Al技术,基于GPU赋能的控制引擎,提供组态自动生成、Al融合PID等功能,从而实现数据预测和自适应控制等,提升装置运行的效益,引领控制领域“人工智能”新时代,解放生产力。

台 达

近期,台达亮相「2024台北国际自动化工业大展」,台达机电事业群总经理刘佳容表示,台达积累多年工控应用现场经验,淬炼整合多种行业智能解决方案,更积极以AI强化数据分析,实现产线虚实整合,助力尖端精密制程迈向数字与绿色转型。

据了解,台达在“产线升级”展区设立虚拟机台开发平台 DIATwin,该平台协助设备制造商在产品开发阶段透过软件建构虚拟设备,利用内建丰富的3D组件库、脱机编程、虚拟调试及AI算法等数字工具,预先在虚拟环境优化设备参数,规划最适制程,可节省设备开发时间约20%,降低硬件开发成本并加速上市。

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电子组装业智能制造方案 DIAMOM中,台达整合自动化机台、设备联网、可视化管理平台、制造执行系统与AI运算分析,可监测生产进度,以及制品质量、设备效率和仓储物流等关键数据,将生产状态全面数字化呈现于3D控制室,协助电子组装业落实智能化低碳制造。


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