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      過程控制人工智能與“工業4.0”實訓中心建設

      時間:2020-06-30 12:46

      過程控制人工智能與“工業4.0”實訓中心建設方案

      (1)過程控制技術介紹
      工業中的過程控制是指以溫度、壓力、流量、液位和成分等工藝參數作為被控變量的自動控制。過程控制也稱實時控制,是計算機及時的采集檢測數據,按最佳值迅速地對控制對象進行自動控制和自動調節,如數控機床和生產流水線的控制等。
         過程控制技術是綜合了計算機、控制技術、機構學、信息和傳感技術、人工智能、仿生學等多學科而形成的高新技術,是當代研究十分活躍,應用日益廣泛的領域。機器人應用情況,是一個國家工業自動化水平的重要標志。
      過程控制并不是在簡單意義上代替人工的勞動,而是綜合了人的程序控制和機器特長的一種擬人的電子機械裝置,既有人對環境狀態的快速反應和分析判斷能力,又有機器可長時間持續工作、精確度高、抗惡劣環境的能力,從某種意義上說它也是機器的進化過程產物,它是工業以及非產業界的重要生產和服務性設備,也是先進制造技術領域不可缺少的自動化設備。
      (2)全球過程控制發展歷史與現狀
         過程控制的特點、發展歷史及現狀過程工業是抬石化、電力、冶金、造紙、化工、醫藥、食品等工業,其特點是連續性。據有關統計1991年以來我國公布的產品銷售額排名的前10名中,約有80%~90%屬于連續工件:按利潤排名的前20名中,連續工業約占70%,可見連續工業的發展對我國國民經濟有著十分重要的意義。隨著科學技術的迅猛發展,連續工業逐步向大型化、連續化、自動化和集成化方向發展。為了提高競爭能力,連續工業正在不斷地通過提高自動化水平來提高產品質量、節省能源、降低成本以獲取更顯著的經濟效益。從控制工程的觀點看,過程工業有如下一些特點:①連續工業生產往往伴隨有物化反應、生化反應、相變過程等,因此過程控制是伴隨信息技術的不斷普及而逐步發展起來的。1988年,美國紐約大學的懷特教授(P.K.Wright)和卡內基梅隆大學的布恩教授(D.A.Bourne)出版了《智能制造》一書,首次提出了智能制造的概念,并指出智能制造的目的是通過集成知識工程、制造軟件系統、機器人視覺和機器控制對制造技工的技能和專家知識進行建模,以使智能機器人在沒有人工干預的情況下進行小批量生產。
      (3)過程控制發展現狀及前景預測
      過程控制和智能制造是伴隨信息技術的不斷普及而逐步發展起來的。1988年,美國紐約大學的懷特教授(P.K.Wright)和卡內基梅隆大學的布恩教授(D.A.Bourne)出版了《智能制造》一書,首次提出了智能制造的概念,并指出智能制造的目的是通過集成知識工程、制造軟件系統、機器人視覺和機器控制對制造技工的技能和專家知識進行建模,以使智能機器人在沒有人工干預的情況下進行小批量生產。
      上世紀90年代,隨著信息技術和人工智能的發展,智能制造技術引起發達國家的關注和研究,美國、日本等國紛紛設立智能制造研究項目基金及實驗基地,智能制造的研究及實踐取得了長足進步。
      本世紀尤其是2008年金融危機以后,發達國家認識到以往去工業化發展的弊端,制定“重返制造業”的發展戰略,同時大數據、云計算等一批信息技術發展的前端科技引發制造業加速向智能化轉型,把智能制造作為未來制造業的主攻方向,給予一系列的政策支持,以搶占國際制造業科技競爭的制高點。

       人工智能行業發展

      (1)人工智能的定義及特點
       
      人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為 AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。形象來說,人工智能可以理解為由不同音符組成的音樂,而不同音符是由不同的樂器所奏響的,最終實現傳遞演奏者內心所想與頭腦所思的效果。人工智能產業的構建包括數據資源、計算引擎、算法、技術、   基于人工智能算法和技術進行研發及拓展應用的企業以及應用領域。
      人工智能技術是人類在利用和改造機器的過程中所掌握的物質方法、手段和知識等各種  活動方式的總和。
      2017 年 7 月 21 日,國務院新聞辦公室舉行國務院政策例行吹風會,重點介紹《新一代
       
      人工智能發展規劃》的編制情況??萍疾扛辈块L李萌在回答記者提問時表示,經過 60 多年的演進,人工智能出現了一些新特點,包括《規劃》當中講到“它呈現出深度學習、跨界融   合、人機協同、群智開放和自主智能的新特點”。新一代的人工智能主要是大數據基礎上的   人工智能。
      歸納起來,人工智能具有以下五個特點:
       
      1. 從人工知識表達到大數據驅動的知識學習技術。
       
      1. 從分類型處理的多媒體數據轉向跨媒體的認知、學習、推理,這里講的“媒體”不是新  聞媒體,而是界面或者環境。
      2. 從追求智能機器到高水平的人機、腦機相互協同和融合。
       
      1. 從聚焦個體智能到基于互聯網和大數據的群體智能,它可以把很多人的智能集聚融合起  來變成群體智能。
      2. 從擬人化的機器人轉向更加廣闊的智能自主系統,比如智能工廠、智能無人機系統等。據了解,國際普遍認為人工智能有三類“弱人工智能、強人工智能還有超級人工智能”。
      弱人工智能就是利用現有智能化技術,來改善我們經濟社會發展所需要的一些技術條件和發   展功能。強人工智能階段非常接近于人的智能,這需要腦科學的突破,國際上普遍認為這個   階段要到 2050 年前后才能實現。超級人工智能是腦科學和類腦智能有極大發展后,人工智能就成為一個超強的智能系統。從技術發展看,從腦科學突破角度發展人工智能,現在還有
      局限性。我們普遍認為的新一代人工智能,是建立在大數據基礎上的,受腦科學啟發的類腦   智能機理綜合起來的理論、技術、方法形成的智能系統。
      跟以往相比,新一代人工智能不但以更高水平接近人的智能形態存在,而且以提高人的智力能力為主要目標來融入人們的日常生活。比如跨媒體智能、大數據智能、自主智能系統等。在越來越多的一些專門領域,人工智能的博弈、識別、控制、預測甚至超過人腦的能力,   比如人臉識別技術。
      新一代人工智能技術正在引發鏈式突破,推動經濟社會從數字化、網絡化向智能化加速
       
       
      就具有智能,人工智能的研究處于“推理期”。
       
      知識期:當人們意識到人類之所以能夠判斷、決策,除了推理能力外,還需要知識,人  工智能在 20 世紀 70 年代進入了“知識期”,大量專家系統誕生。
      機器學習期:隨著研究向前推進,專家發現人類知識無窮無盡,且有些知識本身難以總結后交給計算機,于是一些學者誕生了將知識學習能力賦予計算機本身的想法。發展到 20
      世界 80 年代,機器學習真正成為獨立的學科領域、相關技術層出不窮,深度學習模型及
       
      AlphaGo 增強學習的雛形-感知器-均在這個階段得以發明。2010 年后,相繼在語音識別、計算機視覺領域獲得重大進展,圍繞語音、圖像等人工智能技術的創業也大量涌現,從量變實現質變的過程。
      人工智能的技術熱點
      工業革命使手工業自動化,而機器學習則使機器本身自動化。通過機器學習,計算機能夠自己生成模型,進而提供相應的判斷,達到某種人工智能的結果的實現。因此,在數據的“初始表示”與解決任務所需的“合適表示”相距甚遠的時候,可以采用深度學習的方法,   它是機器學習的子集。
      深度學習與傳統方法的區別。將樣本數據輸入計算機,一般算法會利用數據進行計算然后輸出結果,機器學習的算法則大為不同,輸入的是數據和想要的結果,輸出的則是算法模型,即把數據轉換為結果的算法模型。

      政策及環境
       
      伴隨政策支持的逐步深入,中國政府將有力推動新一代人工智能技術的產業化與集成應   用,促進新一代人工智能產業發展,助力實體經濟轉型升級。相比美國和英國,中國的支持   力度雖更大,但較少關注人工智能的道德倫理問題。
      中國:強調促進人工智能發展并達到世界領先水平。
       
      2016-2017 年陸續發布《互聯網+人工智能三年行動實施方案》《新一代人工智能發展規劃》《促進新一代人工智能產業發展三年行動規劃(2018-2020 年)》,并在《“十三五” 國家科技創新規劃》《“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》《2017 年全國政府工作報告》《十九大報告》等政府報告中提出鼓勵人工智能產業發展。重點內容包括促進人工智能的發展,讓中國人工智能產業競爭力進入國際第一方陣;帶動我國產業升級和經濟轉型; 培育發展人工智能新興產業,鼓勵智能化創新。
      美國:強調人工智能創新和效用最大化并減少負面影響。
       
      2016 年,美國白宮接連發布了三份人工智能發展報告,分別是:《為未來人工智能做好準備》、《美國國家人工智能研究與發展策略規劃》、《人工智能、自動化及經濟》。

      從報告中反映出來的美國人工智能發展戰略來看,美國人工智能的發展,時刻以經濟應   用與社會服務為基礎,使新的技術能夠充分應用到工業界和社會服務之中,從而將自上而下   的國家戰略導向與龐大的經濟與社會體系相結合。
      同時,美國開始強調強調人工智能創新和效用最大化并減少負面影響。了解并解決人工   智能的倫理、法律和社會學影響;通過標準和基準以測量和評估人工智能技術,更好地了解   國家人工智能的人力需求。
      英國:強調個人數據安全保護。
       
      3.2 行業人才需求
       
         人工智能是目前最熱門的行業之一,從走在前沿的科技公司,到努力創新的傳統行業, 幾乎都想把握這個新“風口”。而人工智能的核心就是人才,熱門的行業通常意味著工作機會和薪酬待遇都跟著增加。據領英近日發布的《全球 AI 領域人才報告》顯示,截至 2017 年一季度,基于領英平臺的全球 AI(人工智能)領域技術人才數量超過 190 萬,其中美國相關人才總數超過 85 萬,高居榜首,而中國的相關人才總數也超過 5 萬人,位居全球第七。
      然而這些人才仍不能滿足互聯網行業的需求,工信部教育考試中心副主任周明也曾在
      2016 年向媒體透露,中國人工智能人才缺口超過 500 萬人。

      方向 人工智能應用開發類 人工智能運維部署類 人工智能市場營銷類
        數據挖掘工程師    
        深度學習工程師    
        機器學習工程師 系統運維工程師 人工智能市場專員
      崗位 圖像處理與識別工程師 測試工程師 人工智能解決方案架構師
        機器視覺工程師 交付工程師 人工智能售前工程師
        算法工程師    
        軟件開發工程師    
      人工智能崗位需求總體可分類成應用開發類、運維部署類與市場營銷類三大類,如下表  所示:
       
       
       
       
       
       
       

      中國制造2025(即工業4.0)的定位


      中國“工業4.0”的五大特點
      互聯:“工業4.0”的核心是連接,要把設備、生產線、工廠、供應商、產品和客戶緊密地聯系在一起。
      數據:“工業4.0”連接和產品數據、設備數據、研發數據、工業鏈數據、運營數據、管理數據、銷售數據、消費者數據。
      集成:“工業4.0”將無處不在的傳感器、嵌入式中端系統、智能控制系統、通信設施通過CPS形成一個智能網絡。通過這個智能網絡,使人與人、人與機器、機器與機器、以及服務與服務之間,能夠形成一個互聯,從而實現橫向、縱向和端到端的高度集成。
      創新:“工業4.0”的實施過程是制造業創新發展的過程,制造技術、產品、模式、業態、組織等方面的創新,將會層出不窮,從技術創新到產品創新,到模式創新,再到液態創新,最后到組織創新。
      轉型:對于中國的傳統制造業而言,轉型實際上是從傳統的工廠,從2.0、3.0的工廠轉型到4.0的工廠,整個生產形態上,從大規模生產,轉向個性化定制。實際上整個生產的過程更加柔性化、個性化、定制化。這是工業4.0一個非常重要的特征。

      中國“工業4.0”技術支柱

      “工業4.0”九大技術支柱包括工業物聯網、云計算、工業大數據、工業機器人、3D打印、知識工作自動化、工業網絡安全、虛擬現實和人工智能。

      國內典型企業實施“工業4.0”(工業4.0)情況

      華為公司:華為公司的人類互聯網業務模式和智能工廠解決方案。在華為看來,工業4.0的核心是云計算、大數據和物聯網,本質是企業生產系統與信息通信技術系統深度融合發展到新階段而產生的新的工業發展模式。


      格力公司:格力公司的“自動化+機器人”全透明工廠。在智能硬件和智能化生產線的基礎上,對運營管理、訂單交付、產品開發、生產系統、供應配送實施了透明化。

      冰箱智能車間
      聯想公司:聯想公司發布的“云計算+大數據”騰云計劃。C-云計算(Cloud)、E-企業級應用(Enterprise)、M-移動互聯行業應用(Mobility),以及S-IT服務(Services),目標是成為世界級云基礎架構的領導者。

      中國中車:中國中車集團工業物聯網生產車間。工業物聯網是物聯網在工業領域的細分,它被定義為能夠通過網絡互相交流的智能工業產品、流程、服務的集合。工業物聯網能夠進一步提升工業的信息化、自動化、智能化,實現機器與機器、機器與人、機器與物之間的互聯互通,使制造真正邁入智能化。

      3.1.8 職校與技校在工業機器人及“工業4.0”(工業4.0)等教育現狀分析

      目前,國內部分職校與技校設置了工業機器人相關專業,但專業并不健全,僅停留在原機電專業上增加一兩門機器人課程,而針對機器人應用人才的課程和科普性教育都處于空白狀態。當前社會的普遍反映是:工業機器人雖然很熱門,人才缺口巨大,但是由于教育滯后的原因,學校普遍沒有建立工業機器人專業和合適的實訓基地,因此學校教師難以達到機器人專業知識的任教水平,學生也不能取得機器人相關證書。當前從事工業機器人安裝調試、工業機器人現場編程、機器人自動線維護等崗位的人員主要來自對電氣自動化技術、機電一體化等專業畢業生的二次培訓,而且短期培訓難以達到崗位要求。這都說明了目前我國的工業機器人相關專業的教育已經明顯落后于工業的發展需求。
      對于職校與技校,主要精力應放在應用型人才培養,而具體到工業機器人專業教育方面,則應以培養工業機器人基礎編程工程師、調試工程師、操作及維護工程師為主要目標,使學生具有工業機器人理論知識基礎,能熟練地操作工業機器人,并具有工業機器人調試與維護經驗。對于這些學生,畢業后主要面向于工業機器人系統集成商及工業機器人應用企業,同時,部分優秀學生也可進入工業機器人生產企業,接觸到工業機器人核心技術,為工業機器人發展貢獻自己的力量,同時也能獲得一個更加光明的職業前景。
      工業革命,教育先行。高校作為人才培養的重要載體,自然應站在機器人時代發展的風口浪尖上,提前布局,做好機器人人才培養的準備。當然,在當前新形勢下,要快速推動機器人專業人才的培養,單純依靠高校的力量,已經顯得較為薄弱。因此,必須采取校企聯合、合作共建的模式,將企業的機器人實際應用經驗、研發經驗與高校教學模式相結合,共同推進工業機器人專業教育與人才培養。

      3.1.9 《工業機器人技術與“工業4.0”》專業的市場需求

      • 中國已經成為全球焊接機器人的第一大市場;
      • 搬運和焊接使用量最大;
      • 兩種類型的工業機器人保有量占到世界工業機器人總保有量的69%;
      • 招工難和工人流動率高成為不少制造企業普遍面臨的問題,不少企業選擇以工業機
      器人代替人工作業;
      • 目前中國正在服役的機器人占全球總量約8%,未來幾年中國市場的工業機器人需
      求總量將在3.5萬臺左右,占全球比重16.9%;