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让我们看看另一个案例mdashmdash结合AIoT技术的产品质量检测

作者:牧晓 2021-09-03 22:52  来源:C114通信网  阅读量:14057   
文章摘要
最近几年来,伴随着各行各业数字化转型的不断深入,人们可以感受到数字智能时代正在向我们加速。 以5G,云计算,边缘计算,大数据,人工智能为代...

最近几年来,伴随着各行各业数字化转型的不断深入,人们可以感受到数字智能时代正在向我们加速。

以5G,云计算,边缘计算,大数据,人工智能为代表的数字前沿技术与工业领域深度融合,孵化出一大批创新应用场景这些场景不仅改变了行业的流程和流量,也颠覆了商业模式,重构了产业生态格局

最典型的是工业制造业,它一直被称为国民经济的支柱产业。

众所周知,工业是最重要的物质生产部门,也是国力的象征它不仅为人们的物质生活提供了必要的消费品,也为整个社会的发展提供了原料和动力,支撑着国家的经济自主,政治独立和国防安全

纵观18世纪以来的人类近代史,其实就是工业革命的发展史从蒸汽机开始,人类经历了三次工业革命的洗礼,才实现了生产力的飞跃,并一步步走到了现在的信息时代

如今,数字技术与产业技术升级的结合将催生第四次产业革命这场革命将如何重塑人类社会的运行模式AIoT工业4.0将向什么方向发展

让我们用这篇文章来深入看看数字智能制造的未来场景。

AIoT,如何赋能工业制造。

每个人都应该对第四次工业革命有所了解这是一场以人工智能,虚拟现实,石墨烯,基因技术,量子信息,可控核聚变,清洁能源,生物技术为突破的产业革命

从工业制造的角度来看,其最大的变化是数字智能技术的深入应用和工业互联网的引入。

工业互联网与我们每天使用的移动互联网完全不同它是工业互联网的代表,也是新一代ICT技术与OT技术的深度融合

互联网不仅是产业基础设施的数字化升级,也是产业流程和产业经济生态的演进通过工业互联网将人,机,物,系统全面连接起来,可以构建覆盖整个产业链和价值链的全新制造和服务体系该系统以信息化,网络化和智能化为基础它的驱动力,除了化石燃料和电力,还包括计算力和连接力

借助计算力和连接力,进一步细化工业制造中的分工协作,深度优化生产流程在生产过程中,R&D,生产,质量控制和维护环节将从人工控制转变为计算控制计算能力的最终表现就是AI人工智能

聊了很久,大家可能会觉得太抽象,难以理解接下来,我们不妨通过几个案例来看看数字智能如何赋能工业制造,提高生产效率

首先我们来看一个工业机器人在流水线上智能分拣的案例。

进入21世纪后,工业机器人和机械臂被广泛使用,取代了一些流水线员工早期的机器人只能接受特定的指令和程序,执行一些固定的操作,基本没有智能

当传送带运送不同的物品时,机器人无法判断物品的类别,也无法区分它们。

工业互联网引入后,情况就不一样了。

通过在机器人上安装通信模块,可以将机器人摄像头拍摄的物体图像上传到云端,云端可以识别图像通过结合机器学习和人工智能算法,可以提前判断对象的类别然后,在云的指令下,机器人驱动机械臂,抓取精确位置的物体并进行分类

这样,机器人真正达到了和流水线工人一样的加工能力,甚至更强。

让我们看看另一个案例mdashmdash结合AIoT技术的产品质量检测。

质量检验

现在,借助摄像头,传感器等数据采集设备,我们可以对检查对象进行高速拍照,然后将数据发送到云端结合云中的机器学习,对缺陷类型进行分类,如虚焊,漏焊,腐蚀,断裂等然后机械臂被指示标记并挑出有缺陷的产品

更重要的是,AI不仅可以判断产品缺陷,还可以总结缺陷规则,帮助生产线找到可能的缺陷原因,并加以纠正和避免。

AIoT核心要素分析。

通过以上两个例子,我们可以看出,真正数字智能的实现离不开这些重要的要素:

首先要有强大的数据采集设备,包括超高分辨率的摄像头,超精细的精密传感器等等没有数据,永远不可能

其次,我们需要一个高性能和无处不在的通信网络。

一个完整的网络,包括终端和网络侧设备这里决定网络性能的是模块

最近几年来,伴随着时代的发展,无线通信技术在通信能力上已经大大接近与有线通信技术的差距而且无线技术本身具有部署灵活,无布线覆盖的优势,因此被广泛应用于工业制造,物流运输,教育医疗,城市治理等领域

无线模块的能力也在突飞猛进,功耗不断降低,集成度越来越高通常,一个模块可以支持多种标准和功能比如电信Rx500x系列模块不仅支持2/3/4/5G,还提供GNSS定位,eSIM等功能

5G是目前最先进的通信技术它具有大带宽,低延迟,海量连接的特点,非常适合工业制造场景我们前面案例中提到的高速图像识别,以及海量高清图像的传输,都需要5G这样的高速网络

而且,为了快速实现拍照,分析,处理的闭环,网络需要有极低的时延,这也是5G的强项5G空口的端到端时延可以控制在几毫秒,抖动小,可靠性高,完全满足工业场景的要求

在3GPP R16标准确定之后,

5G工业模组正在不断涌现,赋能了工业场景的5G化。

最后,就是强大的算力平台。

借助模组和网络,数据得以畅通流动,进入云端云端结合大数据分析,对海量的IoT数据进行处理,通过在这些数据上构建合适的算法模型,就能实现生产流程的智能化,用高效的AI取代人工,提升效率,降低成本

值得一提的是,AI算力的运用,既可以在云计算中心完成,也可以在边缘计算节点完成,甚至可以在具有AIoT能力的通信模组上直接完成。

数智时代的通信模组,不仅通信能力强,算力也在不断增强,可以承担越来越多的端计算任务,包括人工智能算法的运行。

例如移远通信的智能模组SG500Q,SA800U,SC66,SC665S等产品,就具备基础的AI算力,集成高算力CPU,高性能GPU及NPU,可以完成不少运算工作,分担云端的压力。

端计算,边缘计算,云计算相结合,实现了算力的无处不在,既有效减少了网络传输数据的负荷,也减少了数据处理的时延。

结语

数字智能时代,最宝贵的是什么。

是想象力。

我们的社会,拥有百行千业,每个行业都有自己的工作场景数字智能技术是一种赋能,究竟如何利用这种赋能,深入改造自己所处的行业,是每个行业人都必须深入思考的问题

仅从工业制造场景来说,目前涌现出的各种数字化应用,已经在潜移默化地颠覆我们的行业mdash,mdash,在智慧矿场,无人矿机和矿车正在有条不紊地进行矿石的挖掘和搬运,在智慧码头,身处舒适空调房间的工作人员,正在远程操作吊机,进行货柜调运,在智慧电网,无人巡检机器人正在对输配电设备进行严格的检查hellip,hellip,

量变产生质变,无数细分场景的演进,最终推动产业的变革。

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