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西门子专家谈:打造工业界的AlphaGo

导读: 西门子在做的其实就是工业领域的AlphaGo。AlphaGo的主要技术就是深度神经网络和增强学习。西门子其实在10多年前就已经把这两项技术应用在了燃气轮机和风机的优化上,帮助提高发电设备的效率,减少氮氧化合物的排放。

随着人工智能程序AlphaGo战胜中国的围棋世界冠军柯洁,人工智能越来越受到社会各界的广泛关注。那么人工智能到底能带来什么好处?西门子在如何利用人工智能技术?下面由西门子中国研究院大数据分析研发总监田鹏伟来解答。

1.为什么最近几年人工智能这么火?人工智能到底能带来什么好处?

人工智能其实已经诞生了很多年,但最近几年数据有了大量的积累,这是实现人工智能的基础。并且我们有了处理大量数据的能力,包括计算能力(比如深度学习),大数据处理的宽带,在数据处理的软硬件方面也有了长足的进步。

人工智能给人们的工作学习带来很多便利,比如视觉、语音的交互,包括未来的自动驾驶、精准营销等等。在工业领域的人工智能我们称为机器智能。它也能创造价值,比如提高生产效率,减少非计划性宕机,节能等等。

另外从非技术的因素来讲,人们的意识也发生了变化。人们十分清楚数据中蕴含着大量价值,并且希望挖掘它的价值。

2.西门子的设备也产生大数据吗?我们在如何利用这些大数据?

西门子的一台燃气轮机每天能产生25GB的数据。西门子的一个智能电网平台Energy IP每天能产生30GB的数据。西门子在德国某城市的一个交通管理系统每天能产生6TB的数据。

西门子专家谈:打造工业界的AlphaGo

利用大数据分析实现预测性维护,西门子帮助从马德里到巴塞罗那的26列Velaro E高铁列车增强可用性,将列车准点率提高到了99.9%。如此高的准点率使得高铁运营公司可以为客户提供独特的“晚点退票政策”。 如果列车晚点15分钟或以上,乘客就可获得全额退票。

3.在工业领域,机器智能的应用有哪些?

第一种是可视化分析,让客户以智能的方式理解数据,了解数据反映的设备运行状态、能耗情况、生产力状况等等。

第二,让机器实现自诊断。比如一条生产线突然发出故障报警,如何让机器自己进行诊断,找到产生问题的根本原因,同时还能够基于历史维护记录或者维护标准,告诉客户如何解决故障,甚至让机器自己解决问题、自我恢复。

第三,预测性维护,让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。这样我们就可以提前采取手段,避免非计划性宕机。

最后,提前采取措施,优化运营,比如节能。在工业领域,我们对产线进行节能优化,通过对历史运营数据、工厂排产情况,以及设备配置参数等等的分析,我们帮助客户提前检测出能耗的异常,并提供降低能耗的措施。

4.西门子从事机器智能的优势是什么?

深度学习的概念来自于神经网络。

20多年前,西门子就已经开始从事神经网络方面的研发,现在我们在全球拥有自己的神经网络模型、神经网络框架等。

在工业领域,我们把多年积累起来的算法封装进入可重用的算法库。这些都是在各个行业经过多年验证过的,针对不同设备、不同需求的各种有效算法。这些算法可以拿出来,经过优化、适配,提供给客户使用,满足客户的需求。这是我们做工业大数据分析的很大的基础和优势。

在江苏省科技厅和苏州工业园区的支持下,西门子在进行数控机床的大数据分析,涵盖三个方面:预测性维护、数控机床的诊断和数控机床的生产优化。

西门子在做的其实就是工业领域的AlphaGo。AlphaGo的主要技术就是深度神经网络和增强学习。西门子其实在10多年前就已经把这两项技术应用在了燃气轮机和风机的优化上,帮助提高发电设备的效率,减少氮氧化合物的排放。

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