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是什么阻碍了智能工厂革命?

发布时间:2020-09-29  作者:百家乐在线【官网】

百家乐在线【官网】-数字化获取了普遍的优势,它们还应有尽有通过建设数字双胞胎增加停机时间的预测性确保、强化质量掌控、市场需求驱动的生产、库存优化、淘汰能源和质料成本以及提高安全性和情况性能。许多预测都企图分析价值千金主张。

咨询公司麦肯锡回应,到2025年,物联网经济影响有可能在1.2美元到3.7万亿美元之间。美国商务部最近对美国制造商和智能制造商的一项视察讲明,每年的成本淘汰了570亿美元。

虽然,有一个问题,实质上有几个。制造业的投资周期较为宽,强劲的流程和设备会在一夜之间经常泛起,至关重要的是,所需的技术,如人工智能,仍未险些研发。

人工智能(AI)作为催化剂智能工厂使用工业物联网(IIoT)、大数据和高级分析,以及信息技术(IT)和运营技术(OT)的融合。另外,互相通信的设备造成动态决议,从而优化价值千金建构。

它既再次发生在工厂内,也再次发生在整个价值千金链中,从原质料订购到订单交付给和客户服务。这种回心转意的潜在催化剂是人工智能( AI )。

现在人工智能的大部门兴趣都与机械学习有关——这是一套将现实世界数据和履历与统计分析连系,以得出结论和预测结果的技术。机械学习不是一个新的人工智能领域,但互联网的生长、大量数据的剧增以及盘算机处置能力的大大提升,极大地提高了其预测能力的深度、广度和准确性。

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虽然人工智能显著正在厘革,但它也有其局限性。底层算法的设计很棘手,这可能会造成毛病和车祸偏差;训练步骤一般来说必须十分大量的数据和有可能难以获得的实际履历;神经网络一般来说必须很长时间来训练。

当完工人工智能(AI)的决议错误时,一般来说很难确认原因,这是安全性关键系统中的一个主要问题。为什么人工智能现在被应用于在工厂情况中?虽然,技术是一个驱动因素:大量数据的可用性、机械学习的生长、云盘算(用作网络局限的监控和优化)和边缘盘算出来(为动态决议获取机械学习)的经常泛起 ,以及信息技术(IT)系统与运营技术(OT)系统的融合。

但现在的社会生长趋势也很最重要,还应有尽有全球供应链日益简朴,以及在更有娴熟生产工人方面一连不存在的挑战。换句话说,智能工厂的经常泛起是技术推展和市场夹住的结果。

如果所有的人工智能问题获得解决问题——并且最后将获得解决问题。可是如果没最佳的信息治理,智能工厂依然会较慢生长。

三个这样的治理问题还应有尽有技术尺度、网络安全/隐私和频谱分配。技术尺度智能工厂依赖信息流和系统招呼能力,如果没尺度——基本上是与技术系统涉及的规范或拒绝,就无法构建。

生产过程中用于了数百甚至数千种尺度,并且必须许多新尺度来构建智能工厂。美国中流砥柱尺度与技术研究院(NIST)2016年2月的一份陈诉认为,智能生发生态系统可以被视作由四个厘革级别构成的金字塔:设备级、监视控制和数据收罗(SCADA)级、生产运营治理( MOM )级和企业级。

信息必须在每个级别内部和之间流动,并且早已研发或正在研发数十个尺度以加快这种协作。凭据NIST的众说纷纭,“在生产金字塔内,通信尺度早已建设,但系统之间的互操作性另有容许,这意味著制造商一般来说不会被瞄准在单一的供应商解决方案中。

在整个商业周期中,不存在几个完备的尺度,然而,信息需要与生产系统点对点的水平还是十分受限。”除了制订尺度来空缺这些空缺之外,陈诉还认为了智能工厂面临的另外两个与尺度涉及的障碍:( 1 )缺少对尺度和尺度使用情况的追踪;( 2 )尺度之间的重合和校验。

为避免这些障碍,各个的组织之间的协商与互助是适当的,其中一些正在展开中。还正在制订尺度以增进区块链技术的应用于。

区块链是一个数字分类账,需要以可验证和安全性的方式记载生意业务。美国领土安全部(DHS)正在与工业界展开区块链试点,以理解该技术否可以制止冒充产物和知识产权偷窃。

将必须安全性和界说的互操作性尺度来增进该技术的应用于。网络安全/隐私智能工厂必须在工厂内部和整个价值千金链中的设备和设备之间展开网络。

这种相连淘汰了制造商遭到网络攻击、特工运动和数据偷窃的风险。这些不是假设性问题,例如,2014年,黑客通过网络钓鱼邮件取得采访权限后,破坏了一家德国钢厂。

英国最近的一项视察找到,50%的制造商否认受到黑客攻击,半数不受还击的制造商因此蒙受损失。据美国领土安全部称之为,制造商是针对关键基础设施网络攻击的首要目的。

鉴于智能工厂对传统工厂明确提出的目的越发大,安全性问题显得越发最重要。安全性目的还应有尽有确保生产(无停机或延后)、避免造成家产或人身损害/丧生的系统故障、避免特工运动以及维护客户和员工的隐私。

构建这些目的既不简朴也不更容易。为了维护智能工厂,必须多种方法和系统,还应有尽有网络物理系统的安全性体系结构、通过证明磨练软件完整性(需要检测恶意软件或非预期代码的过程),以及安全性的设备治理。

获取智能生产设备和服务的供应商似乎参予了这些安全性研发,政府也是如此。美国政府与工业界互助,为关键基础设施研发了基于风险和强迫的网络安全框架,普遍限于于还应有尽有制造商在内的一系列企业。

NIST还宣布了与智能工厂涉及的智慧都市框架。另一个日益严重的问题牵涉到个人信息的隐私。

欧盟的一般数据掩护条例(GDPR)是一个法律框架,为搜集和用于个人信息制订了指导目的。这项新的法律对智能工厂也有影响,例如,丈量生产线产量的技术可能会搜集个别工人的数据。

制造商必须通过改版隐私声明并保证这些声明合乎GDPR拒绝,同时保证他们对用于这些技术搜集的个人信息是半透明的。最后,智能工厂将推展保险业的厘革,保险业将面临建构解决方案来治理风险变幻莫测无穷的市场需求。

频谱分配构建智能工厂允诺所需的设备数量是信息治理的一个最重要考虑到因素。这些设备预计将通过无线通信展开操作者。

无线设备现在有数十亿台,由于物联网和工业物联网(IIOT),这个数字预计将呈圆形指数级快速增长。所有这些对无线通信的市场需求都必须频谱,这是一种匮乏的公开场合资源。

为了让智能工厂取得乐成,政府必须分配屡见不鲜以切合这种市场需求快速增长的频谱。在美国,联邦通信委员会( FCC )为消费者和商业用途分配频谱。

去年,美国政府问责局(GAO)回应问题展开了视察。凭据GAO的陈诉,美国联邦通信委员会指出,当前能用的频谱屡见不鲜以切合物联网在旋即未来的快速增长,除非用于大量频谱的设备剧增。

GAO还认为,“随着无线设备数量的快速增长,治理阻碍显得越发具备挑战性,特别是在不必须无线许可的频段中。”GAO建议FCC开始追踪物联网的快速增长,以保证有富足的频谱能用。

如果必须特另外频谱来否决智能工厂,那么它是许可频谱?并未许可频谱还是分享频谱?FCC将要求如何在每种类型之间以及在哪个频带内分配能用频谱。这些政府决议将影响美国智能工厂的频谱供应和质量。

其他中流砥柱也在希望解决问题如作甚工业用途分配频谱的问题。GAO的陈诉认为,每个中流砥柱都在采行有所不同方法,最少有一个中流砥柱,韩国,将频谱专用于工业用途。

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