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拥抱人工智能,实现制造业企业转型升级


 在智能工厂的环境下,将产生大量的产品技术数据、生产经营数据、设备运行数据、设计知识、工艺知识、管理知识、产品运维数据。建立智能决策系统,对上述信息进行搜集、过滤、储存、建模,应用大数据分析工具和人工智能技术,为各级决策者获得知识和洞察力,提高决策的科学性。

  企业数字化平台是实现智能制造的基础。首先生产装备、仓储物流装备要实现数字化,安装各种传感器、控制装置、数据采集装置、智能芯片,通过物联网平台实现万物互联,采集大量的设备及产品工艺运行参数,为优化控制提供数据。通过一系列工业软件:研发设计软件CAD、CAE、CAPP、PLM、CAM,生产经营管理软件ERP、SRM、CRM、PM,制造执行系统MES,实现产品设计、工艺设计数字化,经营管理和生产制造过程的数字化。所有上述数据通过大数据平台、企业知识图谱、专家系统将这些数据进行清洗、分类、储存,为人工智能的应用提供基础数据。

  智能制造离不开网络化协同发展新模式,那就需要从以下七个方面重点突破。

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  一是将网络化协同制造作为企业的发展战略,与供应商和合作伙伴建立战略合作伙伴关系。

  二是加快信息网络基础建设,持续加强服务于制造业的信息技术发展,加快工业互联网建设,通过技术研究、标准引导、试验验证、产学研用结合等方式,全方位推动工业互联网创新研究和发展,引导发展一批重点行业独立运营的企业级工业互联网平台。 

  三是加快提升技术产业支撑能力,加快工业无线网络、工业传感器、工业软件、高端装备等关键核心技术研发和产品研制,推进边缘计算、深度学习等新兴技术在新模式的应用研究。 

  四是加大资金支持,通过设立产业投资基金等方式,带动社会资本向工业领域投入,鼓励引导风险投资、私募股权基金为产业发展提供多元化资金支持,鼓励制造业企业信息化改造,全面推进产融合作。

  五是加快典型应用推广,在积极推进网络化协同制造试点示范基础上,对典型企业开展网络化协同制造新模式的做法和经验进行梳理、总结,树立具有典型示范作用的行业标杆。

  六是完善标准体系,面向关键技术和重点应用领域,使标准化与网络化协同制造新模式同步,甚至超前,要及早抢占先机,开展关键技术的标准研制,建立标准应用推广服务体系,加快标准国际化进程。

  七是做好人才储备培养,推动高校、科研院所、企业等机构依照推进网络化协同制造发展需求,培养信息技术、工业工程、物联网和人工智能等多类学科跨领域复合型人才

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  进入云计算、物联网时代,制造业正在经历一次新的洗牌过程。从业务和经营管理的角度看,当前制造业正在经历从粗放式经营到精细化经营的转变。以前,制造业客户比较注重如何降低成本,而现在则希望借助信息化手段改善经营,更关键的是要提升效率。


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