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將夢(mèng)想變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)是科技的魅力所在，而科技所創(chuàng)造的現(xiàn)實(shí)價(jià)值，也許連科幻電影都不曾預(yù)料到。如今，人工智能已經(jīng)融入社會(huì)生活的方方面面，從“刷臉”支付、語音助手等日常應(yīng)用，到疫情期間發(fā)揮重要作用的智能測(cè)溫系統(tǒng)、智能消毒機(jī)器人，都為人們提供著更加便捷和人性化的服務(wù)。

與此同時(shí)，人工智能也從消費(fèi)領(lǐng)域拓展到制造業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施、能源、交通、醫(yī)療等關(guān)系國(guó)計(jì)民生的關(guān)鍵領(lǐng)域，逐步實(shí)現(xiàn)規(guī)?；涞?。

“人工智能與工業(yè)場(chǎng)景融合將釋放出巨大潛能。我們應(yīng)當(dāng)關(guān)注人工智能在不同工業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新和應(yīng)用，以提升現(xiàn)有系統(tǒng)性能，并助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型達(dá)到新高度。” 西門子大中華區(qū)總裁兼首席執(zhí)行官赫爾曼（Lothar Herrmann）表示，“憑借在工業(yè)領(lǐng)域170多年的豐富經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，遍布世界的專家資源，以及先進(jìn)的人工智能技術(shù)，西門子為客戶提供安全可信、更懂工業(yè)的人工智能解決方案。”

汽車制造：破題“智造”，未雨綢繆

在現(xiàn)代化的汽車生產(chǎn)車間里，數(shù)字化和智能化技術(shù)為突破傳統(tǒng)制造工藝中的難點(diǎn)打開了全新思路。

以沖壓工藝為例，振動(dòng)直接反映著加工過程中的設(shè)備健康狀況，是設(shè)備安全評(píng)估的一項(xiàng)核心指標(biāo)。然而，振動(dòng)分析極為復(fù)雜，產(chǎn)線上多種設(shè)備和眾多組件之間的振動(dòng)相互影響、疊加，形成一場(chǎng)大型“復(fù)合”振動(dòng)，只有經(jīng)驗(yàn)豐富的領(lǐng)域?qū)＜也拍?ldquo;讀懂”這些動(dòng)態(tài)交錯(cuò)的信號(hào)。但專家無法全天候?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)，尤其在伺服壓機(jī)應(yīng)用場(chǎng)景中，速度、位移、壓力等都在不斷變化，單憑人力更難以捕捉復(fù)雜的加工過程。當(dāng)人力不可為，人工智能介入是必然選擇。

北京奔馳與西門子合作，以人工智能、云計(jì)算等數(shù)字化技術(shù)打造智能制造車間。

來自西門子數(shù)字化工業(yè)集團(tuán)客戶服務(wù)部門和西門子中國(guó)研究院的專家團(tuán)隊(duì)，將專家經(jīng)驗(yàn)與人工智能相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了基于振動(dòng)分析的預(yù)測(cè)性維護(hù)。北京奔馳汽車有限公司（北京奔馳）與西門子合作，為其沖壓車間（一期）生產(chǎn)線上的關(guān)鍵設(shè)備加裝了70多個(gè)傳感器，每個(gè)傳感器每秒可采集20000多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。如此龐大的數(shù)據(jù)量上傳至云端，進(jìn)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的云端大數(shù)據(jù)分析。 “聰明”的人工智能系統(tǒng)因此成為了專家智慧的延伸，能夠?qū)崟r(shí)掌握設(shè)備狀態(tài)，并預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)故障的可能性。

有了人工智能的加持，針對(duì)加工過程中的振動(dòng)分析會(huì)更加精準(zhǔn)且全面，幫助工作人員高效安排運(yùn)維工作。

“成功部署后，系統(tǒng)在一天深夜捕捉到車間某處電機(jī)異常振動(dòng)，即時(shí)通知客戶，避免了非計(jì)劃性停機(jī)，保證了產(chǎn)線的正常運(yùn)行。”西門子中國(guó)研究院高級(jí)研究員周林飛說，“未雨綢繆，這讓大家切實(shí)感受到了工業(yè)人工智能的價(jià)值所在。”

過程工業(yè)：工廠里的“最強(qiáng)大腦”

在石油化工、有色冶金、鋼鐵等過程工業(yè)領(lǐng)域，生產(chǎn)連續(xù)性至關(guān)重要。由于設(shè)備故障而導(dǎo)致的短暫非計(jì)劃性停機(jī)就可能給企業(yè)造成上百萬的經(jīng)濟(jì)損失，甚至引發(fā)火災(zāi)、爆炸等嚴(yán)重安全事故。

在中國(guó)石化青島煉油化工有限責(zé)任公司（青島煉化）的智能工廠里，西門子預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)SiePA為客戶建立起從智能預(yù)警到高級(jí)診斷的閉環(huán)機(jī)制，幫助客戶有效控制風(fēng)險(xiǎn)，保證生產(chǎn)的可靠性和安全性。這一過程既運(yùn)用了對(duì)傳感器量化數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度分析，也結(jié)合了基于知識(shí)圖譜的自然語言處理技術(shù)，堪稱工業(yè)界的“中西醫(yī)結(jié)合”。

SiePA系統(tǒng)是工廠中的 “最強(qiáng)大腦” 。它基于智能運(yùn)算為工作人員及時(shí)提供設(shè)備故障預(yù)警，并根據(jù)簡(jiǎn)要描述迅速匹配相關(guān)歷史案例，進(jìn)而推薦行之有效的維護(hù)方案。通過便捷的交互式操作，工作人員還可以將當(dāng)前的處理過程與結(jié)果反饋給系統(tǒng)，形成機(jī)器學(xué)習(xí)模型的閉環(huán)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的固化與傳承。

工廠設(shè)備是否存在潛在風(fēng)險(xiǎn)？應(yīng)該采取什么措施？企業(yè)所關(guān)心的兩大核心問題都可以在SiePA系統(tǒng)中找到答案。

除了設(shè)備本身之外，SiePA系統(tǒng)還可以結(jié)合生產(chǎn)環(huán)境和相關(guān)工藝數(shù)據(jù)，智能挖掘潛在的異常生產(chǎn)過程，為整個(gè)工廠的運(yùn)行狀態(tài)提供預(yù)測(cè)性分析。這將有助于確保生產(chǎn)的穩(wěn)定性，對(duì)于制藥、食品飲料、精細(xì)化工等生產(chǎn)批次化明顯的行業(yè)具有重要意義。

數(shù)字化光伏：“快、準(zhǔn)、穩(wěn)”可兼得

從城市上空俯瞰，人們會(huì)發(fā)現(xiàn)一排排的藍(lán)色屋頂。它們是把太陽能直接轉(zhuǎn)化為電能的光伏組件。制造企業(yè)采用屋頂分布式光伏發(fā)電方式，不但能緩解當(dāng)?shù)毓╇姼叻鍟r(shí)間段的電網(wǎng)壓力，同時(shí)還環(huán)保節(jié)能，為自身節(jié)省大量工業(yè)電費(fèi)支出。

蘇州西門子電器有限公司（SEAL）的工廠屋頂光伏總裝機(jī)容量1.24兆瓦，平均發(fā)電效率達(dá)84.5%，每年為工廠減少碳排放約1220噸。

屋頂光伏使用壽命周期為25年左右，有效的運(yùn)維管理是光伏電站長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行的根本保障。然而，定期進(jìn)行全面巡檢與清洗需要投入大量的人力物力，且難以及時(shí)、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)異常。如何讓長(zhǎng)期的運(yùn)維工作降本增效，是管理者最為關(guān)心的問題。

組件運(yùn)行狀態(tài)的完全可視化和在線實(shí)時(shí)診斷讓全電站無人值守成為可能。

對(duì)此，來自西門子智能基礎(chǔ)設(shè)施集團(tuán)解決方案與服務(wù)業(yè)務(wù)部門、MindSphere數(shù)字化應(yīng)用中心的專家團(tuán)隊(duì)，運(yùn)用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)出組件級(jí)別的監(jiān)控與診斷解決方案，實(shí)現(xiàn)了貫穿光伏電站全生命周期的智能化運(yùn)維管理。在西門子DSDE數(shù)字化光伏診斷平臺(tái)的界面上，組件異常、衰減情況、清洗建議以及電站整體狀態(tài)等信息要素皆一目了然，幫助運(yùn)維人員精準(zhǔn)定位問題 、優(yōu)化策略。

聚焦前沿技術(shù)，預(yù)見智能未來

隨著人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的滲透，出現(xiàn)了許多在消費(fèi)領(lǐng)域所不曾遇到的挑戰(zhàn)。當(dāng)下，西門子人工智能研發(fā)團(tuán)隊(duì)正致力于開展一系列創(chuàng)新實(shí)踐，推動(dòng)前沿技術(shù)的成果轉(zhuǎn)化。

“我們希望提供用得起、用得好的工業(yè)人工智能解決方案，將工業(yè)數(shù)據(jù)的巨大隱藏價(jià)值變得可見且可得。”西門子中國(guó)研究院大數(shù)據(jù)分析研發(fā)部總監(jiān)田鵬偉說道。

一方面，工業(yè)領(lǐng)域普遍故障樣本少，數(shù)據(jù)打標(biāo)依賴行業(yè)專家，成本高昂。西門子研發(fā)團(tuán)隊(duì)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)貝葉斯方法相結(jié)合，盡可能把工業(yè)領(lǐng)域的先驗(yàn)知識(shí)融入模型，減少對(duì)樣本數(shù)據(jù)量的依賴，開展基于小樣本數(shù)據(jù)的有效學(xué)習(xí)。與此同時(shí)，團(tuán)隊(duì)還通過主動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)來降低數(shù)據(jù)打標(biāo)的成本，先基于算法篩選出最有用的未標(biāo)記樣本，再交由專家進(jìn)行標(biāo)記，只需要和專家進(jìn)行少量交互即可高效完成模型訓(xùn)練。

另一方面，工業(yè)人工智能的巨大潛力與高應(yīng)用門檻似乎是一對(duì)無法解決的矛盾。西門子研發(fā)團(tuán)隊(duì)前瞻性地探索基于元學(xué)習(xí)等技術(shù)的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，讓系統(tǒng)根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)集的特征幫助使用者快速選擇算法模型和參數(shù)配置，降低專業(yè)性要求，這將大力助推人工智能在工業(yè)中的普及。

美國(guó)辛辛那提大學(xué)工業(yè)人工智能中心主任、《工業(yè)人工智能》作者李杰教授表示：“人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的真正價(jià)值是替人找到工業(yè)系統(tǒng)中不可見世界的參數(shù)的關(guān)系與變化，預(yù)測(cè)并有效得避免問題的發(fā)生 。當(dāng)工業(yè)人工智能滲透愈發(fā)深入，當(dāng)它的潛力在工業(yè)智能化進(jìn)程中被充分釋放時(shí)，整個(gè)工業(yè)應(yīng)該是 ‘無憂’ 的。”

作為工業(yè)人工智能的理想賦能者，西門子正在加速這一天的到來，讓企業(yè)不再為運(yùn)維成本、生產(chǎn)瓶頸以及未來隱患而擔(dān)憂，讓工業(yè)變得更具智慧、更加安全。