En la segunda fábrica inteligente de ropa dominante en el distrito de yuhang, hangzhou, el robot envía con precisión los accesorios de tela necesarios para el pedido a cada línea de producción colgante, y las tareas específicas y el progreso en tiempo real de cada máquina y trabajador se convierten en Big data, que se muestran en la pantalla grande de la fábrica. Como pequeña empresa fundada en marzo de este año, han recibido más de 40.000 pedidos en solo cuatro meses, al menos 100 por pedido… En zhejiang, cada vez más industrias manufactureras están utilizando la inteligencia artificial para lograr un “avance” en la era post – epidemia.
Recientemente, en la Conferencia Mundial de tecnología de inteligencia artificial 2020 celebrada en Hangzhou Future Science and Technology city, expertos de todo el mundo discutieron el empoderamiento de la industria de la inteligencia artificial. Muchos expertos creen que la estructura principal de la industria manufacturera inteligente radica en integrar la “inteligencia” en la “fabricación”, proporcionar un “cerebro” inteligente para la industria manufacturera, conectar la “nube” de la red, hacer que la producción sea más “inteligente” y los productos más “inteligentes”, convirtiéndose en la Dirección General de la transformación y modernización industrial.
La “flexibilidad” es la ventaja de la fabricación inteligente
En la actualidad, la demanda de producción inteligente por parte de las empresas es cada vez mayor. En opinión de muchos expertos, la fabricación inteligente está promoviendo cambios sistemáticos e integrales en los métodos de producción y organización tradicionales, proporcionando la base y las posibilidades para la transformación industrial, la modernización y el desarrollo sostenible.
“Después del brote, las prioridades de las empresas han cambiado, imponiendo mayores requisitos para reducir costos y mejorar la eficiencia, pero también enfatizando la necesidad de aumentar la transparencia y flexibilidad de la cadena de suministro, y la gestión de riesgos y Seguridad se ha convertido en una prioridad para las empresas”, dijo Chen huaiyu, Vicepresidente global de ibm. Dijo que después del brote, IBM recibió cinco llamadas de consulta empresarial cada semana para preguntar cómo hacer que el negocio de producción de la empresa “esté en línea”, seguido de cómo transmitir datos a los clientes sobre la seguridad de las comunicaciones en línea y otros problemas profundos también están aumentando.
Los productos de “alto coeficiente intelectual” no pueden separarse de la fabricación de “alta inteligencia”. Afectados por la epidemia, muchas empresas tradicionales y empresas de comercio exterior en Zhejiang han encontrado problemas como la escasez de pedidos y los altos inventarios este año. Muchas empresas de Zhejiang han cambiado sus conceptos de negocio y métodos de producción a través de plataformas inteligentes como Internet industrial, reuniendo pedidos globales con Big data.
En abril de este año, maoshan base se conectó con éxito con “alas 5g”, y el primer piloto de aplicación de Internet industrial 5G SA (red independiente) de la provincia se completó y puso en uso. Desde el 10 de julio, la planta de producción de 10.000 metros cuadrados de boshe Electric en la base de maoshan ha sido cerrada y renovada, equipada con inteligencia artificial, plataforma industrial de internet, integración de realidad virtual, computación de borde y otras tecnologías de vanguardia.
Yu jialiang, CEO de Boss electric, dijo que como una nueva exploración de infraestructura en el campo de la fabricación de electricidad de cocina, después de la finalización de la transformación de la fábrica, todos los datos de producción se pueden procesar y transmitir localmente a través de la tecnología de computación de borde 5g, sin pérdida de datos debido a la interrupción de la Red.
En la actualidad, la transformación inteligente industrial de la provincia se está acelerando. Según las estadísticas, en el primer semestre del año, la inversión en transformación tecnológica de las empresas aumentó un 6,3% interanual, 1,7 puntos porcentuales por encima de la tasa de crecimiento de la inversión industrial; La inversión en innovación ha crecido contra la tendencia. En los primeros cinco meses de este año, los gastos de I + D de las empresas industriales por encima del tamaño designado en nuestra provincia aumentaron un 11,8% interanual.
Según el Libro Blanco sobre el desarrollo de la inteligencia artificial global, para 2025, el mercado mundial de inteligencia artificial superará los 6 billones de dólares estadounidenses. La inteligencia artificial permitirá a más personas comunes y profesionales de la industria disfrutar de la comodidad traída por la tecnología. “Una de las principales características de la fabricación inteligente es que puede lograr una producción ‘flexible’, lo que permite a las empresas reconstruir líneas de producción personalizadas en poco tiempo y promover actualizaciones e iteraciones rápidas de productos”, dijo Wang yaonan, supervisor de la Asociación China de inteligencia artificial y profesor de la Universidad de hunan.
Deje que los robots logísticos cambien a robots de desinfección a corto plazo, que son utilizados por muchos hospitales grandes para la desinfección interior y exterior; Deje que la línea de producción farmacéutica original ajuste rápidamente la producción de productos y produzca vacunas en masa para satisfacer las necesidades de investigación y desarrollo de vacunas… Esta es una serie de ajustes de producción que el equipo del académico Wang yaonan ha adaptado a las necesidades de prevención y control de epidemias desde el brote, aprovechando las características “flexibles” de la línea de producción inteligente. El académico Wang yaonan dijo que en el futuro, los robots de fabricación inteligentes continuarán desarrollándose hacia la inteligencia, la flexibilidad y la sinergia para satisfacer las necesidades de fabricación colaborativa en red y personalización personalizada a gran escala, formando el “poder duro” de la fabricación china.
Compartir y colaborar son claves para la transformación inteligente
Debido a su inicio temprano, la industria manufacturera de Zhejiang tiene ciertas ventajas iniciales en la transformación inteligente; Sin embargo, debido al gran número de pequeñas y medianas empresas en Zhejiang y la baja tasa de red informática de las empresas, la implementación de la fabricación inteligente todavía se enfrenta a problemas como la pequeña escala industrial y los altos costos de transformación.
Recientemente, en el taller de producción médica mingfeng en el distrito de yuecheng, ciudad de shaoxing, las dos máquinas CT están a punto de ser ensambladas y luego serán enviadas a Brasil por mar. Desde el inicio de la epidemia, los pedidos de productos de mingfeng Medical han aumentado en casi un 50%, de los cuales alrededor del 20% son pedidos en el extranjero. “La investigación y el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial y la mejora de las líneas de producción inteligentes siempre han sido el foco de nuestra atención. sin embargo, tanto la inversión en equipos como la introducción de talento requieren una alta inversión, lo que no es una pequeña presión para las empresas”, dijo Wang yaofa, Presidente de mingfeng medical. Dijo que mingfeng Medical ha invertido más de 2 mil millones de yuanes en investigación y desarrollo de equipos médicos. En términos de transformación de la línea de producción inteligente de la máquina ct, debido a que no hay una línea de producción lista,
Es necesario recomprar herramientas de producción inteligentes como manipuladores; En la actualidad, las empresas han logrado la inteligencia en la producción de piezas de tc, inspección de productos, aceptación, transporte, servicio y otros enlaces delanteros y traseros, mientras que la inteligencia de los enlaces intermedios de montaje todavía está avanzando.
En zhejiang, además de las empresas de equipos médicos de alta gama, como mingfeng medical, más empresas manufactureras tradicionales también se enfrentan a la presión del capital y el talento en el proceso de inteligencia.
“Decenas de millones de yuanes, o incluso cientos de millones de yuanes de inversión, no son asequibles para la mayoría de las pequeñas y medianas empresas”. el académico Wang yaonan cree que la fabricación inteligente es una ingeniería de sistemas compleja que cubre muchos contenidos, como gestión, robótica, prácticas de ingeniería, desarrollo de software de Ia y equipos de automatización. Esto requiere una gran cantidad de fondos y costos humanos. Sin embargo, las pequeñas y medianas empresas generalmente tienen “cuatro deficiencias”, a saber, la falta de una base de tecnología de la información, talentos de la información, equipos de gestión de la información y empresarios para liderar la tecnología de la información. La transformación integral de arriba hacia abajo es difícil de controlar los costos y no tienen la capacidad de llevar a cabo una transformación inteligente. En segundo lugar, muchas pequeñas y medianas empresas se dedican al procesamiento de gama baja, con bajas ganancias y bajos ingresos per cápita.
L acumulación, la industria fluctúa mucho. Las empresas están preocupadas por problemas como el alto rendimiento de la inversión y el cierre después de la transformación de la línea de producción automatizada, por lo que es difícil invertir en fabricación inteligente a gran escala.
Además, el académico Wang yaonan cree que la asimetría de la información entre empresas, gobiernos, universidades y otras instituciones de investigación también es un gran obstáculo para la implementación de la fabricación inteligente. Solo fortaleciendo la combinación de producción, enseñanza e investigación podemos aprovechar el mayor potencial de la fabricación inteligente en el futuro.
“Desde el estallido de la epidemia, la cadena industrial mundial está experimentando una serie de cambios, muchas empresas pueden enfrentar el riesgo de ruptura de la cadena industrial aguas arriba y aguas abajo, cómo abrir la cadena industrial a través de la transformación inteligente en el futuro y estimular la vitalidad del mercado es uno de los temas importantes que las empresas deben resolver. “Dijo el académico Wang yaonan.
Por lo tanto, el intercambio, la colaboración y la tracción de la demanda se han convertido en las palabras clave en el proceso de transformación inteligente.
Algunos expertos creen que frente al alto costo de la transformación integral de las líneas de producción inteligentes, el uso de plataformas en la nube compartidas proporcionadas por algunas empresas líderes o instituciones de I + D por parte de las PYMES será una opción más asequible. En zhejiang, el cerebro et de Alibaba Cloud y la Plataforma de código abierto tianshu ai del laboratorio Zhijiang han servido ampliamente a la transformación inteligente de muchas empresas.
“A través de la interconexión integral de personas, máquinas y cosas, se puede construir un nuevo sistema de producción y servicio industrial con todos los factores, toda la cadena industrial y toda la cadena de valor”. el académico Wang yaonan dijo que la fabricación inteligente también debe integrarse estrechamente con la demanda del mercado para establecer líneas de producción. “Las líneas de producción de fabricación inteligente sin tracción de pedidos son como castillos en el aire, que son fáciles de desperdiciar recursos y talento”, dijo el académico Wang yaonan.
Además, la transformación inteligente de las empresas también depende de la formación de un mecanismo de coordinación entre el Gobierno y las empresas de la industria. En los últimos años, nuestra provincia ha implementado vigorosamente el “proyecto no. 1” de la economía digital. Tomando la fabricación inteligente como la principal dirección de ataque y “internet + fabricación” como la nueva forma, la digitalización industrial y la industrialización digital se coordinan y promueven. El desarrollo de la fabricación inteligente muestra una tendencia de progreso acelerado, mejores beneficios y fuerte impulso. En el futuro, nuestra provincia aprovechará aún más las ventajas de la economía digital primero, apuntará al campo de la Ciencia y la tecnología de vanguardia, acelerará el diseño prospectivo de la inteligencia artificial y desarrollará conjuntamente la investigación teórica tecnológica, la integración de tecnologías clave y la investigación aplicada.
Innovación, desarrollo de clusters industriales, cooperación mundial para el desarrollo, construcción ecológica industrial, garantizar la estabilidad y seguridad de la cadena industrial y la cadena tecnológica, y construir una provincia fuerte para la innovación y el desarrollo de la inteligencia artificial.
Que la inteligencia artificial aprenda a entender que los seres humanos son la tendencia del desarrollo
Cuando el foco pasó de la línea de producción inteligente a la tecnología de inteligencia artificial en sí, el profesor Zhang lihua, Vicepresidente Ejecutivo del Instituto de robótica inteligente de la Universidad de fudan, cree que el mecanismo de aprendizaje profundo de la “caja negra” de la tecnología de inteligencia artificial también es un problema que no puede ser ignorado en su promoción en El campo de la fabricación.
El profesor Zhang Lihua dijo que en la actualidad, incluso si el campo de la tecnología de inteligencia artificial ya tiene un gran número de redes neuronales y chips especiales compuestos por neuronas, lo que hacen los investigadores sigue siendo un entrenamiento de modelo profundo similar al “ajuste de curva”, cuyo objetivo es solo encontrar un patrón fijo entre los datos de entrada y salida de muestras limitadas. Se trata de un proceso cerrado, no de “entender” los datos. “Por ejemplo, en el campo de la conducción autónoma, las condiciones de las carreteras y los escenarios cambian constantemente, lo que requiere que los conductores de Ia tengan la capacidad de adaptarse a entornos cambiantes. obviamente, no es suficiente simplemente repetir los datos y escenarios introducidos en el pasado. “Zhang Lihua dijo que la característica más esencial del sistema de fabricación inteligente es permitir que el sistema de información mejore su capacidad cognitiva y de aprendizaje de la computadora”.
Lex y entornos y tareas cambiantes.
Como dijo Alan kay, ganador del Premio Turing en 2003, en la reciente Conferencia Zhiyuan en beijing, un sistema de Aprendizaje automático lo suficientemente complejo es como una “súper paloma” que puede hacer muchas cosas útiles. Sin embargo, los investigadores en el campo del Aprendizaje automático no pueden aprovechar los avances en este subsector para anunciar el éxito de todo el campo de la inteligencia artificial. Si los investigadores quieren inventar sistemas de inteligencia artificial capaces de interactuar con la naturaleza humana, deben hacer que la inteligencia artificial aprenda a entender el contexto humano y el sentido común. Esta es la tendencia del desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial.
“La inteligencia artificial solo puede aplicarse de manera más amplia y profunda al campo de la fabricación inteligente en el futuro si cambia de ‘aprendizaje profundo’ a ‘comprensión profunda’. desde un punto de vista microscópico, el profesor Zhang Lihua dijo que hacer que la inteligencia artificial sea más” inteligente “y que las máquinas, como las personas, tengan capacidades de toma de decisiones y juicio más inteligentes y flexibles. Es la clave para resolver la transformación inteligente de la industria.
Esta opinión ha sido reconocida por muchos expertos y académicos en el lugar. El profesor Zhang jie, Decano de la escuela de ingeniería mecánica de la Universidad de donghua, cree que los modelos inteligentes solo pueden ser realmente optimizados y utilizados por la industria si el modelo de aprendizaje profundo es interpretable y confiable. Con este fin, el equipo de Zhang Jie ha estado llevando a cabo avances de investigación a nivel de mecanismos de sistema e integración de datos, con la esperanza de empoderar verdaderamente a las máquinas con inteligencia cognitiva similar al cerebro para guiar la reconstrucción de la red de aprendizaje profundo. Ella dijo que la comprensión y representación del mecanismo requiere refinar y analizar datos masivos. A través del análisis de asociación de datos, su investigación intenta extraer toda la característica estructural, analizar sus puntos en común y personalidades desde un punto de vista funcional, y formar una
Y el modelo similar al cerebro – solo reconstruyendo toda la red se puede lograr realmente una fabricación inteligente centrada en la conducción de datos.
Es el Consenso de muchos expertos aprender de la intuición humana, integrar la investigación en Ciencias del cerebro, Ciencias cognitivas y otros campos para formar un marco interdisciplinario. “Para aprender realmente las reglas del cerebro humano para procesar la información, necesitamos entender la estructura y el funcionamiento del cerebro. por ejemplo, para percepciones específicas como las emociones y la memoria, qué áreas y circuitos cerebrales apoyan estas funciones cognitivas, etc.”, dijo Jiang tianzai. Investigador del Instituto de automatización de la Academia China de Ciencias y Académico extranjero de la Academia Europea de ciencias.
Antes de asistir a la reunión, Jiang tianzai quedó impresionado por el viaje a la Universidad de West lake. “La Universidad de West Lake estudia el cerebro humano desde una perspectiva molecular, celular y otras microscópicas, lo que es significativamente diferente de la investigación macro y mesoscópica de nuestro equipo, lo que abre nuevas ideas para nuestra futura cooperación”. Jiang tianzai dijo que las dos partes también intercambiarán más sobre ciencia del cerebro e inteligencia similar al cerebro en Beijing en agosto.
(fuente: Zhejiang daily)