本特利 3500/45 176449-04
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AI工厂让人工智能生产正在从手工时代进入工业时代，新基建带动的市场空间则有可能为这一批量生产的算法产品提供更广阔的空间。
两者相遇，AI工业化已经不是一个遥远的命题。
AI工厂的概念及本质
在当今业务体系中，关键的AI技术在于机器学习算法。
如今的AI算法已经在医疗保健、金融、制造以及运输等领域成为重要的解决方案组件。
算法的实质属于统计引擎，负责从以往观察到的数据内收集模式，并据此预测新的结果。
机器学习算法与其他关键组件（包括数据源、实验与软件等）融合起来就建立起AI工厂，代表一组能够相互连接、促进学习与发展的组件与流程。
从内部及外部来源获取高质量数据以训练机器学习算法，再使用算法对特定任务执行预测。
在某些情况下，例如疾病诊断与治疗等，这类预测可以帮助人类专家做出准确的判断。
AI工厂的算法与数据驱动模型，使得各类组织得以快速测试新的假设，进而推出变更以不断改善自身系统。
从本质上讲，AI工厂在用户参与、数据收集、算法设计、预测与改进等环节之间建立起一条完整的良性闭环。
AI工厂不是自动化工厂，而是AI人工智能的规模化生产制造工厂。
AI工厂正逐步成型
过去几年，工厂内已经安装了很多传感器。但从今年起，人工智能开始走进工厂，机器开始学习了解工业生产的日常活动。未来基于数据的工业生产变得更加智能。
AI工厂是近正在扩散到*的智能工厂的进化版本。智能工厂是将传统制造工厂和信息技术（IT）结合，以提高生产效率的工厂。
工厂管理AI在制造产品所需的原料库存不足时，会自动在市场价格低廉的时候大量购买。
如果在一般制造工厂的生产线上使用AI，能在生产速度放慢1秒时马上发现问题在哪里，给疲惫的工作人员休息时间或指示修理机器。
过去几年在研究团队投入算法优化下，人工智能应用已成为企业解决营运困境、优化决策，为消费者提供理财服务，乃至于制造业实践智能制造愿景的重要核心。
人工智能的使用能够帮助工厂管理者*提升决策效率，帮助传统制造业实现转型升级。
5G在人工智能应用过程中起到关键作用。像这样的未来工厂内，人工智能就像大脑，5G就像神经。
随着工业4．0热潮从德国涌向、以及《中国制造2025》的实施，越来越多的国内制造企业开始实施数字化转型。
运用人工智能、物联网、大数据和云计算等新兴技术实现工厂等职能升级，以获得快速应对市场的能力，并大限度提升生产效率和节省成本。
制造业想要实现工业4．0得经历三个阶段：精益生产、数字化工厂和智能工厂。
目前国内部分企业已处于精益生产向数字化转型的关键时期，而人工智能AI将是未来从数字工厂到智能工厂的核心技术。
优势产品：
l Invensys Foxboro（福克斯波罗）：I/A Series系统，FBM（现场输入/输出模块）顺序控制、梯形逻辑控制、事故追忆处理、数模转换、输入/输出信号处理、数据通信及处理等。
l Invensys Triconex: 冗余容错控制系统、基于三重模件冗余（TMR）结构的现代化的容错控制器。
l Westinghouse（西屋）： OVATION系统、WDPF系统、WEStation系统备件。
l Schneider Modicon（施耐德*康）：Quantum 140系列处理器、控制卡、电源模块等。
l ABB：工业机器人备件DSQC系列、Bailey INFI 90等。
l Siemens(西门子)：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens数控系统等。
l Motorola（摩托罗拉）：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177等系列。
l XYCOM：I/O 、VME板和处理器等。
l GE FANUC(GE发那科)：模块、卡件、驱动器等各类备件。
l Yaskawa（安川）：伺服控制器、伺服马达、伺服驱动器。
l Bosch Rexroth（博世力士乐）：Indramat，I/O模块,PLC控制器,驱动模块等。
l Woodward（伍德沃德）：SPC阀位控制器、PEAK150数字控制器。
