工业大脑的目标是把人工智能与大数据技术接入到传统的生产线中,帮助生产企业实现数据流、生产流与控制流的协同,提高生产效率,降低生产成本,以自主可控的路径实现自主可控的智能制造。

为什么选择阿里云工业大脑

阿里云工业大脑集成了阿里巴巴集团十数年发展沉淀的计算能力、人工智能算法以及完备的互联网安全体系架构。作为一个开放的系统平台,除了阿里云的人工智能技术,工业大脑具有持续汇聚整合工业领域的技术、经验与数据的能力,通过输出“供、研、产、销”全链路智能算法服务,激活工业海量数据的价值,助力企业分享技术红利、铸造独特竞争优势。

对于企业来说,在阿里云工业大脑开放平台上,只需两步就可以快速训练出企业专属的工业智能。即先通过数据工厂实现数据上云,再基于AI创作间训练出工厂的专属智能。此外,该平台使用拖拽式开发,极大地降低了使用门槛,普通工程师也能轻松进行操作,项目实施周期从过去的6个月缩短至最低6天。

功能原理

工业大脑让机器能够感知、传递和自我诊断问题,通过分析工业生产中收集的数据,优化机器的产出和减少废品成本。通过并不昂贵的传感器、智能算法和强大的计算能力,工业大脑解决的是制造业的核心问题。工业大脑的部署原理可以分为以下四个步骤。

  1. 数据上云。
    对企业系统数据、工厂设备数据、传感器数据、人员管理数据等多方工业企业数据进行采集。
  2. 数据预处理。
    包括过滤脏数据与噪音、解决数据的多源异构、找回丢失的数据以及修正错误的数据等。同时,还要根据用途,对数据进行分割、分解、分类,为下一步的算法建模做好准备。
  3. 算法建模。
    通过工业大脑AI创作间内置的算法引擎或算法市场提供的算法,对所收集并预处理完成的历史数据进行快速建模,该模型可以是描述模型、预测模型或优化模型。
  4. 模型应用。
    对已经建立的算法模型,发布成服务并被集成到生产系统中,作用到业务,完成数据智能应用的闭环。

使用工业大脑

阿里云工业大脑产品的使用流程如下图所示。
工业大脑使用流程图
  1. 系统初始化。
    注册云资源初始化系统环境。
  2. 数据融合。
    将业务应用需求接入业务系统、装备传感数据,完成数据实时、离线的清洗、加工和融合。包括数据汇聚和数据精炼。
  3. 数字孪生。
    构建企业产线业务流程的物理模型,并在物理模型和生产数据之间建立实时联系。包括产线建模和数字映射。
  4. 行业AI配置。
    通过行业算法引擎,对预处理完成的数据进行快速建模,并将已经建立的算法模型发布成服务并集成到生产系统中。包括数据链路配置/查看、行业引擎参数配置以及服务发布。