通过本文档,您可以了解什么是ET工业大脑开放平台,以及它的功能原理和使用流程。

概述

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。

阿里云ET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,ET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ET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

ET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,ET工业大脑解决的是企业的核心问题。ET工业大脑的部署原理可以分为以下四个步骤:

  1. 数据采集: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ET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:将已经建立的算法模型,发布成服务并集成到生产系统中,作用到业务,完成数据智能应用的闭环。

使用ET工业大脑

阿里云ET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
您可以通过以下步骤,在ET工业大脑控制台创建项目并应用到实际生产环境中:
  1. 准备云资源:在使用ET工业大脑前,您首先要添加用来存储数据的云资源,为数据接入做准备,详细步骤请参考资源管理
  2. 创建项目:在ET工业大脑控制台创建项目。如果您的数据类型为时序数据,请参考创建项目-时序数据。如果您的数据类型为图像数据,请参考创建项目-图像数据
  3. 配置知识图谱:在知识图谱页面配置业务流程、数据字典和业务规则。如果您的数据类型为时序数据,请参考配置知识图谱。如果您的数据类型为图像数据,则不需要配置知识图谱。
  4. 配置数据链路:通过数据链路配置功能,您可以完成从数据接入、数据预处理,到数据映射,再到算法的一系列配置。如果您的数据类型为时序数据,请参考配置数据链路-时序数据。如果您的数据类型为图像数据,请参考配置数据链路-图像数据
    1. 配置数据接入:通过数据接入配置功能,您可以将您的设备数据、数据库数据或本地文件数据接入到工业大脑平台中,实现数据上云。如果您的数据类型为时序数据,请参考配置数据接入。如果您的数据类型为图像数据,请参考上传图像
    2. 配置数据预处理:通过数据预处理功能,您可以对设备数据的缺失值进行填充。如果您的数据类型为时序数据,请参考配置数据预处理。如果您的数据类型为图像数据,则不需要进行数据预处理。
    3. 配置数据映射:您可以通过知识图谱数据映射功能,将设备数据与相应的设备属性进行关联,作为算法组件的输入源或输出源。如果您的数据类型为时序数据,请参考配置数据映射。如果您的数据类型为图像数据,则不需要进行数据映射配置,但需要对图像进行标注,详细请参考使用外部标注工具
    4. 配置AI算法:配置算法组件的输入输出,实现模型训练和在线预测功能。如果您的数据类型为时序数据,请参考配置算法组件。如果您的数据类型为图像数据,请参考算法训练。算法原理和配置方法请参考算法说明
  5. 调用API:算法运行完成后,会生成相应的API,您可以通过在开发项目中配置API对应的serviceId,并下载SDK开发包,来调用对应的API。详细请参考下载API SDKAPI调用方式