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罗克韦尔:AI点亮工业智慧,引领未来无限可能

发布日期:2020-07-24 浏览次数:2955 来源:罗克韦尔自动化
       7月9日,2020世界人工智能大会云端峰会拉开帷幕。大会汇聚了人工智能领域的顶级阵容,7位图灵奖得主、62位中外院士、约500位海内外学界和商界代表首次齐聚云端,共议人工智能未来之路,共同探究智能革命的演进大势。罗克韦尔自动化中国区总裁石安受邀出席“2020全球工业智能峰会”和“2020智能趋势峰会”,并发表主题演讲。
 
       工业智能,引领未来无限可能
 
 
       人工智能、5G、工业物联网、大数据和区块链等新兴技术的蓬勃发展正在赋能各产业加快信息化和智能化转型。
 
       石安指出,智能制造转型的核心关键是将底层数据转换为具有决策价值的情报,并通过人工智能或人的大脑转变为行动,真正帮助企业实现可持续发展。“在中国,99%的企业都是中小微企业,这些企业的平均寿命约为3年,生存和盈利是企业面临的核心问题。智能制造如果无法被用于解决问题或转变为实际回报,对企业而言只能锦上添花,而无法雪中送碳。”
 
       企业的伟大源于自身的强大,自身的强大又源于创新,通过创新引领市场,才是企业实现破局发展的关键。成本、质量、交货是中国传统制造业的生存模式。石安建议,从企业的角度,还需要增加两大要素,第一是创新,通过创新带来差异化价值,第二是服务,通过全生命周期服务带来更好的客户体验。“通过前端创新和后端服务实现破局,企业才能避免同质化竞争,在蓝海市场实现合作共赢,而合作共赢将是未来伴随整个智能制造生态不断延伸的重要趋势。”
       
       罗克韦尔自动化将智能制造创新解决方案聚焦于为企业带来4个“雪中送炭”的价值:安全、节能、环保、高效。这四个价值也可以总结为一个更为简单的理念——可持续发展。比如在水处理领域,罗克韦尔自动化有一套系统能够对进入处理设施的水质进行监控,并通过人工智能来控制加入化学药品的过程。“我们希望通过这套系统,在2020年帮助中国1亿人提高生活用水质量,这是IIoT融合创新解决方案带来的社会价值。”
 
       为帮助企业打通从前端创新到后端服务的价值链,罗克韦尔自动化自主研发设计了由人工智能、工业物联网、AR/VR、大数据分析、预测性维护等技术支撑的“智能运维Rockii”IIoT 整体解决方案。Rockii可以帮助企业实现对生产环境和人员的有效监控,以及对人流、物流的路径进行仿真优化、智能规划布局,为各领域服务商解决各个环节的深层挑战提供了可行之道。
 
       比如在食品行业,通过基于区块链技术的产品溯源,一个产品可以实现(源头)端到(消费)端的全生命周期的信息链接。对消费者来说,通过扫描标签,能够对产品进行溯源,从而了解其安全性。对企业来说,这个标签起到了防伪、防串、防囤的作用,并增加企业的透明度和公信力。
 
 
       后疫情时代,如何“智”胜未来?
 
       疫情冲击下的世界正在发生深刻变化,面临更多不稳定不确定因素。努力在危机中育新机,于变局中开新局,人工智能赋能传统行业,正在为全球经济复苏注入新力量。
 
 
       石安表示,这次疫情给社会,特别是工业领域的运行带来了很大的影响,而根本性痛点是人员流动的停滞,这也引发出了行业对深度自动化和信息化,以及远程管理和服务的需求。在满足这个需求的过程中,有些决策可以直接由人工智能通过大数据来做出,不需要人的参与,这也是智能运维(Rockii)价值的重要体现。人的作用则体现在对跨界整合的把控上。
 
       智能制造要想真正落地,面临着巨大的跨界整合壁垒。智能制造要求的是一个整体的转型,即如何有效地将IT、OT、行业创新、人才改进等元素有效地搭配在一起,并找出落地场景,这是很难的。所以罗克韦尔自动化在中国设立了智能制造创新研究院,将IT、OT、行业以及精益生产等人才整合在一起,帮助客户更有效地在后疫情时代,顺利复工复产,降低人员流动停滞所带来的的挑战。
 
       石安指出,企业只有具备跨界整合的能力,才能打造出IT/OT融合创新的解决方案,成为智能制造时代的引领者。中国制造企业需要携手整体的、长期合作伙伴共同实现未来的可持续发展蓝图。“罗克韦尔自动化拥有117年的历史,在行业深耕多年,了解各行业最底层的痛点。我们依托跨界人才将 OT和 IT的优势集结起来,可以帮助中国制造业实现完整的产业链升级。”
 
       人工智能让未来控制系统Get新技能
 
       罗克韦尔自动化全新推出的FactoryTalk Analytics LogixAI®模块可直接安装在PLC控制机架内,将数据分析和机器学习从云端前置到边缘端,完美地将Logix的实时控制,扩展到对运行数据的采集储存、挖掘处理、分析预测。借助人工智能技术,利用设备提供的数据检测生产异常,预测可能出现的故障或偏差,并及时提醒进行必要的调查或干预,从而减少非计划停机,改善生产流程。
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