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智能边缘只是第一步 英特尔工业互联网创新中心助推制造业数字化升级

工业互联网正在逐步走向台前。

作为驱动经济高质量发展的重要引擎和制造业转型升级的重要推手,工业互联网正面临着前所未有的机遇。作为新型基础建设的三驾马车之一,工业互联网目前还处于“婴儿的一步”,但5G、云计算、大数据、人工智能等新兴技术的出现则成为了促进工业互联网落地发展的有力保障。

一直秉承“水利万物而不争”的生态之道的英特尔,也在近日推出了工业互联网赋能计划并打造了工业互联网创新中心,从而助力合作伙伴培育、模拟、论证其新理念,将其落地为面向用户需求的整体解决方案,充分释放智能边缘和云的数据价值,引领产业智能化转型。

英特尔工业互联网创新中心揭牌仪式

英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区行业解决方案部总经理梁雅莉对此表示:“工业互联网不是一个技术应用和落地的问题,只有当所有技术应用到每个产线的应用场景中去,对整个生产和决策过程进行再造,把信息技术和OT运营技术融合在一起的时候,才能促进制造业的飞跃。数字化升级实际上是对数字化转型的深刻诠释,不仅是实现流程自动化和运营数字化,而是将提炼出来的数据用于企业创新和业务流程的再造。”

事实上,英特尔推出创新中心早有预兆,早在一年以前,英特尔变与合作伙伴进行了探讨,但彼时所有人对工业互联网都没有清晰的认知。随着时间的推移,无论是政策的支持,还是技术的成熟,抑或是企业对工业互联网的认知程度,都让英特尔完成了这一步棋的落地。

英特尔从来都不是只动嘴皮子的角色,针对工业互联网在企业智能制造和数字化转型里的一些应用场景,英特尔也早已经在行动。主要从两方面展开,一个是机器视觉的应用,另一个则是基于时间序列的智能预测。

在机器视觉维度,英特尔聚焦在缺陷检测、工位工况管理和时间序列等应用领域。以缺陷检测为例,通过前端高清图像采集,后端训练推理的架构,可以构建基于深度学习的工业视觉检测云平台,从而为产线提供瑕疵检测、工件标定、图像定位等一系列辅助检测能力,在这一过程中,英特尔不仅可以提供Analytics Zoo大数据分析和AI平台构建从前端数据预处理到模型训练、推理、数据预测、特征提取的全流程,不仅如此,企业也可以选择轻量级的SSDLite+MobileNet V2算法模型进一步优化效果。

而在基于时间序列的智能预测方面,英特尔也做出了方案的落地。拿最常见的设备故障自动检测来说,英特尔可以提供数据预处理与检测模型两个主要模块,如果要对伺服电机进行全生命周期的智能检测,就可以先对来自设备传感器的数据进行特征提取,针对每秒数据提取均方根、封堵、峰值、小波包分解得到的各频段能量值等特征进行特征预处理,而检测模型则可以通过Analytics Zoo提供的Keras API创建,并最终得到异常检测的结果。

除此之外,英特尔也在应用负载的数据分析方面做了不少落地项目。通过AI带来的技术革新、生产效率优化和运营效率的生,帮助传统制造企业应对成本和市场的挑战,加快产业升级,完成从人力密集型到技术密集型的转换,并最终实现弯道超车。英特尔技术专家表示,工业互联网本身是一个非常宏观的概念,同时具备互联网性质和服务于企业自身运营的性质,聚焦到具体场景切入,是最容易带来效益的方法。从整个架构上讲,整个产业比较接受云管边端的硬件架构,同时在项目实施中考虑IasS、PaaS和SaaS的建设,而不是像以前建立单个应用。

工业互联网的一大特点是对边缘端的需求数据量巨大,传统制造业从传感器收集到的数据十分惊人,但如何把收集到的数据利用起来变成信息,则是对数字化升级的一次叩问。英特尔工业互联网创新中心想要承担的任务首先便是打通“端到端”,帮助孵化应用场景,建立适度超前的基础设施,来催生前端应用,其次则是与生态伙伴共同赋能整个产业,搭建生态。

与消费互联网不同,消费互联网中生活场景和技术的融合基本已经做到了极致,而在制造业,尤其是传统制造业,技术与场景的融合其实才刚刚开始,英特尔工业互联网创新中心首先能降制造场景、应用场景和技术做到结合,然后可以为催生出来的新技术做技术验证,并最终为更多制造企业所用,为它们的数字化转型提供强有力的工具。

目前来看,制造企业面临的最大问题便是如何拥抱数字化转型,因为数字化转型不单单是一个应用,而是再造企业和再造企业服务客户与制造模式的全新战略,通过数据洞察,打造未来的数字化基础设施,建立好以场景驱动的未来数值的基础设施架构,并用于企业的生产制造和市场决策,才能让整个制造业更上一层楼。而英特尔工业互联网创新中心,则是英特尔协同合作伙伴实现“云-边-端”连接的一个重要布局。

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