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柴天佑院士:制造流程智能化

來源:網(wǎng)絡

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:物聯(lián)網(wǎng) 人工智能 制造流程智能化

    9月10日-13日,2017世界物聯(lián)網(wǎng)博覽會在無錫召開,中國工程院院士柴天佑在人工智能高峰論壇上做《制造流程智能化》的演講,從理念的角度,談到如何把人工智能和產(chǎn)業(yè)結合,如何把人工智能的思想和我們的研究相結合。指出智能制造,從科學上來講,最難的問題是制造流程的制度化。


    柴院士表示,制造流程智能優(yōu)化決策和加工過程的智能自主控制為特征的流程,就是要把這個東西變成一個人機合作的決策優(yōu)化系統(tǒng)、智能自主控制系統(tǒng),這就是將來的人工智能。面對智能制造的多重挑戰(zhàn),柴天佑認為人機合作才可以應對?!拔磥淼钠髽I(yè)金字塔會從現(xiàn)在的三層變成兩層,底層是智能自主體,頂層是人機合作?!?/p>


    以下為演講全文


    尊敬的各位與會代表大家早上好,因為今天是人工智能論壇,我想人工智能的話,已經(jīng)跳出了學術界。人工智能和學術界的人工智能是有區(qū)別的,今天來的大部分都是各個相關企業(yè)和各個主管部門。人工智能今天熱的一個很重要的因素,是理念的轉變。因為人的能力是什么,是感知、認知、決策和執(zhí)行,那么這種能力怎么去用機器來實現(xiàn),這個不是說今天才有的事。


    從第一次工業(yè)革命到第二次、第三次、第四次都已經(jīng)伴隨著(這種思想),為什么那個時候不叫人工智能,而今天提到這樣的高度? 有幾個因素,一個是資源,信息技術產(chǎn)生了大數(shù)據(jù),過去我們用機器來代替人,主要是利用的領域知識和數(shù)據(jù)知識,而今天得到了大量的數(shù)據(jù),記不清的東西在數(shù)據(jù)里都有,這是第一個原因。 第二個原因就是信息技術發(fā)生了改革,產(chǎn)生了移動互聯(lián)網(wǎng)技術、移動計算和云的概念。另外一個技術理念是知識工作者,這個國內講的不是太多,但實際上這是一個很重要的思想。


    還有一個(原因)就是研究方式發(fā)生了改變,過去的研發(fā)主要是以學科為導向,而今天的研究實際上是以未來需求為導向。當然最重要的一個思想就是計算資源和物理資源的深度融合,去創(chuàng)造人們想象的那些功能。 當然我今天為什么拿制造流程來講呢,因為我拿它作為一個例子讓大家看。過去我們認為不可能做的事,今天有沒有可能去做,是有可能的。有可能的原因是:一是觀念在改變,敢想敢去做;二是充分利用計算資源,充分的利用物理資源,而不是人工智能把人代替,這不可能。智能制造里,從科學上來講,最難的問題是制造流程的制度化。


    我主要講理念,理念是讓大家懂得怎么樣把人工智能和產(chǎn)業(yè)結合,怎么樣把人工智能的思想和我們的研究相結合,所以這是我今天講的目的。我們今天來做人工智能的話,你必須有一個具體對象,不可能說一種東西是萬能,要想萬能只能是不能,所以從這個意義上,你首先要清楚對象,而且智能制造講的智能和人工智能是不一樣的詞。是智慧,但是智慧是因為對象的不同而不同,目標不同而不同。就像科學家的智慧和政治家的智慧不一樣,和企業(yè)家智慧不一樣,企業(yè)家一定要了解生產(chǎn)對象的特點和目標是什么。


    制造業(yè)從學術上講最重要就是兩類,一類是以機械制造、裝備為主;還有一類是流程工業(yè),國際上講的工程工業(yè),中國講的是流程工業(yè),區(qū)別是什么呢?裝備制造產(chǎn)品是可以數(shù)數(shù)的,流程工業(yè)產(chǎn)品是不能數(shù)數(shù)的。這是最重要的區(qū)別。作為零散制造業(yè),它的特點是物理轉化過程,所以它的產(chǎn)品、零件,到零件加工整個過程是尺寸改變,因此完全可以數(shù)字化,這點是70年代就可以實現(xiàn)的,既然有數(shù)字就能用計算機。但是流程工業(yè)是物理化學工程,所以好多機理不清,產(chǎn)品到產(chǎn)品的過程往往難以數(shù)字化。


    另一方面,零散制造業(yè)可以拆分,既然可以拆分就可以全球化,哪個部件壞了可以換。但是流程工業(yè)不可拆分,因為必須在一條線上。煉出來的鋼水,不能說鋼水放到那,一道錯就道道錯。 所以,今天,我們國家的制造水平、制造能力并不低,低的就是總體制造。流程工業(yè)最難的,第一是工業(yè)設計,到今天工業(yè)設計優(yōu)化也沒有解決。裝備可以一流,生產(chǎn)過程完全可以按照國外參數(shù)來做,但是做出來的產(chǎn)品、質量不一定合適,什么原因?不同的條件,變化不一樣。


    從零散工業(yè)來講,我今天講的是工業(yè)4.0目標,工業(yè)4.0的目標是個性、定制、高效化。德國人的制造業(yè)有兩種生產(chǎn)模式,一種生產(chǎn)模式是把勞動力的成本和原料成本轉移到最便宜的地方;另一種方式用最高水平實現(xiàn)加工過程、設計過程高度一致化,這兩種不同的道路得到結論是不一樣的。 現(xiàn)在面臨的問題是,要創(chuàng)造未來溢價,個性定制成本是高的,怎么樣讓成本低?達到新的水平。企業(yè)一定得高效化,要把原料變成真正的機械加工可用的原料,這塊會產(chǎn)生能耗,但這塊不可缺少。市場環(huán)境在變,原料價格在變,我們現(xiàn)在的制造過程,計價沒有預測,產(chǎn)能建好以后市場變了。


    高效概念就是能夠產(chǎn)生高附加值的產(chǎn)品,綠色化就是怎么樣把資源、能源高效利用,排放盡可能做到零排,這是我們的目標。目標不同怎么實現(xiàn)?原來的辦法不可能實現(xiàn),所以只有一個辦法就是智能制造,也就是智慧制造。 這是最先進的流程,先進的流程可以把生產(chǎn)線全部自動化,但是參數(shù)給多少呢?是有調動計劃,調動計劃也是物聯(lián)網(wǎng)。再往上企業(yè)的經(jīng)營決策,決策產(chǎn)品質量、能耗、物耗,本質上是科學難題,是多目標動態(tài)優(yōu)化,而且是沖突目標的。我們很難優(yōu)化決策,現(xiàn)在畫了一張圖是這樣來做,下面是一套加工裝備,帶了一大堆控制系統(tǒng),有知識工作者將企業(yè)通過目標調度轉化為生產(chǎn)者,從而轉化加工裝備的控制系統(tǒng),從而控制加工生產(chǎn)線的加工裝備,將產(chǎn)品加工的質量效益能耗控制在目標值范圍內。所以,現(xiàn)在講的制造流程是一定知識工作者+機器一體的。現(xiàn)在的問題是,知識工作者在工作中,很難把這件事做好。


    現(xiàn)在來講將來的模式要有一個愿景,做人工智能必須得有愿景,愿景就是高效化、綠色化。制造流程智能優(yōu)化決策和加工過程的智能自主控制為特征的流程,就是要把這個東西變成一個人機合作的決策優(yōu)化系統(tǒng)、智能自主控制系統(tǒng),這就是將來的人工智能。目標里的愿景規(guī)劃不再介紹,首先要定義它的愿景規(guī)劃,愿景規(guī)劃以后要按照這樣來做,以后企業(yè)由三層變成了兩層,底下一層都是智能,上面一層是人機合作的,為什么要這樣做呢?就是因為人不能保證最優(yōu)。


    下面簡單介紹人工智能,第一次、第二次、第三次工業(yè)革命都是基于數(shù)學模型感知、認知與決策發(fā)揮的作用。第一次工業(yè)革命是反饋控制實現(xiàn)了蒸汽機的調速;第二次工業(yè)革命是PID與邏輯控制實現(xiàn)了傳送帶自動化;第三次工業(yè)革命是先進控制、運行優(yōu)化、ERP與MES使自動化程序更新。第一次是蒸汽代替人,第二次是電力代替蒸汽,這是從本質上來講。知識工作者發(fā)揮很多作用,但是人的很多行為、智力發(fā)展不同,人辦的企業(yè)是不一樣的。實際上就是說,人在感知上、認知上有問題,面向實現(xiàn)多元不確定。多元信息數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)如何進行動態(tài)感知,這是第一個挑戰(zhàn)。第二個是如何從大數(shù)據(jù)中挖掘機理不清的動態(tài)特性知識和操作與決策經(jīng)驗知識;第三個是如何實現(xiàn)多尺度、多沖突目標、多變的約束等條件下的動態(tài)優(yōu)化決策與控制一體化;第四個就是平臺一體化,到了大數(shù)據(jù)時代,目前平臺為先,所以必須構建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)云和大數(shù)據(jù)環(huán)境、智能自主控制系統(tǒng)和人機優(yōu)化的系統(tǒng)。


    怎么去做呢?今天智能化計算資源和物理資源深度融合,系統(tǒng)往往是多學科的。從信息技術來講,我們培養(yǎng)的人,是說搞計算機不一定懂通訊,搞通訊不一定懂自動化,但是最終在信息技術都是計算機。另外,怎么樣深度融合和協(xié)同來實現(xiàn)智能化,人工智能做了一個榜樣,就是我們講的深度學習,深度學習實際上利用了大量數(shù)據(jù)。最后發(fā)現(xiàn)比我們原來學術上定義的神經(jīng)網(wǎng)絡、學術上定義的機器學習、定義的模式識別,產(chǎn)生的效果更好,為什么呢?


    就是因為用了大量資源,而且我們今天想一想,為什么Alpha Go能打敗圍棋,是因為人腦袋裝的規(guī)則是有限的,而計算機可以把所有規(guī)則都裝到里面去,云計算就能滿足這種能力。所以人是聽經(jīng)驗,他可以選規(guī)則,對一個具體的工作,人工智能的技術往往可以比這個工作者做得更好。而我們需要的是把這些具體的工作高效化、智能化,而不是說完全替代。有這個理念的話,我們利用各種資源,觀念上改變,是能夠幫助我們現(xiàn)在的產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)飛躍發(fā)展的,這就是我今天的報告,謝謝大家!


    柴天佑——中國工程院院士,IEEE Fellow,IFAC Fellow。東北大學自動化研究中心主任。

    (審核編輯: 智匯小新)

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