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从工业生产到工业智造,AI技术让产线更“聪明”

2024年7月17日 来源:防爆云平台--防爆产业链服务平台 防爆空调 防爆电气 防爆电机 防爆风机 防爆通讯 浏览 257 次 评论 0 次

日前召开的国务院常务会议强调,以人工智能和制造业深度融合为主线,以智能制造为主攻方向,以场景应用为牵引,加快重点行业智能升级,大力发展智能产品,高水平赋能工业制造体系。

当前,人工智能技术已展现出对制造业的强大赋能作用。以大模型为代表的人工智能发展呈现出技术创新快、应用渗透强、国际竞争激烈等特点,并加速与制造业深度融合,深刻改变了制造业生产模式和经济形态。我国人工智能核心产业规模持续增长,智能芯片、开发框架、通用大模型等创新成果不断涌现,算力规模位居全球第二。人工智能与制造业深度融合,有力推动了制造业高端化、智能化、绿色化、融合化。


更好推动人工智能赋能新型工业化,要夯实人工智能技术底座。着力推动大模型算法、框架等基础性原创性技术突破,提升智能芯片算力水平。推进数字产业化,聚焦集成电路、关键软件等发展,加快云计算、大数据、虚拟现实等融合创新。加强5G、数据中心、算力等基础设施建设,加快工业互联网规模化应用,释放数据价值,为数字化、智能化提供原动力。

人工智能与实体经济深度融合是主线。数字技术和实体经济深度融合是新型工业化的鲜明特征。要加快产业数字化,深入实施智能制造工程,强化人工智能技术在制造业全流程融合应用,提升研发、中试、生产、服务、管理等各个环节智能化水平。推进人工智能试点示范,加快通用大模型在工业领域部署,拓展应用场景,推动企业“智改数转”,提升制造业质量和效益,形成新质生产力。

还要重点打造一批智能产品和装备。发挥大模型强认知、强交互、强生成的特点,促进高端装备、关键软件、智能终端升级迭代,提升重点产品和装备智能化水平。大力发展智能产品和装备、智能工厂、智慧供应链,为人工智能高水平赋能工业制造体系,提供更多工具箱。多措并举充分发挥人工智能技术对工业发展的放大、叠加和倍增作用,不断推进新型工业化获得新动能、取得新成果。

AI对现代工业生产的变革性影响

“智能化”是人工智能的重要特征,而人工智能将重塑人类的生产和生活方式,也会深刻改变现代工业生产。

首先,智能化的生产方式会重塑传统工业生产模式。人工智能技术的发展将为现代工业生产带来新的技术、新的产品、新的模式、新的组织方式和新的竞争方式。从人工智能重构传统工业生产技术体系的角度来看,现代工业生产必须在数据和算法的支撑下进行,这就要求工业生产必须具备自动化、数字化和智能化三大特征,而这些特征都离不开人工智能技术。

其次,智能制造将成为未来工业发展的核心方向。传统工业是按照产品设计、工艺流程以及质量控制等多个环节构成完整流程进行生产,而在智能制造时代,人们将改变传统流水线式的生产方式,转而按照需求定制和实时服务等方式进行产品生产,实现全流程数字化和智能化。

再次,智能制造将催生大量新产品和新服务。传统工业产品是根据设计图纸生产出来的,而在智能制造时代,不仅是新产品的设计和制造需要通过数字化、智能化手段来实现,而且产品生命周期管理等更多环节都将在数字化环境下运行。

最后,智能制造将塑造企业的竞争优势。随着工业互联网平台和人工智能技术的普及应用,企业可以通过工业互联网平台开展设备联网、数据采集、预测性维护等工作。同时通过工业互联网平台与用户互动,企业可以获取市场需求信息、优化产品设计、改进生产工艺、提升服务水平等。在此基础上,企业还可以构建基于人工智能技术的智能制造系统。

未来十年是中国工业化进程中至关重要的一段时期。人工智能技术在推动传统工业变革方面将发挥重要作用,新型工业化将催生大量新产业和新业态,其中最具代表性的是“智能制造”和“数字经济”。

抢占未来工业“智”高点

人工智能技术是智能制造的重要组成部分。根据国际知名企业咨询公司Accenture的报告,到2035年,人工智能预计将在全球制造业中创造出3.73万亿美元的增值。根据业界系统梳理的20个高价值的工业数字化场景:生命周期维度,设计环节的产品数字化设计,生产环节的智能排产与动态调度等,物流环节的自动化仓储与物流配送等;系统层级维度,设备层的智能机器与人员协同,单元层的工业装备集成协同控制,协同层的供应链可视化与信息协同;智能特征维度,互联互通层的设计与工艺一体化协同;新兴业态维度,C2M产品个性化定制和云工厂共享制造等。这些场景是未来数年内制造业企业的数字化转型部署重点,驱动包括人工智能在内的一系列关键智能技术的迭代更新。

放眼世界,中国、美国、德国、日本等主要经济体、制造业大国都将工业数字化转型视为增长的“新动能”,期待工业企业探索传统制造升级、全新生产模式乃至商业范式的创新,均出台国家顶层战略,加快推动制造业数字化转型,强化制造业核心竞争力,构筑新竞争优势。比如在美国,制造业企业人工智能技术应用的普及率接近30%,其中质量管控、库存管理和监控诊断是其典型场景。

我国在2015、2016年分别提出“智能制造”和“工业互联网”建设目标,在新时代的征程中,又提出新型工业化的新内涵,促进科技创新与产业升级,加速传统制造业向智能制造和服务型制造的转型,以新型工业化推进中国式现代化。当前,我国制造业巩固已有优势,找到新优势,首要任务是高质量发展,关键路径是技术进步,提升全要素生产率,筑牢我国制造业在全球竞争中的比较优势。在智能化方面,应发挥我国在数字经济领域的先发优势,加快制造业数字化转型,建设智能工厂、“灯塔工厂”,发展工业互联网和消费互联网,借助数字技术提升我国制造业企业规模化定制、柔性化生产、网络化协同能力,进一步提升生产效率、供应链协同效率,降低生产成本,形成中国制造业更具竞争力的效率和成本优势。

早在2018年,中国工程院就提出“新一代智能制造”的概念,认为智能制造是一个不断演进发展的大概念,可归纳为三个基本范式:数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。新一代智能制造架构强调人工智能技术与先进制造技术的融合。随着人工智能技术的不断发展,智能工厂的建设已成为制造业的重中之重。借助智能生产线的追溯和质量控制功能,工厂可以大幅提高生产效率和降低成本。而同时,这些智能化的设备可以提供更高精度和可复制性的生产质量,为企业创造更大的市场竞争力。此外,智能制造的升级和转型意味着工业自动化需不断适应新的技术和创新。通过加强对人工智能技术的研究和开发,企业可以更好地对生产线和生产过程进行分析和优化,从而提高响应市场变化的速度和敏感度。同时,其可以通过自学和自适应能力,快速适应新的环境,提高生产效率和质量。

我国拥有海量的制造业应用场景和丰富的数据资源,具备全球领先的信息技术应用能力,这为我国深化工业数字化应用探索,实现后发赶超提供了有利条件,在“智改数转”新浪潮下,我国制造业筑势赋能、加速跃升,多个制造业领域的人工智能应用示范典例不断涌现。

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