德國(guó)工業(yè)品無(wú)憂選購(gòu)Honsberg UR1 - 025GM

產(chǎn)品型號(hào)： HEDIFK1Y25NTF

所屬分類：德國(guó)工業(yè)品

更新時(shí)間：2025-05-21

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簡(jiǎn)要描述：德國(guó)工業(yè)品無(wú)憂選購(gòu)Honsberg UR1 - 025GM
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德國(guó)工業(yè)品無(wú)憂選購(gòu)Honsberg UR1 - 025GM

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PoC概述

1、介紹

橫河將結(jié)合自身的人工智能與 DOO開(kāi)放創(chuàng)新云和云之間的服務(wù)，為三槽水箱水位控制系統(tǒng)中的水位遠(yuǎn)程控制構(gòu)建演示環(huán)境,比較LTE和5G的通信性能,評(píng)估通信延遲對(duì)遠(yuǎn)程控制的影響。

2、PoC時(shí)間

截至2022年3月

3、各公司職責(zé)

橫河電機(jī)株式會(huì)社

利用基于云計(jì)算的人工智能構(gòu)建遠(yuǎn)程控制三槽水箱水位控制系統(tǒng)的演示環(huán)境。

比較LTE和5G的通信性能,評(píng)估通信延遲對(duì)遠(yuǎn)程控制的影響。

DOO

提供5G, DOO開(kāi)放創(chuàng)新云的構(gòu)建和驗(yàn)證等。

用于驗(yàn)證和優(yōu)化水箱控制的通信環(huán)境它始于20世紀(jì)中葉，采用了基于人工智能（AI）的基本演繹推理程序。到20世紀(jì)80年代，人工智能被應(yīng)用于知識(shí)的獲取。我們現(xiàn)在正處在第三次人工智能的浪潮——機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代——，這股浪潮主要由杰弗里·辛頓教授在2006年發(fā)表的一篇關(guān)于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破性論文引發(fā)的，但我們中有多少人真正理解人工智能的根本目的和潛力，從而能夠有效利用這股浪潮的巨力量呢?

方法是用來(lái)達(dá)到目的，而不是目的本身

不能辨別人工智能的真正本質(zhì)和價(jià)值，制造業(yè)和社會(huì)就無(wú)法從中獲益

專業(yè)服務(wù)公司埃森哲（Accenture）在2018年針對(duì)六經(jīng)濟(jì)體的

500家制造企業(yè)進(jìn)行了一項(xiàng)關(guān)于采用人工智能的調(diào)查結(jié)果顯示，在參加問(wèn)卷的高管中，近70%的人認(rèn)識(shí)到人工智能對(duì)企業(yè)未來(lái)的影響，并表現(xiàn)出堅(jiān)持到底的決心。不過(guò)，只有16%的人真正邁出了下一步。只有2%的公司部署了規(guī)模的基于人工智能的方案，而以某種形式采取行動(dòng)的公司要么結(jié)果令人失望，要么*失敗。

這些不成功的嘗試有很多原因，無(wú)論是因?yàn)椴捎昧恕叭斯ぶ悄芊桨?的方法，認(rèn)為引入人工智能就可以問(wèn)題，對(duì)所需的財(cái)力和技術(shù)能力估算不足；還是對(duì)所收集數(shù)據(jù)的性質(zhì)缺乏了解、分析或應(yīng)用它的能力。令人失望的結(jié)果源于共同的原因：無(wú)法理解什么是人工智能，無(wú)法識(shí)別需要的問(wèn)題并采用專門(mén)用于此目的的工具。

人們對(duì)人工智能在制造業(yè)的潛力寄予厚望。但能源和資源成本不斷攀升，技術(shù)進(jìn)步，特別是在統(tǒng)計(jì)、模式識(shí)別以及數(shù)據(jù)平臺(tái)相關(guān)技術(shù)的推動(dòng)下，新的參與者不斷進(jìn)入市場(chǎng)。為了保持競(jìng)爭(zhēng)力，公司須不斷優(yōu)化成本績(jī)效和質(zhì)量。

在進(jìn)行任何形式的金融投資之前，公司需要確定其目標(biāo)，并需要具有廣泛域知識(shí)的人員參與。人工智能不是一種產(chǎn)品，它是一門(mén)科學(xué)，使機(jī)器能夠發(fā)展出模仿人類認(rèn)知過(guò)程的能力，并隨著更多數(shù)據(jù)的獲取而構(gòu)建和擴(kuò)展知識(shí)。但是，如果沒(méi)有對(duì)制造過(guò)程有深入了解的人，就無(wú)法對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析或應(yīng)用。

人工智能與制造業(yè)域的知識(shí)相結(jié)合，可以產(chǎn)生有助于設(shè)備狀態(tài)診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)的方案，從而保護(hù)有價(jià)值的資產(chǎn)，提高運(yùn)營(yíng)效率。需要量的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)才能闡釋超越數(shù)據(jù)本身所反應(yīng)的價(jià)值。在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的環(huán)境中，了解人工智能并熟練地設(shè)計(jì)和整合基于人工智能的方案的公司將保持強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。

使用通用的工具之一創(chuàng)造方案和價(jià)值

橫河電機(jī)運(yùn)用其在制造行業(yè)中豐富的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)智能選擇基于AI的工具為客戶創(chuàng)造價(jià)值。

橫河電機(jī)的駒根市工廠位于日本長(zhǎng)野縣，該工廠負(fù)責(zé)制造壓力傳感器的半導(dǎo)體零件。在半導(dǎo)體制造中需要執(zhí)行數(shù)百種工藝和微細(xì)加工，其中一些工藝是在內(nèi)部進(jìn)行，因此質(zhì)量控制是關(guān)鍵問(wèn)題之一。在駒根工廠，每個(gè)流程工藝都安裝了許多傳感器來(lái)收集數(shù)據(jù)，并在處理數(shù)據(jù)時(shí)判斷狀況。但是，因?yàn)橛性S多流程工藝會(huì)影響質(zhì)量，因此分析這些流程工藝中的數(shù)據(jù)并檢測(cè)復(fù)雜的微小波動(dòng)超出了人類的執(zhí)行能力。

在這種狀況中，考慮到目前人工智能的趨勢(shì)，公司內(nèi)部人員對(duì)新的數(shù)字技術(shù)也充滿了期望。然而，負(fù)責(zé)產(chǎn)品和制造設(shè)備維護(hù)的工程師對(duì)數(shù)字技術(shù)的功能和延展性還不夠熟悉，不知道它可以哪些類型的問(wèn)題。同樣，研發(fā)人員也無(wú)法確定他們自己的技術(shù)在哪里可以得到好的應(yīng)用。因此，各部門(mén)就各種人工智能工具的特點(diǎn)進(jìn)行了量的信息交流和意見(jiàn)溝通。

同時(shí)，他們開(kāi)始使用人工智能等新技術(shù)找出需要的問(wèn)題。從性能驅(qū)動(dòng)的管理協(xié)議SQDC(安全、質(zhì)量、交付、成本)的角度對(duì)其進(jìn)行處理，剝離出關(guān)鍵問(wèn)題，并為它們分配了優(yōu)級(jí)。他們挑選出有可能使用人工智能的問(wèn)題，并根據(jù)他們所掌握的合適的人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)方案。如今，憑借清晰的組織架構(gòu)和明確的目標(biāo)，工廠已經(jīng)成功地建立了共同創(chuàng)新的平臺(tái)。

在駒根工廠，橫河開(kāi)發(fā)出基于人工智能的分析工具，用于對(duì)制造過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量分析。屬性的數(shù)量是使用傳感器的信號(hào)來(lái)計(jì)算的，這些傳感器是為了判斷狀況而安裝的，并且它們引入多維分析工具，用于揭示可能影響質(zhì)量的復(fù)雜波動(dòng)。次通過(guò)量IIoT數(shù)據(jù)的應(yīng)用，揭示屬性值與其電氣特性之間的因果關(guān)系，使它們能夠發(fā)現(xiàn)影響這些特性的現(xiàn)象。在生產(chǎn)線數(shù)據(jù)和質(zhì)量之間也發(fā)現(xiàn)了新的相關(guān)性?；谌斯ぶ悄艿姆治龉ぞ甙l(fā)揮了至關(guān)重要的作用，因?yàn)樗梢詮牧繑?shù)據(jù)中識(shí)別重要項(xiàng)目，并在人們以前認(rèn)為不重要的數(shù)據(jù)中尋找有意義的東西。IIoT的普及使數(shù)據(jù)類型和數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)—已經(jīng)超越了人類的處理能力—但人工智能將使多維、復(fù)雜原因的揭示變得相對(duì)容易。人工智能描述了人類即使在圖形形式下也無(wú)法識(shí)別這些變化。人工智能已經(jīng)開(kāi)始在更范圍內(nèi)應(yīng)用，例如在產(chǎn)品和工廠檢查中使用圖像，以及通過(guò)讀取外部溫度波動(dòng)和運(yùn)行預(yù)測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)節(jié)能工廠的運(yùn)行。

人工智能是一種工具，它需要利用人類獲得的豐富經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)，需要具有豐富專業(yè)知識(shí)和理解分析的人教導(dǎo)AI執(zhí)行所需的任務(wù)，并提供經(jīng)驗(yàn)和見(jiàn)解來(lái)解釋結(jié)果以獲取的價(jià)值。人類須承擔(dān)其經(jīng)紀(jì)人的角色，用有意義的方式將人工智能引入。

橫河積累案例經(jīng)驗(yàn)，例如在長(zhǎng)野縣駒根工廠取得的成果，加強(qiáng)內(nèi)部的協(xié)同創(chuàng)新結(jié)構(gòu)，旨在開(kāi)發(fā)一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，使其在工廠中得到實(shí)際應(yīng)用。橫河將利用其豐富的專業(yè)知識(shí)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，與客戶合作創(chuàng)新的同時(shí)，戰(zhàn)略性地應(yīng)用人工智能來(lái)穩(wěn)定設(shè)施的質(zhì)量和預(yù)測(cè)性維護(hù)，以及改進(jìn)流程和操作。這將為客戶實(shí)現(xiàn)快速、靈活的管理、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)、創(chuàng)新價(jià)值的全新感受位處萊茵費(fèi)爾登的SwissShrimp AG是家致力于可持續(xù)發(fā)展蝦類養(yǎng)殖的瑞士公司?？紤]到照明對(duì)于養(yǎng)殖業(yè)的無(wú)比重要性，該初創(chuàng)公司決定選用萬(wàn)可照明控制器。

憑借萬(wàn)可自動(dòng)化技術(shù)，Swiss Shrimp公司可以為室內(nèi)、內(nèi)陸蝦類養(yǎng)殖模擬優(yōu)質(zhì)照明條件。

將生蝦在酸橙汁、辣椒和香菜的混合汁水中腌制半小時(shí)，然后直接食用，這是Markus Thon喜歡的一道美食。然而，他作為SwissShrimp AG公司的生產(chǎn)經(jīng)理，在真正準(zhǔn)備和享用酸橙汁腌蝦之前，卻需要花費(fèi)量時(shí)間將蝦養(yǎng)殖成熟。

蝦在孵化后交付時(shí)只有三至四毫米小，至少需要六個(gè)月的時(shí)間，直到長(zhǎng)成成人拇指那樣粗、鋼筆那樣長(zhǎng)的時(shí)候才算成熟。只有到那時(shí)，它們才算為制作這道中美洲名菜做好準(zhǔn)備。

為了保證蝦類的身體健康，養(yǎng)殖公司需要提供歐洲生產(chǎn)的植物性食物和適宜的照明。

蝦極度畏懼光線的突然變化，這會(huì)讓它們產(chǎn)生極壓力，并可能因此死于心臟病發(fā)作，一旦發(fā)生這種情況，它們的結(jié)局就是成為族群中更抗壓成員的口中餐。

模擬自然棲息地

若想讓蝦到達(dá)瑞士美食家的盤(pán)中，而不是進(jìn)入它們同伴的肚子里，創(chuàng)造性*。席執(zhí)行官Rafael Waber解釋說(shuō)：“動(dòng)物應(yīng)該在它們熟悉的環(huán)境中成長(zhǎng)。"雖然這聽(tīng)起來(lái)很有道理，但事實(shí)證明實(shí)施起來(lái)卻很困難。

在野外，對(duì)蝦會(huì)在紅樹(shù)林根部和藻類中生活。然而，這些特征會(huì)對(duì)水處理系統(tǒng)造成損害：水處理系統(tǒng)每個(gè)小時(shí)需要將面積達(dá)40米×5米的型塑料池塘里的水*循環(huán)一次，并從100立方米水中清理掉約8萬(wàn)只蝦的排泄物。更多的有機(jī)垃圾意味著需要更復(fù)雜的系統(tǒng)。

那么，如何才能在不對(duì)水處理系統(tǒng)動(dòng)干戈的情況下，重現(xiàn)這些海水生物的自然棲息地呢?

SwissShrimp的經(jīng)理們找到了一個(gè)有意思的方法。他們通過(guò)使用210盞DALI燈具，在兩個(gè)沒(méi)有窗戶的廳里模擬出了墨西哥灣的光照條件。

將塑料管沉到池塘中，通過(guò)類似附加結(jié)構(gòu)增加表面積，既模擬了幽閉的環(huán)境，又不會(huì)有紅樹(shù)林或藻類帶來(lái)的污染物。