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e-works智能工厂与人工智能技术应用培训班在京成功举办

2019-10-31e-works王聪

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2019年10月30-31日,由e-works数字化企业网主办的“智能工厂与人工智能技术应用培训班”在京成功举办。

    2019年10月30-31日,由e-works数字化企业网主办的“智能工厂与人工智能技术应用培训班”在京成功举办。作为e-works智能制造实训系列之一,本次研修班吸引了20余位制造企业的管理者、CIO以及智能制造相关部门负责人的参与。本次培训以“专业讲座+现场参观+互动交流”的形式展开,深入探讨了企业在智能制造推进、人工智能应用和工业互联网建设方面的实际问题,得到了学员们的高度好评。

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培训现场

    首日上午,e-works咨询事业部总经理李伟带来了《智能工厂内涵与问题》的主题演讲,并以e-works咨询服务经验为基础分享了《智能工厂架构与推进建设》最佳实践。他详细介绍了智能制造的核心与难点,给出了智能工厂建设路径,分享了企业在推进智能制造过程中的关键智能技术,总结了智能工厂建设中存在的问题。此外,他还分享了智能产品、智能生产、智能设计、智能供应链、智能管理与决策、智能工厂三大集成的推进策略,并给出了详细的案例。

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e-works咨询事业部总经理李伟

    和利时集团规划咨询部总经理黄振林为学员带来了《物联网技术与智能制造案例》的主题演讲。他介绍了物联网的概念、内涵以及关键技术,解析了工业物联网、工业4.0与智能制造之间的关系。他梳理了工业物联网的关键技术以及应用模式,针对电子行业、机加工行业如何实现设备联网、数据采集交互以及可视化进行了重点说明,并分享了和利时智能制造数字化车间建设等一系列智能制造案例。

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和利时集团规划咨询部总经理黄振林

    在下午的培训中,和利时总工程师教授级高工李天辉带来了《工业互联网平台及典型应用案例介绍》的主题培训。他从制造企业面临的挑战入手,梳理了制造企业生产软件管理现状以及工业互联网平台国内外应用现状。通过对比工业互联网架构与传统架构,他解析了什么是中台思想以及边缘协同的能力和内涵,给出了典型工业互联网平台架构,并分享了和利时在家电、电子、轨道交通等工业互联网项目实施中的实践经验。

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和利时总工程师教授级高工李天辉

    随后,学员们实际考察了和利时智能制造数字化车间。和利时数字化车间建设了可编程控制器自动化柔性生产线、制造执行系统MES、企业资源计划ERP以及产品数据平台,实现了生产流程动态变更、控制模式优化、产品信号自动补偿与校准、自动检验与测试、自动包装与搬运等功能。生产全过程采用二维码引导技术,实现质量追溯,并建立了与精益生产相结合的生产过程信息化系统,覆盖生产计划、原材料调配、任务分配、工艺衔接、数据管理、流程管控等制造过程。

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和利时工作人员讲解数字化车间

    值得一提的是,第一天培训最后学员们还参观了全球首家海底捞智慧餐厅并享受了一顿丰盛的晚餐。海底捞智慧餐厅智能化实现模式与制造企业有所不同,主要包括IKMS(综合厨房管理系统)与能源管理系统。通过和利时自主研发设计的配锅机,海底捞可根据顾客口味需求做专属锅底订制,做到千人千味。每个上菜机械手臂可以通过盘子上的RFID芯片,自动抓取顾客下单菜品。这些应用都将更多的后厨人员解放出来做更有价值的服务,体现了智能化在餐饮行业的价值。

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海底捞智慧餐厅

    第二日上午,IBM数据分析和AI架构师孙焕军带来了《如何快速部署企业大数据与AI平台》的主题演讲。他以国内某能源企业数字化转型为引,解释了大数据的内涵和价值。他介绍了企业上PaaS云的方法,以IBMDb2为例介绍了如何实现容器化与数据虚拟化。他介绍了IBM Db2 Event Store如何快速进行数据场景处理以及IBM 数据中台解决方案。此外,他还给出了IT产品选型的10条建议,并给出了IBM沃森实际应用案例。

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IBM数据分析和AI架构师孙焕军

    IBM资深数据科学家钟云飞培训的主题为《工业生产排程优化和制造业的AI案例分享》。他介绍了全生命周期的数据分析平台,分析了企业对于生产排程优化的主要需求,解析了生产排程的优化求解策略,并以一汽大众为例介绍了生产排程的具体应用模式。他介绍了机器学习与人工智能应用案例,如对发动机铸件的预测性质量管控,基于声学与震动分析的智能感知器等。

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IBM资深数据科学家钟云飞

    随后,学员们参观了IBM北京创新中心。IBM工作人员通过定制化、浸入式的展现方式将人工智能、RPA、大数据、区块链等最新技术展现给学员,让学员们深入了解在各个制造业细分场景中如何使用前沿技术赋能业务,实现数字化转型。

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学员参观IBM北京创新中心

    第二天下午,IBM高级研发经理李敬带来了《深度学习技术在智能制造行业的应用》主题培训。他介绍了深度学习技术的主要应用场景以及如何助力智能制造,并选取了自动缺陷检测及分类这一场景,解析了数据分析、模型训练、模型评估、模型上线的具体方法。他从数据、训练、推理三个方面介绍了人工智能应用的挑战与难点,并给出了高性能医疗影像处理具体案例。

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图 IBM高级研发经理李敬

    清华大学大数据系统软件国家工程实验室、数据科学研究院工业大数据中心总工程师王晨带来了《工业大数据与工业智能--从智能制造到工业互联网》的精彩培训。他以现代数据管理的发展历程为引,介绍了大数据的本质与内涵。他解释了大数据分析中机理模型、专家系统与统计模型的渐进模式。他指出工业大数据的应用首先需要弄清工业体系,工业大数据的特点应该体现在工业系统的本质特征和运动规律,并推动工业进入智能制造时代。他详细梳理了工业大数据的典型场景、实施指导思想、工业大数据平台实施路径。他总结工业大数据促进智能化过程中,数据打通是基础、本质是知识复用,并给出了工业互联网应用的四种新模式。

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图 清华大学大数据系统软件国家工程实验室、数据科学研究院工业大数据中心总工程师王晨

    在答疑交流环节,学员们结合课上老师们所讲的内容以及自身推进智能制造过程中的难点和困惑提出了诸多问题,各位老师知无不言,针对学员的提问做了精彩的分享和探讨。

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答疑交流环节

    为期两天的培训在热烈氛围中圆满落幕,学员们纷纷表示受益匪浅。通过此次培训,学员们不仅对大数据、工业互联网、人工智能技术有了更清晰的认识,开拓了思路,也对后续企业推进智能制造提供了借鉴,具有非常积极的意义,受到学员们的一致好评。

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培训学员在和利时合影 

责任编辑:王聪
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