德國工業品無憂選購Honsberg UR1 - 025GM

產品型號： HEDIFK1Y25NTF

所屬分類：德國工業品

更新時間：2023-05-23

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簡要描述：德國工業品無憂選購Honsberg UR1 - 025GM
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PoC概述

1、介紹

橫河將結合自身的人工智能與 DOO開放創新云和云之間的服務，為三槽水箱水位控制系統中的水位遠程控制構建演示環境,比較LTE和5G的通信性能,評估通信延遲對遠程控制的影響。

2、PoC時間

截至2022年3月

3、各公司職責

橫河電機株式會社

利用基于云計算的人工智能構建遠程控制三槽水箱水位控制系統的演示環境。

比較LTE和5G的通信性能,評估通信延遲對遠程控制的影響。

DOO

提供5G, DOO開放創新云的構建和驗證等。

用于驗證和優化水箱控制的通信環境它始于20世紀中葉，采用了基于人工智能（AI）的基本演繹推理程序。到20世紀80年代，人工智能被應用于知識的獲取。我們現在正處在第三次人工智能的浪潮——機器學習時代——，這股浪潮主要由杰弗里·辛頓教授在2006年發表的一篇關于深度學習技術的突破性論文引發的，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?

方法是用來達到目的，而不是目的本身

不能辨別人工智能的真正本質和價值，制造業和社會就無法從中獲益

專業服務公司埃森哲（Accenture）在2018年針對六經濟體的

500家制造企業進行了一項關于采用人工智能的調查結果顯示，在參加問卷的高管中，近70%的人認識到人工智能對企業未來的影響，并表現出堅持到底的決心。不過，只有16%的人真正邁出了下一步。只有2%的公司部署了規模的基于人工智能的方案，而以某種形式采取行動的公司要么結果令人失望，要么*失敗。

這些不成功的嘗試有很多原因，無論是因為采用了“人工智能方案"的方法，認為引入人工智能就可以問題，對所需的財力和技術能力估算不足；還是對所收集數據的性質缺乏了解、分析或應用它的能力。令人失望的結果源于共同的原因：無法理解什么是人工智能，無法識別需要的問題并采用專門用于此目的的工具。

人們對人工智能在制造業的潛力寄予厚望。但能源和資源成本不斷攀升，技術進步，特別是在統計、模式識別以及數據平臺相關技術的推動下，新的參與者不斷進入市場。為了保持競爭力，公司須不斷優化成本績效和質量。

在進行任何形式的金融投資之前，公司需要確定其目標，并需要具有廣泛域知識的人員參與。人工智能不是一種產品，它是一門科學，使機器能夠發展出模仿人類認知過程的能力，并隨著更多數據的獲取而構建和擴展知識。但是，如果沒有對制造過程有深入了解的人，就無法對收集的數據進行有效的分析或應用。

人工智能與制造業域的知識相結合，可以產生有助于設備狀態診斷和預測性維護的方案，從而保護有價值的資產，提高運營效率。需要量的經驗和專業知識才能闡釋超越數據本身所反應的價值。在競爭日益激烈的環境中，了解人工智能并熟練地設計和整合基于人工智能的方案的公司將保持強的競爭力。

使用通用的工具之一創造方案和價值

橫河電機運用其在制造行業中豐富的知識和經驗，通過智能選擇基于AI的工具為客戶創造價值。

橫河電機的駒根市工廠位于日本長野縣，該工廠負責制造壓力傳感器的半導體零件。在半導體制造中需要執行數百種工藝和微細加工，其中一些工藝是在內部進行，因此質量控制是關鍵問題之一。在駒根工廠，每個流程工藝都安裝了許多傳感器來收集數據，并在處理數據時判斷狀況。但是，因為有許多流程工藝會影響質量，因此分析這些流程工藝中的數據并檢測復雜的微小波動超出了人類的執行能力。

在這種狀況中，考慮到目前人工智能的趨勢，公司內部人員對新的數字技術也充滿了期望。然而，負責產品和制造設備維護的工程師對數字技術的功能和延展性還不夠熟悉，不知道它可以哪些類型的問題。同樣，研發人員也無法確定他們自己的技術在哪里可以得到好的應用。因此，各部門就各種人工智能工具的特點進行了量的信息交流和意見溝通。

同時，他們開始使用人工智能等新技術找出需要的問題。從性能驅動的管理協議SQDC(安全、質量、交付、成本)的角度對其進行處理，剝離出關鍵問題，并為它們分配了優級。他們挑選出有可能使用人工智能的問題，并根據他們所掌握的合適的人工智能技術開發方案。如今，憑借清晰的組織架構和明確的目標，工廠已經成功地建立了共同創新的平臺。

在駒根工廠，橫河開發出基于人工智能的分析工具，用于對制造過程數據進行質量分析。屬性的數量是使用傳感器的信號來計算的，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量的復雜波動。次通過量IIoT數據的應用，揭示屬性值與其電氣特性之間的因果關系，使它們能夠發現影響這些特性的現象。在生產線數據和質量之間也發現了新的相關性?；谌斯ぶ悄艿姆治龉ぞ甙l揮了至關重要的作用，因為它可以從量數據中識別重要項目，并在人們以前認為不重要的數據中尋找有意義的東西。IIoT的普及使數據類型和數量持續增長—已經超越了人類的處理能力—但人工智能將使多維、復雜原因的揭示變得相對容易。人工智能描述了人類即使在圖形形式下也無法識別這些變化。人工智能已經開始在更范圍內應用，例如在產品和工廠檢查中使用圖像，以及通過讀取外部溫度波動和運行預測來實現節能工廠的運行。

人工智能是一種工具，它需要利用人類獲得的豐富經驗和知識進行學習，需要具有豐富專業知識和理解分析的人教導AI執行所需的任務，并提供經驗和見解來解釋結果以獲取的價值。人類須承擔其經紀人的角色，用有意義的方式將人工智能引入。

橫河積累案例經驗，例如在長野縣駒根工廠取得的成果，加強內部的協同創新結構，旨在開發一種強化學習算法，使其在工廠中得到實際應用。橫河將利用其豐富的專業知識和行業經驗，與客戶合作創新的同時，戰略性地應用人工智能來穩定設施的質量和預測性維護，以及改進流程和操作。這將為客戶實現快速、靈活的管理、優化運營、創新價值的全新感受位處萊茵費爾登的SwissShrimp AG是家致力于可持續發展蝦類養殖的瑞士公司?？紤]到照明對于養殖業的無比重要性，該初創公司決定選用萬可照明控制器。

憑借萬可自動化技術，Swiss Shrimp公司可以為室內、內陸蝦類養殖模擬優質照明條件。

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

蝦在孵化后交付時只有三至四毫米小，至少需要六個月的時間，直到長成成人拇指那樣粗、鋼筆那樣長的時候才算成熟。只有到那時，它們才算為制作這道中美洲名菜做好準備。

為了保證蝦類的身體健康，養殖公司需要提供歐洲生產的植物性食物和適宜的照明。

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

模擬自然棲息地

若想讓蝦到達瑞士美食家的盤中，而不是進入它們同伴的肚子里，創造性*。席執行官Rafael Waber解釋說：“動物應該在它們熟悉的環境中成長。"雖然這聽起來很有道理，但事實證明實施起來卻很困難。

在野外，對蝦會在紅樹林根部和藻類中生活。然而，這些特征會對水處理系統造成損害：水處理系統每個小時需要將面積達40米×5米的型塑料池塘里的水*循環一次，并從100立方米水中清理掉約8萬只蝦的排泄物。更多的有機垃圾意味著需要更復雜的系統。

那么，如何才能在不對水處理系統動干戈的情況下，重現這些海水生物的自然棲息地呢?

SwissShrimp的經理們找到了一個有意思的方法。他們通過使用210盞DALI燈具，在兩個沒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，通過類似附加結構增加表面積，既模擬了幽閉的環境，又不會有紅樹林或藻類帶來的污染物。