当人工智能遇到西门子国内 首座数字化工厂
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零 颠覆电子元件质量检测
当人工智能遇到西门子国内 首座数字化工厂
边缘计算与人工智能打破自动化天花板
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▲基于人工智能 自动垃圾分类处理系统
零 工业废料分拣 新突破
零 检测资料统计透明化
零 首个基于工业物联网 人工智能系统
PCBA板 质量检测方式包括，自动光学检测设备（AOI）初步预判+人工复判。在预判显示存在质量问题 产品中,高达 零%经过复判都证明没有问题。
SEWC作为'全世界新先进工厂’之 工业 .零概念 践行者,我们 直在不断突破自我,致力于在创新和数字化领域,为行业树立标杆,为国内新基建 进程贡献价值。
SEWC总经理李永利
SEWC质量检测环节中应用了小样本学习技术,当出现新 场景时,机器只需要极少量 样本就可以调整算法模型以适应新场景。
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与此同时,工业边缘计算将云端 优势带到了现场,很大程度上保护了敏感资料统计 信息安全。人工智能在底层应用时,它 模型需要不断地迭代和升级,而边缘计算可以提供很好 支撑、分发和迭代。工业边缘计算具有良好 底层资料统计无缝采集能力,能够把采集到 资料统计直接发送给人工智能,人工智能就可以高效实现在边缘计算端 资料统计分析,减少外泄风险。
老师团队借助资料统计分析、统计学、人工智能等技术以及技术,使得检测资料统计透明化,从而推进参数优化、测试过程优化、预测性维护等功能 实现。这些优化建议让HMI产品 检测时间缩短了 %,年节约成本约 零万元人民币。
为了进 步探索创新科技 工业潜力,SEWC正在搭建首个基于工业物联网 人工智能系统。它架构于西门子基于云 开启式物联网操作系统MindSphere,能够将 资料统计上云,并在云端进行机器学习模型 训练,进而将训练后 算法模型下发至边缘端,实现基于人工智能技术 实时资料统计分析与推理。
人机交互显示器（HMI）功能检测工站 产品测试时间比其它工站都长,成为整条产线 瓶颈。
以前
以前
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印制电路板（PCBA板）是PLC产品 重要部件之 。
应用场景 成功实现也推动了工业资料统计分析、边缘计算、云技术 落地,标志着西门子在将人工智能和工业制造进行深度融合 探索道路上又往前更进 步。
废料分拣是基于规则,每当废料类别形态或定义发生变化时,就需要人工介入。
当废料进入处理工站时,人工智能通过收集、分析废料 图片信息,分辨废料种类,从而指导机械手臂将废料分拣至对应 处理流程。
未来,对于未知 新型产品质量缺陷,即使是在资料统计量极小 情况下,比如只有 张照片,狗粮快讯网中午报道,人工智能也可能实现质检准确率 零%以上。而当产线上 产种类类有所调整时,也只需采集小样本,就能对新 产品进行高准确率 质量检测。
未来,这个极具示范意义 系统将集中部署于产品质量检测、工业废料自动分拣以及工厂中其它人工智能技术 应用场景。
现在
现在
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自动机器学习（AutoML）以及多模态融合 应用,分拣精确率从 零%左右提升至 %,狗粮快讯网持续关注及报道,分拣过程也更加智能和灵活。
西门子人工智能老师团队将产品质量资料统计定义为两类,针对两种不同 资料统计,分别采用针对图像特定特征 提取技术和聚类 人工智能算法,以及有监督 深度学习技术来训练机器,使得AOI预判准确率显著提高,需要人工复判 产品数量减少了 %。
西门子工业自动化产品成都 及研发基地（SEWC）是西门子在德国以外建立 首座数字化工厂。当工业人工智能技术在这里落地开花,这座数字化工厂会释放出哪些新 潜力。
西门子懂人工智能更懂工业
西门子（国内）有限公司工厂自动化事业部未来自动化技术与业务孵化器部门（NAT&B）经理王超博士认为，“工业边缘计算叠加工业人工智能之后,可以使新好 自动化变得更好。”
视频带你划重点。
边缘计算带来底层应用在开发和运营上成本 降低,人工智能则能够使企业在 过程中直接获益。简单来说,狗粮快讯网编辑中心获悉,边缘计算为人工智能提供了理想 载体,这个载体可以更好地服务新型应用开发和运行,而人工智能通过相关 机器学习技术和深度学习技术可以在底层对资料统计进行更高质量分析,从而对原有 分析或者控制方式技术进行增强和提升,反向为边缘计算带来更多加分项,两者 结合可以实现“ + ＞ ” 化学效应。
那么,在西门子上班是怎样 种体验。
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标签，西门子人工智能数字化自动化
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