一、測試床項目概述
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺人工智能開放引擎測試床包括PaaS服務(wù)、SaaS服務(wù)和應(yīng)用測試三部分。測試床提供基于Tensorflow、Caffe、PaddlePaddle的開放人工智能引擎,以及開放的通用類人工智能算法和面向工業(yè)智能分析的工業(yè)人工智能算法,利用INDICS平臺為企業(yè)提供工業(yè)人工智能服務(wù)與應(yīng)用,以云服務(wù)的形式支持企業(yè)智能化改造,實現(xiàn)流程優(yōu)化,提升自動化、智能化水平,促進商業(yè)模式創(chuàng)新。
二、測試床項目解決方案
1. 解決方案架構(gòu)
面向制造全生命周期中的人工智能應(yīng)用需求,依托INDICS平臺,構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺人工智能開放引擎,提供人工智能模型、開發(fā)工具、API以及人工智能工業(yè)應(yīng)用示范APP,支撐智能研發(fā)、智能生產(chǎn)與智能服務(wù)等工業(yè)人工智能應(yīng)用。
圖1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺人工智能開放引擎
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺人工智能開放引擎測試床包括PaaS服務(wù)、SaaS服務(wù)和應(yīng)用測試三部分建設(shè)內(nèi)容:
1)PaaS服務(wù):提供開放的人工智能引擎、人工智能開發(fā)工具及組件、通用類人工智能模型、面向工業(yè)智能分析的工業(yè)人工智能模型、以及相關(guān)的人工智能API。
人工智能引擎:基于Tensorflow、Caffe、PaddlePaddle等開源人工智能框架,建設(shè)人工智能引擎,提供統(tǒng)一的人工智能算法運行環(huán)境,支持分布式計算、圖式計算、CPU+GPU混合計算等計算模型。
人工智能開發(fā)工具及組件:提供人工智能開發(fā)環(huán)境與開發(fā)框架以及可視化建模工具,支撐工業(yè)人工智能模型的快速搭建與應(yīng)用的便捷開發(fā)。
人工智能模型:除了提供通用人工智能模型支撐分類、回歸、推薦、跨媒體識別等通用人工智能應(yīng)用外,還提供面向工業(yè)人工智能分析的工業(yè)模型,有效支撐生產(chǎn)過程資源智能調(diào)度、設(shè)備故障預(yù)測、精密加工檢測等工業(yè)人工智能應(yīng)用場景。
人工智能API:通過API提供人工智能算法服務(wù),包括數(shù)據(jù)存儲、查詢、分發(fā)、清洗等數(shù)據(jù)類API,通用模型算法、工業(yè)模型算法等模型類API以及安全類API。
2)SaaS服務(wù):提供生產(chǎn)資源智能調(diào)度、虛擬工廠、設(shè)備故障預(yù)測、精密加工檢測等人工智能服務(wù),支撐工業(yè)人工智能應(yīng)用開發(fā)與實施。
生產(chǎn)資源智能調(diào)度服務(wù):將測試床提供資源智能調(diào)度算法(啟發(fā)式解空間搜索優(yōu)化算法、遺傳算法、模擬退火算法等)應(yīng)用于企業(yè)生產(chǎn)制造環(huán)節(jié),構(gòu)建資源優(yōu)化配置模型,形成生產(chǎn)資源智能調(diào)度服務(wù)。根據(jù)制造過程的生產(chǎn)資源信息,分析和挖掘生產(chǎn)中的要點,考慮關(guān)鍵設(shè)備的能力需求及平衡各生產(chǎn)單位的產(chǎn)能,進行排產(chǎn)信息的智能推送,優(yōu)化排產(chǎn)計劃;對資源能力匹配的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行深度學習,對制造資源調(diào)度形成有效預(yù)案。
設(shè)備故障預(yù)測服務(wù):將測試床提供的故障預(yù)測算法(Softmax回歸算法、CNN分類算法、GDRT決策樹算法等)應(yīng)用于設(shè)備故障監(jiān)測和診斷,形成設(shè)備故障預(yù)測服務(wù)。根據(jù)設(shè)備的關(guān)鍵運行狀態(tài)數(shù)據(jù),預(yù)測設(shè)備的穩(wěn)定運行狀態(tài)、故障發(fā)生概率和原因,分析影響設(shè)備故障的關(guān)鍵因素,優(yōu)化設(shè)備運行模式和狀態(tài)參量,有效提升設(shè)備可靠性,減少設(shè)備故障和非計劃停機次數(shù)。
精密加工檢測服務(wù):將測試床提供的精密加工檢測算法(CNN對象識別算法、PCA特征提取算法、Meanshift聚類跟蹤算法等)應(yīng)用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測環(huán)節(jié),形成精密加工檢測服務(wù)。采用視頻圖像識別方法自動監(jiān)控加工過程,采用基于知識庫的專家系統(tǒng),根據(jù)加工的條件、要求,選用最佳加工條件組合來進行加工,在線自動監(jiān)測、調(diào)整加工過程,實現(xiàn)加工檢測過程的最優(yōu)化控制。
3)應(yīng)用測試:提供涵蓋研發(fā)、生產(chǎn)、服務(wù)等全產(chǎn)業(yè)鏈服務(wù)的工業(yè)人工智能應(yīng)用,并在河南航天695廠、華中數(shù)控等單位開展生產(chǎn)資源智能調(diào)度、設(shè)備故障預(yù)測、精密加工檢測等應(yīng)用示范與測試驗證。
2. 測試床預(yù)期效果
測試床建成后,可支持面向工業(yè)智能服務(wù)的新一代人工智能應(yīng)用的快速開發(fā),形成研發(fā)、生產(chǎn)、服務(wù)等工業(yè)人工智能解決方案,提升工業(yè)企業(yè)制造應(yīng)用智能化及創(chuàng)新水平。預(yù)期效果如下:
(1)支撐新一代人工智能工業(yè)應(yīng)用開發(fā),打造涵蓋制造全產(chǎn)業(yè)鏈人工智能服務(wù)的應(yīng)用生態(tài)體系?;谌斯ぶ悄荛_放引擎測試床提供的開放PaaS服務(wù)接口,支持工業(yè)智能應(yīng)用的快速開發(fā)與迭代,形成涵蓋智能研發(fā)、智能生產(chǎn)、智能服務(wù)等全產(chǎn)業(yè)鏈服務(wù)的人工智能應(yīng)用生態(tài);
(2)通過人工智能應(yīng)用,提高測試企業(yè)生產(chǎn)排產(chǎn)效率30%,降低企業(yè)設(shè)備故障率30%,提升檢測效率30%。
三、測試床當前情況
1. 測試床當前建設(shè)情況
在PaaS服務(wù)方面,已完成了基于Tensorflow、PaddlePaddle的人工智能引擎建設(shè),完成了人工智能開發(fā)環(huán)境與開發(fā)框架、通用人工智能模型等產(chǎn)品的開發(fā)。目前,正在開展可視化建模工具、面向工業(yè)智能分析的工業(yè)人工智能模型和人工智能API等相關(guān)產(chǎn)品的開發(fā)工作,引入Caffe框架和GPU加速計算模式,完善引擎功能。在SaaS服務(wù)方面,已完成了生產(chǎn)資源智能調(diào)度服務(wù)的建設(shè)工作,正在開展設(shè)備故障預(yù)測、精密加工檢測等SaaS服務(wù)的研究與開發(fā)工作。在應(yīng)用測試方面,已完成了CRP等生產(chǎn)資源智能調(diào)度應(yīng)用的研發(fā)和應(yīng)用示范工作,正在開展設(shè)備故障預(yù)測、精密加工檢測等應(yīng)用開發(fā)與測試驗證工作。
2. 測試床合作伙伴組成及各自提供組件描述
北京航天智造科技發(fā)展有限公司負責測試床的總體技術(shù)、關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)以及平臺集成工作。
河南航天695廠、華中數(shù)控負責開展測試床應(yīng)用示范和驗證工作。
360企業(yè)安全負責測試床相關(guān)安全技術(shù)研發(fā)工作。
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原文標題:案例展示 | 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺人工智能開放引擎測試床
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