展湾受邀出席智能维护技术大会，浅谈工业场景化AI算法应用_新闻

展湾受邀出席智能维护技术大会，浅谈工业场景化AI算法应用来源：今日商讯www.prtoday.cn　日期：2019-07-15 11:15:31 　

7月6日，为期四天的AMTS 2019第十五届上海国际汽车制造技术与装备及材料展览会圆满落幕，大会期间，展湾科技展示了设备智能联网（AI+CPS）全套解决方案及自主研发的AI场景化算法。
同期，展湾科技还受邀出席了首届智能维护技术大会（SMC），来自智能维护领域核心供应商几乎全数出席。包括两大灯塔工厂高层、两百多家核心企业用户设备经理、ME部门主管、企业数字化高层等在内的约500人齐聚现场。

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  本次论坛凭借面向未来工厂的前瞻性话题研讨，以及高端嘉宾的经验分享，在层次和专业性方面均创下智能维护领域之最，堪称该领域“华山论剑”。
  微软、凌华、喜科、大制、魏德米勒、西门子、展湾等十多家国内外知名专家从汽车、金属加工、环保、电子等不同领域详细阐述如何助力预测性维护和数字化生产的实现。
  北京奔驰、一汽大众作为提前介入预测性维护的用户派出了高级管理人员经理详解实施案例。
  现场共进行了24场主题演讲，24位演讲嘉宾们向与会人员们积极分享了各自多年的实践经验和行业的最新技术知识。展湾科技CEO唐栎赫然在列。
  对于此次大会的重点行业之一——汽车制造，展湾有着自己的见解。“冲压、焊接、涂装和总装，是汽车制造行业内俗称的四大工艺。汽车制造行业历史悠久，又经历百年变迁不断壮大，如今已成为自动化程度最高的行业之一。   也因此，行业发展至今，对质量和生产效率的追求都达到了极致。对此，展湾不断匠心打磨良策。历经十数次工业现场的落地实践，现在的展湾智慧通已能够轻松覆盖冲压、焊接两大工艺，针对各类特定工业场景研发人工智能（AI）数学模型，用AI算法让设备拥有智慧，把设备在生产制造场景中的价值发挥到极致。此外，展湾智慧通工业互联网平台同样擅长机加工领域设备监控，做到360°无死角点亮车间。”展湾负责人介绍道。

展湾智慧通工业互联网平台，由边缘计算网关（Edge GW），数据分析内核（DAC）和场景化算法（AI）三部分组成，为设备联网、边缘计算数据分析、场景化算法应用提供整体的解决方案。

展湾智慧通能为工业制造业解决什么痛点？
第一，设备联网的建设周期长。智能工厂的建设需要CPS系统，工厂设备种类多，协议各不相同，设备数据采集往往需要不同厂家不同类型的网关，但是有些设备还是无法采集。展湾边缘计算网关内置数百种通讯协议；三款型号1300/1400和1400i对工业现场PLC设备、变频器设备、数控机床设备及工业机器人轻松采集。5分钟完成一台设备联网；让设备之间、设备和人之间瞬间实现交流。同时展湾边缘计算网关还拥有毫秒数据采集的能力，在网络不稳定时支持数据缓存和断点续传的功能。更重要的是其内置AI算法，直接提供边缘计算服务，满足工业控制系统高可靠性和高实时性的要求。为场景化算法提供高质量的数据源和高品质的服务。

第二，数据采集和分析能力不足。SCADA系统是智能工厂数据采集汇聚和分析的中枢，传统SCADA主要提供监控，智能工厂希望更大程度上利用数据，产生价值。展湾数据分析内核DAC是一套基于大数据平台的数据分析和算法管理系统，能够同时接入百万台以上的设备，通过物解析中内置的厂商配置模板快速高效配置采集参数；通过三个数据库分工存储数据，基于HBase的TSDB时序数据库存储历史数据，Redis内存数据库按需存储当天实时数据，Mysql关系型数据库则用来存放统计数据和告警数据，让数据使用更流畅。
DAC内置了上百种人工智能算法模型，除了标准的算法模型外，焊接缺陷预测、机床刀具故障和寿命预测、告警知识库、设备预测性维修等应对工厂最迫切的需求：为设备效率智能化，生产管控智能化和维修智能化提供价值数据；API接口提供为MES，ERP等信息系统提供实时有效的设备数据;当然展湾数据分析平台也包含传统的SCADA系统功能，通过物管理实现接入网关及采集设备集中进行监控管理，远程升级，校时核对。

第三，工业智能化不单有科学家的参与。算法建模周期长，预测准确度不够，而工厂缺少懂算法的人，展湾智慧通充分地考虑了这些问题。展湾工业场景化算法由一系列的算法包组成，每一个算法模型都经过万亿条价值数据的积累调优。工业制造企业根据需要解决的场景化问题，选择对应的算法包，比如机器人焊接轨迹跟踪和预测、设备预防性维护，刀具寿命预测等。而后，工艺管理人员、设备管理人员就可以直接使用算法模型，通过算法配置调整采集项和计算规则，用两周数据就能判断预测趋势的准确度。这就相当于把数据科学家请回了工厂，用户每天都可以使用人工智能算法简化工作。

会上，展湾首次公开讲解了AI+CPS创值架构，“展湾智慧通以数据驱动的信息物理系统CPS，结合AI技术，5个层级和4个转换——机器到数据的感知、数据到算法的洞察、算法到知识的应用、知识到决策的支持”，唐总说道，“企业根据决策优化建议，能够有效管理重要的生产设备，合理配置资源，改进管理模型，从而实现智能工厂的价值创造。”

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