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        智能制造的實現需要一個5層的金字塔結構

        作者: 時間:2016-09-13 來源:雷鋒網 收藏
        編者按:智能制造就是要實現從客戶需求到生產的全面自動化,這對未來的控制系統提出了極高的要求,而智能制造也分為5個層次。

          在我的研究過程當中,有數值不確定性、隨機不確定性和空間不確定性。當主要方程丟失的時候,最終以隨機的形式、分布的形式來做判斷,這是隨機不確定性。因此控制在不同的層面上對智能的要求和功能都不太一樣,最基本的一層是過程的設計,還有底層回路控制,這兩個集成是很大的挑戰。因為要合理分配工作量,設計系統要易于控制,使設計出的算法比較易于實現。如果這兩層解決不了就需要監督層來解決,信息學科現在提出的知識自動化,實際上就在這里面。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/201609/296918.htm


        智能制造演講


          建模非常的重要,根據目標的不同,建立的模型就會不同。我們在做工業設計的時候,需要這三個平臺。一是點膠的物理過程,必須有實驗設備才能夠采取設備。二是工業物理紡織模型,我們也許不知道方程,但會有一個標準流程,我們就要找到這個方程圖。三是物理紡織模型要做標的,最終控制、設計等形成一個固定流程,而要把虛擬空間和物理空間標定好非常困難。這三個模塊和階段都必須要做到,缺一不可。


        智能制造演講



        智能制造演講


          制造中智能主要就是解決不確定性的問題,人工智能是一種方法和工具,但它不是單一的。單一的方法是無法解決問題的,就跟修汽車一樣,單一把東西做得再好也修不了車。而且跟控制不一樣,人工智能是走在應用走在理論前面,控制是理論走在應用前面,而且人工智能關注是敏捷性而非精確性,因為智能越高精確性就比較差,看我們的機器人就知道了。

          首先,人工智能系統分為經驗級別,就像開車一樣。第二個方面就是開車的級別。最難的級別就是不確定性的東西判斷,這是未來是一個挑戰,而且也很難挑戰,從來沒見過,我們必須要進行思考,因此我們當有了數據之后最后提取規則和知識。

          智能從哪里來

          據說,人類只能感知到世界上 10% 的信息,因為信息滿天飛。感知讓我們獲得信息,經過邏輯決策再行動。通過決策,我們會做很多的決定,但是決定不一定正確。制造系統也應該判斷機器自身的適應性問題,而如今,自適性已經通過大量的運算實現了。那么人工智能會因此能夠取代人類嗎?我個人認為人工智能能夠幫助人解決很多問題,但是對最終取代人類的說法并不認同,因為人還有第六感。



        關鍵詞: 智能制造 工業4.0

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