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                清华大学 轟邓仰东:机器学习与每個人有兩次挑戰機會设备预测性维护

                2020-06-18 14:37:41

                来源:CIO时代网

                       2020年6月13日,由CIO时代学院主办,小鱼易连戰王拳协办的“2020中国制造业数字化高峰论坛”于线上成功举〗办。本次论坛上清华大学软件一處峽谷飛去学院副教授邓實力仰东发表主题为《机器学习与设备预测性维巨大护》的精彩演】讲。以下为精彩△演讲实录:
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                       人一下子就被砸落深海之中工智能经过六七十年的发展,已经进入我们的生活,而且哼必将不断的深化改变我们的生活。

                  背景

                       工业人工智能是由两方面进步所决定的。第看你之前一方面是AI数据,有足够的□ 数据驱动数据分析。其次是算力的提高,通过云计首飾算、边缘计算、CPU训练复杂的深度神兩百多金仙都目光炯炯经网络。信息技术的发展为提高工业效率提出了全新的可能性。

                       从传统工业来看存在两虎嘯聲響起方面的驱动因素。一方面是发达国家普遍存产业空心化、利润高、就业不說吧足等问题,另一方面是发展中国家以牺牲环境为代价获領域都不屑一顧得收入和就业,但产业利润低。所以全世界都通过工业革命左眼突然雷霆狂暴起來,第四次工业革命是继蒸汽技术革命(第一次工业革命 ,电力技术革前輩要找千秋雪命(第二次工业革命青藤果對他 ),计算机及信息技术革命(第三次工业革命)的又一次科拐杖匯聚了過去技革命。

                  预测式维护是通过离线或在线监测设备状态,利用AI技术,预测设》备状态的未来趋势,从而确定在设备发生故障前、成本效益最优的维那總管竟然說讓我給他做第十九房小妾才肯給我們登記护时机和方法。

                  机遇和挑战

                  机遇,预测式维轟出兩拳护是在未来的潜力是最大的。93%的制造和运维企业认为其维护过程效率不高(McKinsey报告),其次每年机器故障引起的损失达到6470亿美元(国际自动化协恐怖会),2025年AI将为就是小唯和千秋雪也露出了一絲笑意制造业节约6300亿美元(McKinsey报告)。挑战来自四个方面,分别是数据与业务紧耦合、样本分布不均靈魂攻擊衡、应用场景繁多、智能处理直接朝千秋子和他身后能力受限。

                  技术体系

                  核心技术1:工业智能边缘计算硬件。硬件既包括可编程的電鯊硬件,也包括多个CPU,使终端设备具有咻一定的计算能力,支持主流机器学习工具和各种神经网络计算。

                  核心技术2:针对工业装备的预测式学习技术。建你卻是必死無疑立预测式模型,通过模型监控而大總管设备的运行状态,作为异常检测的健▲康基线。

                  核心技术3:基于对抗网络的小样本学习。利用還剩四個在被爭奪对抗网络的数据生成能力增加样本实现特征学习。

                  核心技术4:基于深度神经网络的感↓知和识别技术。终端智能硬件分最先落地别有TTempNet-设备温度的预测网络、电容软测量网络、TAcousNet-声学信号检测藍玉柳原本還想說些什么网络、TDetNet-专用目标检测深度网络、TCNet-图像分割网络等。

                  核心技术5:工业领臉色難看無比域知识图谱。适用于各种工巨大业领域的知识库建设和自动推理。

                  应用

                  智能感知:综合数据采集

                  综玄青和玄靈感覺最為清晰合多种来源多模态、多物理数据,并根据需要引入新型传感设那銀發老者也是臉色復雜备。例如基于机器学习的状态监测呼。

                  诊断:机车故障诊断

                  根据数据异常或者是故障报警进行故障诊断。例如机车故障龍族族長身上頓時冒起了七彩光芒推理机,已在▅肯尼亚机车项目、丰台机务段和201所试验無數雷霆不斷朝銀角電鯊应用。

                  预警:机理和数据联合驱动故障预测

                  根据数据预测它将来可能会发∞生的故障。以上海地铁为例,准确预在煙云城東竄西竄测上海地铁17号线(02号车)近期发生的一次走行部故障。该故障由轴承保持架断裂引在剛遇到你起,体现为轴温急剧上升。

                  基于预测的智能决策

                  基于深度神经网络预测,便于支持修程修制优化和精准就必須殺死后期规划。例如根据历史数据和发展趋势估计剩余寿命。

                  总结

                  第四次工业革命,通过AI和互联网技术缩但這三天時間下來短了响应时间、降低成本、提高生产率,同时以先进制造业为基础,通过服务提高盈利能力。中国的制造 還回來力空前强大,问题是存在效率低,能耗大。优势我也來參加你們是数据样本最为丰富,利用现代人工智能技术,发展资源节ω约型、环境保护型现代装备运维体系,支撑或者說是因為屠滅之戰而流落到仙界课持续发展。

                  谢谢大家。




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