SIEMENS乘晖电气设备（上海）有限公司（西门子授权一级代理商）
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“中西医结合”诊断原因
华润电力将与西门子共同建设基于MindSphere的集中监视与分析专家系统。
在关乎国计民生的工业领域，确保工厂长期稳定的运行是“硬道理”。企业不仅要预测生产中的故障风险，还要诊断其背后的原因并采取改进措施。
例如，为了提升火电厂竞争力，华润电力控股有限公司（华润电力）希望利用先进的数字化技术，对分布在全国各地的电厂实现远程预警、分析、诊断、优化和调度。华润电力与西门子精诚合作，将共同建设基于MindSphere的集中监视与分析专家系统。
田鹏伟介绍道：“在gaoji诊断方面，西门子人工智能专家团队打造的技术方案，不仅能够挖掘传感器数据的特征和模式，还能够对行业知识基于语义进行知识管理和推理，可以‘中西医结合’为客户诊断问题、优化管理。”
一方面，智能软件系统可以通过机器学习算法来深度分析传感器数据，对设备运行的当前数据与历史数据进行量化的特征学习和模式识别。这类似西医在诊断前要求患者进行各项检查，依照化验单上的数据找出症结所在。另一方面，系统还运用了基于知识图谱的自然语言处理技术，将机组当前的运行状态与根据历史维护记录、专家经验等建立的知识库中的故障描述和分析进行语意关联，推断出可能的故障原因和解决方案。这就好比经验丰富的老中医通过“望、闻、问、切”了解患者症状之后，基于医术知识进行辩症、开方。
西门子的人工智能诊断方案被称为“设备医生”，通过上述“中西医结合”的方法为工厂治病。如今，西门子专家团队已经帮助多家企业实现生产运营中的智能诊断，打通从预警、诊断到执行的完整预测性维护闭环。
探寻成本与质量的平衡之道
在精加工领域，一汽解放发动机事业部通过西门子人工智能方案寻求平衡成本与质量的Zui优解。
AlphaGo把增强学习和深度神经网络应用于传统围棋，在下棋过程中不断修正自己的棋法。在工业领域，人工智能技术也可以助力设备和系统实现自主优化。
自2017年起，在江苏省科技厅和苏州工业园区的支持下，西门子持续开展高端数控机床的大数据分析，为当地制造企业提供行之有效的人工智能解决方案。
一直以来，制造业都在探寻生产成本与产品质量的平衡之道。一汽解放发动机事业部（锡柴）是中国发动机的主要制造基地之一，其精加工工艺涉及十余种不同刀具，而刀具参数的设置则是精加工领域平衡成本与质量的关键问题。作为数控机床的重要部件，刀具成本高昂，寿命值设置过低会导致生产成本上升，而设置过高则容易影响产品质量或增加机床负载，甚至造成机床损坏。在复杂多变的生产环境中，凭借人为经验做出判断的误判率较高。西门子的专家团队通过机器学习算法，自主学习不同切削参数下刀具寿命的模式，进而帮助发动机事业部（锡柴）预测在实际生产状态下的刀具寿命Zui优值，让其在不影响生产质量的前提下发挥价值。
西门子的专家团队与发动机事业部（锡柴）技术人员合作，根据刀具参数、工件材质对机床负载进行建模分析，后期还将结合刀具寿命与机床负载，形成寿命负载均衡模型，实现关键加工性能的预测。
实时获取Zui优参数组合
西门子专家团队利用大数据和机器学习算法为耐世特产品部件的生产推荐Zui优参数组合。
产品质量良率的提升也是中国智能制造的一大重要目标。同样位于江苏省的耐世特汽车系统公司（耐世特）也正在与西门子人工智能团队合作，以优化某核心产品部件的生产质量。该部件的加工基于CNC数控机床，在设置数控机床参数时，需要综合考虑当前的工艺要求和生产环境。西门子的专家团队基于先进的人工智能技术，例如生成式对抗神经网络（GAN），来寻找Zui优参数组合，有效提升良品率。
西门子中国研究院机器学习研究员冯程介绍道：“我们利用大数据和机器学习，针对当前生产环境为耐世特产品部件的生产推荐Zui优参数组合。我们也可以通过Zui优参数减少加工循环，从原本2-4次变成1-2次，从而获得更短的节拍和更高的产出。”
人工智能、物联网与“工业4.0”
随着物联网应用的逐渐深入，以人工智能、云计算、边缘计算为核心技术构建的运算平台将越来越普遍，也将为工业未来创造前所未有的机遇。三大技术的融合能够在保持边缘计算设备高度自治的兼顾云端设备广泛的连接能力，从而避免传统模式下的信息孤岛。人工智能的gaoji分析和决策能力还可以帮助企业实现生产设备和系统的高效低耗运营。
毫无疑问，人工智能技术为实现“工业4.0”提供了强大的助推力。基于端到端的信息化基础设施，智能软件解决方案可以深度处理由工厂产生的海量数据，让工厂在无人工干预的情况下持续适应动态多变的生产环境，让各垂直领域的企业更加便捷高效地进行管理决策，Zui终推动从生产方式到管控模式的全方位数字化转型。这正是智能工厂的真正含义。
“我们的目标是为生产创造数字化伴侣，帮助人类更好地进行决策。”西门子股份公司 公司核心技术数据分析和人工智能总博士说道，“但无论如何，人类都是Zui终的决策者。”
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