行业趋势 | 以【数据重用】为核心,AI/AR技术为抓手,实现数字化价值的延续
2024-10-16 18:04:00
随着数字化转型在工业制造领域的深化,新一发展阶段的重心已经从“数据产出”和“数据分析” ,转变为更进一步的数据挖掘和重用。
然而,尽管标准化程度较高、数字化基础较好,但工业制造场景的数据资源有着复杂和多样化的特点,很难通过单一技术实现数据价值的转化和延伸。

ALVA Systems 深耕行业发展十余年,依托丰富的行业应用实践,摸索出更加适合工业制造企业的 AI 落地路径,以【数据重用】为核心,AI/AR技术为抓手,助力更多制造企业实现了数字化价值的延续。

01 发展现状

数字孪生走进现场

 

得益于自动化、信息化的发展,制造企业已经积累了贯穿工业设备全生命周期的数据基础,并通过构建数字孪生系统解决生产及运维环节面临的各类问题。

而为了进一步实现数字孪生价值的转化,越来越多企业选择应用AI 人工智能以及 AR/MR 等新技术将数据价值从后台拓展到工业现场,赋能到人员,新的数据传递和应用方式为整个工业价值链带来变革。
 
 

· AiR 工业设备手册:设备数据的重用

数据资源最齐全、精益化需求更迫切,围绕重要设备或重点生产区域的设备管理应用率先在工业制造场景落地。

为解决设备管理统一化、规范化的难题,ALVA 面向制造企业提供 AiR 工业设备手册,一键对接设备使用、维护、维修、故障管理与状态检查等不同格式的数据,通过更加直观的形式推送给对应角色的人员。
 
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由此拓展了满足设备管理、设备操作、设备运维等不同场景需求的应用,特别是对于设备供应商来说,传统无法充分利用的数字化交付资源,通过可流动、可持续的方式实现了价值转化。

· AiR 工艺规程手册:流程/工艺数据的重用

除了针对单点设备,规范以及规划工业生产和操作流程对于制造企业的降本增效至关重要,AI/AR创新技术为生产的高效、安全、可持续提供保障。

最大程度降低人为失误和操作风险,ALVA AiR工业操作规程手册能够将设备 IoT 等数据信息与实际场景关联起来,面向操作人员提供规范、优化的规程指导。
 
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而且,ALVA 还将空间指引与AI 判断整合起来,不仅能够有效引导和指示,更能及时洞察和处理异常或非合规操作,更大限度地保障安全、合规生产。

值得一提的是,这类更加复杂和丰富的场景与功能并不需要制造企业付出更大的代价,ALVA通过空间智能(SPATIAL AI)技术,有效降低了数据重用的门槛和成本。

 

02 落地路径

Anyone can AI!

与消费级场景相比,工业场景的训练数据体量并不大,而且不同行业、不同场景千差万别,应用传统 AI 大模型技术频繁出现过拟合问题,源源不断地样本采集和模型精调往往消耗巨大成本,但成效不尽如人意。

对此,ALVA 始终贯彻【易用】的产品理念,将先进算法封装到平台化应用当中,无需专业AI 技术团队,业务场景既有人员仅需简单操作就能自主建立更精准、更贴合业务需求的AI 应用,Anyone can AI!

· 既有数据的价值延伸

不同内容资源格式转换与数据接口对接,是引入创新应用率先要解决的问题。
 

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得益于过往十余年的落地经验,ALVA 平台化应用有着强大的内容资源适配能力,支持主流资源格式,三维模型、工艺流程、虚拟仿真数据等资源都能够直接导入,敏捷实现既有数据的重用。
 
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由此可以基于真实场景高效完成产线规划、生产排产、工艺仿真等工作,一键打通系统后台和物理现场的壁垒,所有数据实时更新和同步,真正实现数据价值的流动和延伸,从而更加及时地开展决策和调整。

· 隐性数据的捕获和应用

针对运维巡视、质量检测等人员高度参与的应用场景,如何采集和沉淀供学习训练的有效样本数据是最大的难题。

对此 ALVA 依托强大的底层算法能力,免除了传统部署 AI 应用所需的采样、标注、网络定义、数据分类、网络调试、场景匹配等繁复、专业的流程,既有现场工人就能通过简单易用的平台工具完成所有工作,人人都能部署真正需要的 AI 应用。
 
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目前已经有很多企业依托 ALVA 应用构建了基于培训、运维等场景的知识技能资产。而且,所有应用端的操作都能够收录为新的 AI 训练样本,通过无监督学习,进一步形成不断优化的行业发展大模型。
对于当前数字化发展阶段来说,系统融合、数据对接是所有创新技术引入和赋能的前提,而这对于行业庞杂、产业链繁冗的制造业来说并不容易。

通过空间计算“统一语言”,依靠人工智能分析判断,ALVA Systems 依托先进算法与行业 know-how 助力不同发展阶段的企业建立基于自身数据资源与业务场景的 AI 应用,不断重用和更新数据资源,实现可持续的数字化成果转化

 

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