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边缘|制造业升级 计算力先行 边缘计算成下一个智造蓝海？( 二 )

时间：2021-06-26 00:51      


按关键词阅读： 数据 算法 企业 制造 智能 行业 计算 边缘 工厂 浪潮


据浪潮和IDC发布的2020全球计算力指数评估报告显示 ， 制造行业是全球算力投资第二大行业 ， 也是算力投入最大的传统行业 。 在全球2000强的制造企业中 ， 算力投资主要集中在研发、生产、供应链和服务等环节 。 目前 ， 中国是全球计算力指数排名第二的国家 ， 而目前中国制造业水平与欧美和日本相比 ， 仍有一定差距 。 IDC将企业数字化成熟度划分为入门者、探索者、组织者、转型者、颠覆者5个阶段 ， 目前来看 ， 对比全球 ， 中国制造企业数字化转型总体成熟度处在中间阶段 ， 而在第四、五阶段的数字化转型者和数字化颠覆者的占比很低 。 其中一个原因在于人工智能、物联网等技术在制造行业应用落地中 ， 企业迫切需要边缘侧强大的智算力支持智能制造发展 。
工厂、交通、城市治理都离不开 ， 边缘计算炼就“火眼金睛”
看起来很“诱人”的边缘计算 ， 究竟能给我们带来什么好处？孙波介绍说 ， 浪潮2016年起就已经在布局边缘计算 ， 基于多年来在计算领域的深耕 ， 面向边缘端演化出了很多场景 ， 例如智能制造、智慧能源、智能网联汽车、智慧交通、城市治理等 。
边缘|制造业升级 计算力先行 边缘计算成下一个智造蓝海？文章插图
边缘计算+工业AI质检解决方案
举例说 ， 对于一些电子设备的质检工 ， 通常每天要完成1万多个零件的检测 ， 平均每分钟要检测十几个产品 。 如此庞大的工作量往往需要质检工人超过10个小时的高负荷工作 ， 导致工人精力跟不上 ， 产品质量无法提升 。 浪潮携手思谋信息科技打造的边缘工业智能质检解决方案 ， 通过产线工业相机实时采集产品表面图片 ， 对缺陷进行快速推理、定位 ， 实时给出缺陷类型、大小和处理建议 ， 炼就了智慧工厂的“火眼金睛” 。 同时 ， 这些数据缺陷问题还会反馈到云端数据中心 ， 进一步优化AI质检模型算法 ， 帮助企业进行更加精确、高效的生产 。 目前 ， 该解决方案已成功应用在钢铁、3C电子及汽车等用户的智能工厂 ， 缺陷诊断率从原来的90%提升到99% 。
此外 ， 边缘计算也在发力工业机器人的“智能体检”：随着智能工厂的规模日益增长 ， 工厂内智能机器人数量与日剧增 ， 海量机器设备需要进行统一的运维与管理 。 浪潮与展湾科技为浪潮智能工厂开发了一套“智能体检模型” ， 能够实时监控智能工厂内机器人各项参数 ， 发现问题能提前将设备进行更换 ， 避免机器人非计划停机导致全自动化产线“断档” 。
扬子晚报/紫牛新闻采访人员 徐晓风
校对 李海慧
【边缘|制造业升级 计算力先行 边缘计算成下一个智造蓝海？】来源：紫牛新闻


稿源：(未知)

【】网址：/a/2021/0626/06261145F62021.html

标题：边缘|制造业升级 计算力先行 边缘计算成下一个智造蓝海？( 二 )


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