• О проекте
  • Контакты
Суббота, 28 января, 2023
  • Вход
  • Зарегистрироваться
No Result
View All Result
АСУТП.ru
Средства и системы
промышленной автоматизации
  • Новости
  • События
  • Публикации
  • Компании
  • Рынки и продукты
    • Системы управления производством
    • Программно-технические комплексы
    • Программное обеспечение
    • Промышленные сети
    • Промышленные компьютеры/PLC
    • Электротехническое оборудование
    • КИП
  • Новости
  • События
  • Публикации
  • Компании
  • Рынки и продукты
    • Системы управления производством
    • Программно-технические комплексы
    • Программное обеспечение
    • Промышленные сети
    • Промышленные компьютеры/PLC
    • Электротехническое оборудование
    • КИП
No Result
View All Result
АСУТП.ru
No Result
View All Result
Реклама
Главная Новости

Компания «Сименс» провела исследование, посвященное тенденциям развития искусственного интеллекта

Промышленные лидеры считают, что в ближайшем будущем решения на основе искусственного интеллекта (ИИ) будут принимать ключевые решения и помогут сделать производство безопасным

от admin
27.10.2020
в Новости
0 0
AA
0
0
SHARES

Свыше половины лидеров в сфере промышленности считают, что в течение следующих пяти лет мир передаст решениям на основе искусственного интеллекта управление активами большой ценности – в частности, заводами, оборудованием и станками. Такая тенденция глобального масштаба была выявлена в совместном исследовании «Сименс» и Longitude Research. В опросе, посвященном вопросам развития и внедрения ИИ, приняли участие более 500 топ-менеджеров из энергетического, производственного, инфраструктурного, транспортного секторов, а также из сектора тяжелой промышленности.

В ходе исследования респондентам задавались следующие вопросы: что, если бы вы смогли автоматизировать ряд повседневных операционных решений в своей организации, чтобы сотрудники могли сконцентрироваться на таких стратегических проектах, как разработка новых линеек продукции или расширение бизнеса? Насколько хорошей должна быть модель ИИ, прежде чем вы готовы будете передать ей контроль? Должна ли ее производительность быть на уровне инженеров или же она должна его превосходить? Что, если ошибка может привести к серьезным финансовым потерям или даже травмам? Эти и другие сценарии были предложены 515 топ-менеджерам промышленного сектора (в т. ч. в сферах энергетики, производства, тяжелой промышленности, инфраструктуры и транспорта).

Исследование показало, что уровень доверия к ИИ уже сегодня очень высок: 56% респондентов предпочитают внедрить идеальную модель ИИ вместо поиска опытного сотрудника (44%). Это означает, что остальные 44%, вероятно, больше доверяют решениям, принимаемым людьми, даже если факты свидетельствуют в пользу ИИ.

Похожие публикации

Разработка ПО: пять тенденций-2023

EOS-JNX — новая промышленная система машинного зрения компании ADLINK на базе NVIDIA Jetson Xavier NX

Встраиваемый многослотовый ПК IPC970 с поддержкой высокопроизводительных процессоров и видеокарт

Кроме того, в исследовании уделяется внимание типам контекстуальных данных, которые, по мнению лидеров, можно считать наиболее полезными на сегодняшний день. Больше всего голосов (71%) в вопросе о важнейших и незначительных преимуществах участники отдали в пользу данных от производителей оборудования. За ними идут внутренние данные других подразделений, регионов или департаментов (70%), данные поставщиков (70%) и показатели производительности проданной продукции при использовании заказчиками (68%).

Реклама

В перечисленных отраслях многие сценарии использования предполагают возможность применения ИИ для того, чтобы избежать несчастных случаев и сделать рабочие места безопаснее. В этой связи стоит отметить, что, по мнению 44% респондентов, в течение следующих пяти лет системы на базе ИИ будут автономно контролировать машинное оборудование, эксплуатация которого несет потенциальные риски травм или гибели персонала. Еще больше респондентов – 54% – считают, что в те же сроки ИИ будет автономно контролировать отдельные активы большой ценности их компаний. Но для того, чтобы передать промышленному ИИ такую ответственность, он, как полагают участники опроса, должен выйти на новый уровень. В большинстве случаев этому будут способствовать новые подходы к управлению, сбору, отображению и обмену данными.

В их число входят, например, графы знаний, отражающие отношения между объектами и связи в различных наборах данных, или цифровые двойники, позволяющие создавать детальные цифровые модели и имитировать поведение реальных систем, активов или процессов. Использование промышленных графов знаний для улучшения моделей ИИ за счет комбинации различных наборов данных обладает очень высоким потенциалом.

«Графы знаний добавляют контекст анализируемым данным, – поясняет руководитель отдела научных исследований в области цифровизации и автоматизации компании «Сименс» Норберт Гаус. – Например, технические характеристики станка можно анализировать в контексте данных проектирования, в том числе задач, для которых предназначен станок, температур, при которых он должен работать, ключевых параметров, встроенных в компоненты и т.п. Добавьте сюда историю обслуживания аналогичных станков, в том числе неисправности, отзывы и ожидаемые результаты проверок на протяжении всего срока службы такого станка. Графы знаний существенно упрощают связывание промышленных данных, необходимое для обучения моделей ИИ, и добавляют ценную контекстную информацию».

Источник: https://w3.siemens.ru/press_office/pr_archive/54200.html

Tags: искусственный интеллектНовости Siemens
ShareTweetShareShareОтправить Отправить
Реклама
Реклама

Рекомендуемое

Новая серия репитеров Ixxat® для систем CAN FD и CAN

Новая серия репитеров Ixxat® для систем CAN FD и CAN

4 года тому назад
Мобильная диагностическая система

Комплекс «ИЗУМРУД» — мобильная диагностическая система

1 месяц тому назад

Популярные новости

  • Просто о стандартах OPC DA и OPC UA

    Просто о стандартах OPC DA и OPC UA

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Компания «КРУГ» сообщает о выходе новой версии 4.4 SCADA КРУГ-2000

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • EtherCAT модуль четырехкоординатного управления шаговыми двигателями ECAT-2094DS

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Группа «Рексофт» создает Центр развития технологий — АСУТП и цифровизации производства

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • IoT промышленные компьютеры XINJE XSA330-W на платформах CODESYS, WINDOWS и LINUX

    0 shares
    Share 0 Tweet 0

Подписка на новости

Рубрики

  • Компании
  • Новости
  • Программно-технические комплексы
  • Программное обеспечение
  • Промышленные компьютеры/PLC
  • Публикации
  • Рынки и продукты

О проекте

Портал АСУТП.ру - популярный интернет-ресурс, который предназначен для профессионалов, работающих в сфере автоматизации производства.
Подробнее...

  • О проекте
  • Контакты

Copyright © 2000 - 2020 ASUTP.ru. Авторские права охраняются.
Воспроизведение материалов или их частей в любом виде без письменного разрешения запрещено.

No Result
View All Result
  • Главная
  • Новости
  • События
  • Публикации
  • Компании
  • Рынки и продукты
    • Системы управления производством
    • Программно-технические комплексы
    • Программное обеспечение
    • Промышленные сети
    • Промышленные компьютеры/PLC
    • Электротехническое оборудование
    • КИП
  • Вход
  • Зарегистрироваться

Copyright © 2000 - 2020 ASUTP.ru. Авторские права охраняются.
Воспроизведение материалов или их частей в любом виде без письменного разрешения запрещено.

С возвращением!

Войдите в свой аккаунт

Забыт пароль? Зарегистрироваться

Создание нового профиля

Заполните поля формы для регистрации

Все поля должны быть заполнены. Вход

Получить пароль

Пожалуйста, введите имя пользователя или e-mail, чтобы сбросить пароль.

Вход
Дорогие посетители, сайт ASUTP.ru использует файлы cookies.