2020年【精品】百度基于AI的工业制造业解决方案ppt
智能制造PPT课件
《德国2020高技术战略》发布，并重点推 出11个“未来项目”
工业4.0概念
什么是工业4.0
通过互联网等通信网络将工厂与工厂内外的事物和服务连接起来，创造前所未有的 价值、构建新的商业模式的产官学一体的项目。“工业4.0”概念包含了由集中式控制 向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的 产品与服务的生产模式。在这种模式中，传统的行业界限将消失，并会产生各种新的 活动领域和合作形式。创造新价值的过程正在发生改变，产业链分工将被重组。
智能制造
目录
1、智能制造的概述 2、智能制造的发展现状及趋势 3、智能制造关键技术 4、智能制造应用案例
1.智能制造概述
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系 统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事， 去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。
智能制造关键技术：工业互联网
智能制造关键技术：云计算
• 云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡）、热备份冗余等传统计算 机和网络技术发展融合的产物。
智能制造关键技术：工业大数据
• 工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链 优化和产品精准营销等诸多方面。
智能制造技术
• IMS 是智能技术集成应用的环境, 也是智能制造模式展现的载体。IMS 理念建立在自组织、分布自治和 社会生态学机制上, 目的是通过设备柔性和计算机人工智能控制, 自动地完成设计、加工、控制管理过程, 旨在解决适应高度变化的环境制造的有效性。
人工智能与机器人技术在制造业中的应用前景与创新案例培训ppt
智能检测与质量监控
智能检测与质量监控是利用人工智能和机器人技术实现产品质量的自动检测和监控 ，提高产品质量和生产效率。
智能检测与质量监控可以通过机器视觉、深度学习等技术实现产品外观、尺寸、缺 陷等的自动检测和分类，提高检测效率和准确性。
智能检测与质量监控还可以实现实时监控和预警，及时发现和解决质量问题，降低 生产成本和减少质量损失。
法规与伦理问题
法规
人工智能和机器人技术的应用需要遵守相关 的法律法规，如劳动法、安全生产法等，需 要制定和完善相关的法规来规范技术的应用 。
伦理问题
人工智能和机器人技术的应用也涉及到一些 伦理问题，如机器人是否应该拥有权利和责 任、机器人的行为是否应该受到道德规范的 约束等。
技术人才的培养与引进
人工智能与机器人技术的定义与特点
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机器能 够模拟人类的思维和行为，实现人机 交互和自主决策的技术。特点包括自 主学习、推理判断、自适应环境等。
机器人技术
指通过机械、电子、控制等技术，制 造出能够自动执行任务的机器装置的 技术。特点包括精确性、高效性、可 编程性等。
人工智能与机器人技术在制造业中的重要性
提高生产效率
通过自动化和智能化的 生产流程，减少人工干 预，提高生产效率。
降低成本
减少人力成本，降低生 产成本，提高企业的竞 争力。
提高产品质量
通过精确的制造和检测 ，提高产品质量和稳定 性。
促进产业升级
推动制造业向智能化、 绿色化、服务化方向升 级，促进产业转型和升 级。
人工智能与机器人技术的历史与发展
人工智能与机器人技术在制造 04 业中的挑战与解决方案
技术成熟度与可扩展性
智能制造与工业ppt课件
中间层(生产管理层)：以智能工厂为核心，通过信息物理系统实现生产设备和生产线的控制、调度、优化等相关功能。从智能物料供应，到智能产品的产出，贯通整个产品生命周期管理。
底层(生产操作层)：通过物联网技术，完成各种传感、控制、执行任务，实现智能制造。
2-4.智能企业的技术愿景
工业4.0的九大技术支柱
虚拟现实
根据《中国制造2025》规划，我国造纸工业迈入制造强国行列。
紧跟国家规划
在基础较好的工厂，先易后难，过程中积累经验，逐步实现企业网络化、智能化，绿色化，迈入工业4.0.
部分工厂先迈入工业4.0
如何转型？
思考4.在优势企业构建智能能量管理平台
浆纸工业智能能量管理平台的功能
思考5.逐步构建智能浆纸企业
智能企业必须具备的基本功能和技术
三种智能化功能互联互通的信息化技术
能按照所形成的处理方案自动完成执行任务的技术。
灵敏准确的感知能力
能自动、灵敏准确地感知（测量）生产过程的各种参数和变量并转变为数据信息的技术。
正确的思维判断能力
能根据相关信息自动思维判断并给出处理方案发送至相关执行部门的技术。
行之有效的执行方法
ERP企业资源计划
自动化立体库、输送系统、AGV小车等
WMS自动化仓库管理系统
基础数据管理、技术信息管理、生产计划管理、生产调度管理、质量管理、物料管理、设备管理、能源管理、看板管理、制造智能
MES制造执行系统
DCS、MCS、传动、QCS及其附属执行机构和现场测量仪器仪表。
Automation现场控制系统
-启动触发-
运行管理数据的应用
在线监测系统及其数据的应用
在线监控系统布局图
设备工程师
智能制造ppt模板
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2.3.3 监管机制
智能制造推动全球工业4.0转型 根据Gartner报告，2020年全球智能制造市场总值达到1.3万亿美元，预计 2025年将增长至5.6万亿美元。这一趋势表明，智能制造正加速推动全球工 业4.0转型。 智能制造监管需关注数据安全与隐私保护 随着大数据、云计算等技术的发展，智能制造企业产生大量敏感数据。据 IBM统计，2020年全球智能制造企业每天产生约2.5亿TB的数据，这些数据 的安全与隐私保护成为亟待解决的问题。 智能制造监管需平衡创新与风险防范 智能制造技术的快速发展为各行业带来了巨大的生产力提升，但同时也伴 随着一定的风险。如工业机器人的广泛应用可能导致部分岗位失业，而网 络安全问题也对智能制造企业的生产安全构成威胁。因此，在推动智能制 造发展的同时，加强监管以平衡创新与风险防范至关重要。
2.1.1 提高生产效率
工业物联网（IIoT）提高生产效率 工业物联网通过传感器收集实时数据，实现设备间的智能互联和协 同作业。根据Gartner报告，到2024年，全球将有超过60%的制造业 企业使用工业物联网技术。这将显著提高生产效率，降低生产成本， 提升产品质量。 人工智能（AI）与自动化助力生产流程优化 人工智能和自动化技术的发展使生产过程中的决策更加智能化。根 据麦肯锡全球研究院的数据，到2030年，自动化将使制造业生产率 提高37%。此外，AI技术的应用还可以实现生产过程的持续优化，减 少浪费，提高资源利用率。
智能制造推动产业升级
• 根据IDC数据，至2023年，全球智能制造 市场规模将达到1.5万亿美元。智能制造 利用物联网技术，实现从设计、生产到 销售的全过程数字化，推动产业结构优 化和升级。
02
智能制造的产业链 变革
(精)人工智能在制造业中的应用机器学习与工程创新培训课件
基于机器学习技术对设备运行数据 进行监测和预测，实现预防性维护 和减少故障生产过程监控
运用机器学习技术对生产过程进 行实时监控，识别异常情况和潜
在问题。
质量控制
通过机器学习算法对生产数据进 行挖掘和分析，实现产品质量在
线检测和自动控制。
生产优化
利用机器学习模型对历史生产数 据进行学习，发现生产过程中的 瓶颈和优化潜力，提高生产效率
智能化质量控制
根据产品质量特性和历史数据，建立智能化质量控制模型，实现 实时质量监控和预警。
供应链管理优化
需求预测与计划制定
利用机器学习算法对历史销售数据进行分析和预测，为供应链计划 制定提供准确的需求预测结果。
智能库存管理
通过实时库存监控和智能补货算法，实现库存水平的优化和降低库 存成本。
供应链协同与优化
TRIZ理论在工程创新中应用
TRIZ理论概述
TRIZ理论是一种系统性的创新方法，通过对大量专利的分析和总结，提炼出一套解决创新问题的通用原理和工具 。
TRIZ理论在工程创新中的应用
TRIZ理论为工程创新提供了一套完整的解决方案，包括问题分析、矛盾解决、预测未来技术趋势等。工程师可以 运用TRIZ理论中的工具和原理，如矛盾矩阵、物理效应库等，对工程问题进行深入分析，发现问题的根本原因和 潜在矛盾，提出具有创新性的解决方案。
06
挑战、机遇与未来发展趋 势
当前面临主要挑战和问题
数据获取与处理
制造业数据获取困难，数据质量参差不齐，有效处理和利用数据 是一大挑战。
技术应用与集成
如何将AI技术与现有制造业流程和设备有效集成，实现智能化升级 是另一难题。
人才短缺与培训
缺乏具备AI和制造业跨界知识的人才，对相关人员的培训和教育亟 待加强。
工业设计方法学-AI-与工业设计PPT课件
软件介绍
——简介，特性，历程，与其他平面软件 的区别等
3
brief introduction
软件简介
Illustrator是美国ADOBE（奥多比）公司推出的专业 矢量绘图工具与PS是同一家公司，所以PS和AI可兼 容，是出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画 软件。 广泛应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多 媒体图像处理和互联网页面的制作等，也可以为线稿 提供较高的精度和控制，适合生产任何小型设计到大 型的复杂项目 据不完全统计全球有37%的设计师在使用Adobe Illustrator进行设计。 目前 Adobe Illustrator己发展到CS6版本。
2020/3/23
5
THE DEVELOPMENT COURSE
发展历程
前期
1987年，Adobe 公司推出了Adobe Illustrator1.1 版本 1988年，发布Adobe Illustrator1.9.5日文版 1988年，在Windows平台上推出了Adobe Illustrator2.0版本。 1989年，在Mac上升级到Adobe Illustrator3.0 1990年发布，Adobe Illustrator3.2日文版 1992年，发布Adobe Illustrator5.0版本 1993年，发布Adobe Illustrator5.0日文版 1994年，发布Adobe Illustrator5.5 1996年，发布Adobe Illustrator6.0 1997年，推出Adobe Illustrator7.0版本 1998年，发布Adobe Illustrator8.0 2000年，发布Adobe Illustrator 9.0 2001年，发布Adobe Illustrator 10.0
制造业智能化人工智能助力培训课件
深度学习在制造业中应用案例
深度学习在制造业中的应用
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以从大量的数据中自动提取有用的 特征，并用于分类、回归、聚类等任务。在制造业中，深度学习可用于故障诊断、质量
控制、生产优化等方面。
应用案例
例如，在故障诊断方面，深度学习可以通过分析设备运行数据来预测设备的故障时间和 类型，从而提前进行维修和保养；在质量控制方面，深度学习可以通过分析产品图像或 传感器数据来检测产品的缺陷和不良品；在生产优化方面，深度学习可以通过分析历史
云计算在协同设计和供应链管理中作用
协同设计平台
云计算为协同设计提供强大的计 算和存储能力，支持多人在线协
同设计和实时数据共享。
供应链管理优化
通过云计算实现供应链信息的实时 共享和协同处理，提高供应链响应 速度和整体效率。
灵活扩展
云计算的弹性扩展能力可以应对制 造业业务波动带来的计算和存储需 求变化。
制造业智能化人工智能助力 培训课件
目录
• 制造业智能化概述 • 人工智能基础知识 • 智能制造关键技术解析 • 人工智能助力生产自动化升级 • 质量管理与提升方法探讨 • 供应链协同与智能物流体系建设 • 总结与展望
01
制造业智能化概述
制造业现状及发展趋势
制造业现状
当前，制造业正面临劳动力成本 上升、市场竞争加剧等挑战，同 时客户需求日益个性化、多样化 。
售后服务
通过智能语音应答、故障预测 等技术提升客户服务体验，增
强客户黏性。
02
人工智能基础知识
人工智能定义与分类
人工智能定义
人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技 术及应用系统的新技术科学，旨在让机器能够胜任一些通常需要人类智能才能 完成的复杂工作。
智慧工业4.0智能制造行业项目解决方案ppt
产品研发部
负责核心技术的完善， 新产品的研发及产品检测； 不断研究技术创新， 为公司发展提供技术动力与保障。
创作部
负责公司主要业务的创作和生产； 保障服务客户的满意； 保质保量按时完成正常客户的业务创作， 保障公司客户利润来源。
服务部
最少量人员配置， 做好公司人事、行政、财务工作； 保障公司员工基本权利。
05 运营 财务 营销策略、运营渠道、财务报表、融资计划、资金使用
流程 ★向工程,供应链，品质等部门索取厂内各部门作业流程资料，根据目前运行状况进 估，协同各部门优化作业流程，制定产品检验标准和控制计划； 第五步：建立标准的工 体系 ★和物流部门协作，制定公司车间的原料，辅料，半成品，成品，不合格品的运输 定置化管理。 ★对生产线的布局进行合理性评估，制定改善方案，并将结果上报给领导 生产现场推行目视化管理，所有现场现物进行标示
团队成员
各领域行业精英聚集，最优人力资源配置，最大化保障公司团队凝聚力，保持团队优势。
弘睿
弘小睿
HONG RUI
弘HONG
董事会主席
十一年行业经验 毕业于清华大学人文管理系
获得营销界终身成就奖 是营销界泰斗级人物
CEO
八年品牌营销经验 曾联系五年服务海尔、海信、
可口可乐、阿里巴巴 擅长品牌长效营销
产品总监
九年海外品牌服务经验 毕业于英国剑桥商学院 曾3次获得世界红点产品设计大奖 并主持未之信产品创作与研发
客户总监
擅长客户服务与研究 常年效力于国际4A
是北大MBA、 清华管理学院客座教授
荣誉资质
品牌设计50强
设计研究会成员
大赛获奖
2013-2015，连续4年入选中国品牌设计50强 《中国品牌是年鉴2013》编委会委员 中国最具潜力品牌设计设计公司
工业制造业智能制造整体解决方案
工业制造业智能制造整体解决方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的定义与特点 (2)1.2 智能制造的发展历程 (3)1.3 智能制造的关键技术 (3)第二章工业大数据与云计算 (4)2.1 工业大数据的应用 (4)2.2 云计算在智能制造中的应用 (4)2.3 工业大数据与云计算的融合 (4)第三章传感器与物联网技术 (5)3.1 传感器的种类与应用 (5)3.1.1 传感器概述 (5)3.1.2 传感器的种类 (5)3.1.3 传感器的应用 (5)3.2 物联网技术在工业制造中的应用 (6)3.2.1 物联网技术概述 (6)3.2.2 物联网技术在工业制造中的应用 (6)3.3 工业物联网的安全与隐私 (6)3.3.1 安全问题 (6)3.3.2 隐私问题 (7)第四章智能控制系统 (7)4.1 智能控制系统的组成与原理 (7)4.2 工业的应用 (7)4.3 智能控制系统的优化与升级 (8)第五章智能制造装备 (8)5.1 智能制造装备的类型与特点 (8)5.1.1 类型概述 (8)5.1.2 特点分析 (9)5.2 智能制造装备的关键技术 (9)5.2.1 传感器技术 (9)5.2.2 控制技术 (9)5.2.3 通信技术 (9)5.2.4 人工智能技术 (9)5.3 智能制造装备的选型与评价 (9)5.3.1 选型原则 (10)5.3.2 评价方法 (10)第六章智能制造生产线 (10)6.1 智能制造生产线的规划与设计 (10)6.1.1 规划原则 (10)6.1.2 设计要点 (10)6.2 智能制造生产线的运行与管理 (11)6.2.1 运行策略 (11)6.2.2 管理体系 (11)6.3 智能制造生产线的优化与改进 (11)6.3.1 优化策略 (11)6.3.2 改进方向 (12)第七章智能制造服务与运维 (12)7.1 智能制造服务的模式与特点 (12)7.1.1 智能制造服务模式 (12)7.1.2 智能制造服务特点 (12)7.2 智能制造运维的关键技术 (12)7.2.1 数据采集与处理技术 (12)7.2.2 状态监测与预测性维护技术 (13)7.2.4 云计算与边缘计算技术 (13)7.3 智能制造服务与运维的协同 (13)第八章智能制造安全与合规 (13)8.1 智能制造安全风险分析 (13)8.2 智能制造安全防护措施 (14)8.3 智能制造合规与政策法规 (14)第九章智能制造人才培养与组织变革 (15)9.1 智能制造人才培养策略 (15)9.2 智能制造组织变革的关键环节 (15)9.3 智能制造组织变革的实施路径 (16)第十章智能制造案例分析 (16)10.1 国内外智能制造典型案例 (16)10.1.1 国内智能制造案例分析 (16)10.1.2 国际智能制造案例分析 (17)10.2 智能制造项目实施的经验与启示 (17)10.2.1 实施经验 (17)10.2.2 启示 (17)10.3 智能制造的未来发展趋势与挑战 (17)10.3.1 发展趋势 (17)10.3.2 挑战 (18)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义与特点智能制造是依托信息技术、网络技术、自动化技术、人工智能技术等现代科技手段，对传统制造业进行升级改造，实现制造过程智能化、信息化、网络化的一种新型制造模式。
工业行业智能制造解决方案
工业行业智能制造解决方案第1章智能制造概述 (4)1.1 工业发展历程 (4)1.1.1 初创阶段（1960s1970s） (4)1.1.2 成长阶段（1980s1990s） (5)1.1.3 成熟阶段（2000s至今） (5)1.2 智能制造关键技术 (5)1.2.1 工业大数据 (5)1.2.2 工业互联网 (5)1.2.3 人工智能 (5)1.2.4 数字孪生 (5)1.2.5 云计算 (5)1.3 智能制造在工业行业的应用 (5)1.3.1 生产过程智能化 (5)1.3.2 设备维护智能化 (6)1.3.3 产品设计智能化 (6)1.3.4 管理决策智能化 (6)1.3.5 供应链管理智能化 (6)第2章工业本体设计与优化 (6)2.1 本体结构设计 (6)2.1.1 设计原则 (6)2.1.2 设计方法 (6)2.1.3 设计要点 (6)2.2 本体功能优化 (7)2.2.1 运动学优化 (7)2.2.2 动力学优化 (7)2.2.3 控制策略优化 (7)2.3 本体材料选择 (7)2.3.1 材料功能要求 (7)2.3.2 常用材料 (7)2.3.3 材料选择原则 (7)2.3.4 材料应用实例 (7)第3章传感器与执行器技术 (7)3.1 常用传感器及其应用 (7)3.1.1 传感器概述 (7)3.1.2 常用传感器类型及其应用 (8)3.2 执行器原理及分类 (8)3.2.1 执行器概述 (8)3.2.2 执行器分类及原理 (8)3.3 传感器与执行器的集成应用 (8)第4章控制系统 (9)4.1 控制系统架构 (9)4.1.1 层次化架构 (9)4.1.2 模块化架构 (9)4.1.3 网络化架构 (9)4.2 常用控制算法 (9)4.2.1 PID控制 (9)4.2.2 模糊控制 (10)4.2.3 神经网络控制 (10)4.2.4 自适应控制 (10)4.3 控制系统硬件设计 (10)4.3.1 控制器 (10)4.3.2 驱动器 (10)4.3.3 传感器 (10)4.3.4 执行器 (10)第5章机器视觉与人工智能 (10)5.1 机器视觉系统组成 (10)5.1.1 图像采集设备 (10)5.1.2 图像处理与分析单元 (11)5.1.3 控制与执行单元 (11)5.1.4 通信接口 (11)5.2 人工智能算法在机器视觉中的应用 (11)5.2.1 深度学习算法 (11)5.2.2 机器学习算法 (11)5.2.3 智能优化算法 (11)5.3 机器视觉在工业行业的应用案例 (11)5.3.1 自动装配线上的零件识别与定位 (11)5.3.2 智能检测与质量控制 (12)5.3.3 引导与搬运 (12)5.3.4 智能焊接与打磨 (12)第6章工业编程与仿真 (12)6.1 编程语言 (12)6.1.1 编程语言分类 (12)6.1.2 编程语言特点 (12)6.1.3 编程语言应用案例 (12)6.2 离线编程与仿真 (12)6.2.1 离线编程技术 (12)6.2.2 仿真技术 (13)6.2.3 离线编程与仿真软件 (13)6.3 在线编程与调试 (13)6.3.1 在线编程技术 (13)6.3.2 在线调试技术 (13)6.3.3 在线编程与调试案例分析 (13)第7章工业互联网与大数据 (13)7.1 工业互联网技术概述 (13)7.1.1 工业互联网的定义与特点 (13)7.1.3 工业互联网的发展现状与趋势 (14)7.2 工业大数据分析 (14)7.2.1 工业大数据的概念与价值 (14)7.2.2 工业大数据分析的方法与技术 (14)7.2.3 工业大数据分析的应用场景 (14)7.3 工业互联网在智能制造中的应用 (14)7.3.1 设备管理与优化 (14)7.3.2 生产过程控制与优化 (14)7.3.3 供应链管理优化 (15)7.3.4 产品全生命周期管理 (15)7.3.5 工业互联网平台应用 (15)第8章智能制造系统集成与优化 (15)8.1 系统集成技术 (15)8.1.1 控制系统集成 (15)8.1.2 信息系统集成 (15)8.1.3 通信协议与接口技术 (15)8.2 系统优化方法 (15)8.2.1 系统仿真与优化 (15)8.2.2 数据驱动的优化方法 (16)8.2.3 自适应控制与优化 (16)8.3 智能制造系统案例分析 (16)8.3.1 汽车制造行业案例 (16)8.3.2 电子制造行业案例 (16)8.3.3 食品饮料行业案例 (16)第9章智能制造安全与维护 (16)9.1 智能制造安全策略 (16)9.1.1 物理安全 (16)9.1.1.1 设备布局与隔离 (16)9.1.1.2 环境监测与防护 (16)9.1.1.3 人员安全培训与管理 (16)9.1.2 网络安全 (16)9.1.2.1 网络架构与安全策略 (16)9.1.2.2 数据加密与访问控制 (16)9.1.2.3 入侵检测与防御系统 (16)9.1.3 信息安全 (17)9.1.3.1 数据备份与恢复 (17)9.1.3.2 信息安全风险评估与管理 (17)9.1.3.3 应用程序与系统更新 (17)9.2 工业安全防护技术 (17)9.2.1 本体安全 (17)9.2.1.1 设计与材料选择 (17)9.2.1.2 驱动系统保护 (17)9.2.1.3 机械结构安全 (17)9.2.2.1 传感器校准与故障检测 (17)9.2.2.2 执行器过载保护 (17)9.2.2.3 传感器与执行器防护等级 (17)9.2.3 安全监控与紧急停机系统 (17)9.2.3.1 视觉监控系统 (17)9.2.3.2 声光报警系统 (17)9.2.3.3 紧急停机装置 (17)9.3 智能制造系统维护与故障诊断 (17)9.3.1 预防性维护 (17)9.3.1.1 设备保养计划 (17)9.3.1.2 关键部件更换策略 (17)9.3.1.3 检测与校准 (17)9.3.2 故障诊断与排除 (17)9.3.2.1 故障分类与诊断方法 (17)9.3.2.2 故障树分析与排除流程 (17)9.3.2.3 远程诊断与支持系统 (17)9.3.3 维护管理信息系统 (17)9.3.3.1 维护数据收集与分析 (17)9.3.3.2 维护工作流程优化 (17)9.3.3.3 维护成本控制与评估 (18)第10章智能制造发展趋势与展望 (18)10.1 国内外智能制造政策与发展现状 (18)10.1.1 国外政策与发展 (18)10.1.2 国内政策与发展 (18)10.2 工业行业发展趋势 (18)10.2.1 技术创新推动产业发展 (18)10.2.2 应用领域不断拓展 (18)10.2.3 产业链整合与优化 (18)10.3 智能制造未来展望与挑战 (18)10.3.1 未来展望 (18)10.3.2 挑战 (19)第1章智能制造概述1.1 工业发展历程工业作为制造业的重要装备，其发展历程反映了制造业自动化、智能化程度的提升。
AI人工智能和工业互联网智慧制造的建设目标图_PPT模板
✓ 实现生产制造设备、系统的智能感知、智能 决策，并最终实现智能执行
工业 互联网
AI
降本
提质
研发成本
合格率 成
单位制造成本
功交付率
有
资产管理
增效
扩收
值
OEE
销售收入
产能利用率
产品附加值
交付周期
衍生服务收入
…
…
企业
绿色发展
无
战略转型
AI人工智能和工业互联网智慧制造的建设目标图
提示：下载后内容可以直接编辑
智能制造建设目标
数字化
✓ 采用数字化生产设备或对设备进行数字化改 造，提高生产效率
✓ 生产与运营各环节采用数字化的管理方式， 告别纸质文档管理方式
网络化 智能化
✓ 将原本独立的各个工业系统进行网络化连接， 使其具备统一操作性
✓ 工业生产要素、各个生产环节的互联互通， 提升使用主体效率
可持续发展
形
价
值
品牌价值
安全生产
升级
保障
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特殊 场景
• 人工操作下会带来新的接触损伤 • 部分场景下需要显微镜拍摄才能进
行识别 • 部分场景下存在高危环境，影响人
身安全
信息 集成
• 没有对生产数据进行有效积累和利用， 无法后续推进流程再造和质量分析
• 对自动化生产流程适配较弱
传统视觉质检/分拣存在的问题
识别 类别
• 规则物体识别准确率较高 • 不规则物体识别准确率有限
基于AI的工业/制造业解决方案智能云开启中国制造2025智最具影响力的互联网公司
80%
搜索市场份额
92.1 % 日60亿次的搜索请求
设备进口/国内集成 的方式，受传统特 征工程技术限制， 模型升级及本地化 服务难度较大
人工质检/分拣存在的问题
质量
• 人工质检的主观因素对判定结果的 影响较大
• 基于视觉疲劳，会存在漏检的问题 • 自身KPI考核带来的压力
成本
• 人员流动较高，由此带来的培训和 用工成本高
• 人员成本持续高涨，用工难招工难 • 机器视觉24小时持续工作
智能质检模式
行业数据有效利用 模型训练迭代更新 服务部署灵活多样
智快迭多灵 能速代样活 检响训部迁 测应练署移
质检环节 制造业表检目前的两种方式：人工/传统视觉
人工质检
90%制造业采用人工 质检
不少企业投入数百 名上千名质检员质 检
质量检测标准贯彻 难/招工难
机器视觉1.0
10%企业采用机器视 觉进行表检
只读关系型数 据库
MemCache 服务
Redis 服务
MySQL 服务
SQL Serve服务
音视频转码 音视频直播 音视频点播 涉黄涉政涉恐
10,000+ 单集群服务器规模, 100+亿文件 IDC资源管理平台, 100,000+ 服务器管理量 PUE <＝ 1.22 , 10,0I
ABC
能源/制造云
ABC
ABC三位一体发展战略重点行业线引领市场策略智能云全家福领先的 云基础设施
智能云计算的历史与战略• 是一家天生的云计算公司, 自身业务就需要计算，存储，网络，异构计 • 2016年，李彦宏用人工智能（AI），大数据（Big Data), 云（Cloud） 三位一体来重新定义云计算战略。
机器学习算法和GPU算力的变迁
解决方案技术架构：前端采集+中间模型+应用系统
智能工业质检
采集
智
能
光源
质
检
相机
应
用
镜头
层
控制器
处理
预处理
数据标注 训练引擎
预测
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物联网 生命科学*
媒体云
政企混合云 金融云 游戏云关于AI2016年9月，首次向外及产业转型带来的业务机会
第一次工业革命
蒸汽动力机械 设备应用于生产
模型 优化
• 调参复杂，需持续调参，否则准确 率持续下降
• 无简单有效的模型优化升级方式 • 无法自动发现新缺陷，并优化模型
模型 共享
• 横向：无法直接实现模型共享，不 同产线或工厂需分别调参
• 纵向：产线升级虽然缺陷有共通性， 但无法复制移植，需重新调参
离线 数据
• 数据封闭在检测设备内，取回数据相 对困难
• 部分设备不支持数据取回
人工智能的技术定义
人工智能
目标
早期人工智能的开始 有了第一次波峰 以及第一次波谷
人类通过手工编码规则的方式 人类给机器设定好的
本能 不可成长的机器
机器学习
手段
机器学习的开始 第二次波峰 第二次波谷
只是比人类算的快
准 没有比人类算的
深度学习 新方法
是人工神经网络的一个分支 机器学习的增长爆发期 驱动人工智能到达新的高度
人脸闸机
网站服务
人机对话
云虚拟主机
图像审核
文字识别
语音合成
人脸识别
语音唤醒
移动APP测试 服务
云市场
自然语言处理 智能推荐* 其他 设备托管* APIStore
网站及部署 大数据分析
视频云 存储分发
智能图像云
智能客服 （夜莺）**
移动App
CloudDSP 框架*
搜索Referer/ 推广API
数字营销云
第二次工业革命
电机发明和电能 使用，大规模流 水线生产
第四次工业革命 第三次工业革命
应用IT技术实现自 实现智能制造 动化生产
中国智造2025需要质检系统的全面升级
传统质检模式
数据难以有效利用 方法难以适应变化 部署难以扩展升级
人延低固场 工迟效化景 检响记部单 测应录署 全面的C
检标注* 人脸识别** 黄反识别 长语音识别**
安全和管理
云安全 云监控 SSL证书服务 DDos防护服
务 高防服务** 应用防火墙*
物联网服务
物接入 IoT Hub 物解析 IoT Parser 时序数据库
规则引擎
物管理
物可视*
行业解决方案
AI Big Data
世界最大 深度神经网络（DNN）（万亿级别参数，千亿样本） 全球第10 超级计算机 MINWA（600TFlops） 世界最大 深度机器学习开放平台
世界第一 通用推荐引擎 中国第一 数据预测开放平台 1,000+ PB 数据存储, 100+ PB 日数据处理量
Cloud Computing