


インテリジェント マニュファクチャリング 2023 サミット | 5G と AI 大型モデルの機能向上により、製造業のデジタル トランスフォーメーションが直面する機会と課題は何ですか?
産業インテリジェンスは、製造業のデジタル変革の推進、新たな産業化の実現の加速、実体経済の発展と強化、深層社会の発展を促進するために重要です。デジタル経済とリアル経済の統合。最近、デジタルインテリジェンス上海2023サミットにおいて、「デジタルインテリジェンス」と呼ばれる産業インテリジェンスフォーラムが開催され、大成功に終わりました。このフォーラムには、あらゆる分野の専門家、学者、起業家が集まり、産業インテリジェンスの最新の開発トレンド、アプリケーション事例、課題について議論しました。参加者は全員、産業インテリジェンスは経済変革を促進し、生産効率と品質のアップグレードと向上を図る上で重要な要素であり、デジタル変革と実体経済を実現する上でも重要な要素であると述べた。 China Unicom Equipment Manufacturing Corps シニアディレクターであり、チャイナユニコムグループの産業用インターネットの第一人者である Shen Zhou 氏、CCCC 浚渫グループ技術センターの副ゼネラルマネージャーである Dai Wenbo 氏、レノボのインテリジェント製造業界のチーフアーキテクトである Qin Xiaodong 氏とCard Saving RobotのCIOであるYang Wanli氏が基調講演を行った。ラウンドテーブルセッションの主催者は、上海交通大学機械動力工学部教授兼博士指導者であり、上海インテリジェント製造研究開発および変革機能プラットフォーム副ゼネラルマネージャーのZheng Yu氏、Baidu Intelligent Cloud上海地域ゼネラルマネージャーのSu Aihua氏が務めました。 Zhang Jiali氏、Yang Wanli氏、Jimeng Intelligentの創設者兼CEOのXie Mengjun氏が意見交換した。
ゲストは、ハイエンド製造、5G、産業用インターネット、インテリジェント ロボット、AI 大型モデルなどの注目のトピックを取り上げ、業界の最前線からの観察と洞察を共有しました。同時に、2023年の長江デルタ製造業デジタル変革パイロット実証リストも発表された。
デジタル インテリジェンスが大型航空機の製造を支援##大型航空機の開発は、この国の製造力の強さを示しています。 ARJ21 は 1,000 万人以上の乗客を運び、C919 は納入され、C929 は詳細設計段階に入りました。国内大型航空機事業は大規模展開の段階に入った。
「現代の民間航空機の量産モデルは新たな傾向を示しており、自動車の組立ラインに向かって進んでいます。」蘇愛華氏は、民間航空機の製品はより複雑であると述べ、サプライチェーンが長く分散しており、数十万点に及ぶ部品やコンポーネントは、1個あたりの小ロットで生産されるため、生産システム、生産プロセス、サプライチェーンシステムのインテリジェンスを向上させ、確実性を強化する必要があります。さまざまな不確実性に対処し、事業継続を確保するための生産計画と実行の能力を向上させます。同時に、耐空性は民間航空機の安全性を保証する重要な要素であり、民間航空機の設計、製造、試験飛行、納品、運用の全プロセスを通じて実行される必要があります。
将来、民間航空機製造は、先進設計機能、共同研究開発機能、人間と機械の統合、グリーン、低炭素、人工などの新しいパラダイムを提示するでしょう。インテリジェンスアプリケーション。 「デジタル ツールは開花しており、プラットフォーム システムはあらゆる川に開かれています。」Su Aihua 氏は、プラットフォーム システムが基盤であり、価値と情報の流れと開放をサポートし、デジタル アプリケーションはツールであり、パーソナライズされたビジネスの機敏性と効率性をサポートすると信じています。 ; 将来的には、新しいテクノロジーがプラットフォーム システムを通過する データ統合により、大規模なアプリケーションが可能になり、ビジネス モデルのイノベーションと変化が加速します。
#5G は「周辺支援」から「コア生産」》先進
工業生産における 5G の適用は、「ローカル単一ポイント」から「グローバル生産」へ、そして「周辺補助リンク」から「コア生産リンク」への進歩を示しています。 。産業用制御は生産の中核であり、広い帯域幅、低遅延、高い信頼性、広いカバレッジという利点を備えた 5G テクノロジーは、産業用制御システムに便利な通信サポートを提供し、製造の生産モデルと生産形態に大きな変化をもたらします。
「5G インダストリアル インターネット」は現在、初期の探究から集中的な育成の段階まで加速しています。実稼働環境での周辺補助リンクの適用は徐々に実装されています。コア制御リンクは、 5G PLC ネットワーク アプリケーションの産業用サウスバウンド制御は、新たな方向性を模索するための次のステップとなっています。
以前、チャイナユニコム、中国情報通信技術院、シュナイダーエレクトリックは共同で「5G PLCディープインテグレーションソリューションホワイトペーパー」を発表し、5Gネットワークを分野の関連エクスペリエンスに適用するための標準システムを形成しました。産業企業に提供する産業オートメーション制御 従来の厳格な生産ラインを柔軟に変革することで、実用的な価値を持つリファレンスを提供します。 Shen Zhou 氏は、シュナイダーエレクトリックの 5G PLC により、生産ラインの切り替え時間を 7 日から 15 分に短縮し、生産ラインの稼働率を 80% 向上させ、床面積を 50% 節約し、生産効率を向上させる新しいモデルの柔軟な生産が可能になると紹介しました。生産能力は12%向上。今後、上海ユニコムはこの標準システムに基づいてインテリジェント生産ラインの標準製品をさらに作成し、業界の高品質な発展に貢献していきます。
事業会社、ソリューションプロバイダー、科学研究機関、機器メーカーなどの豊かなエコシステムのおかげで、中国は現在、5G アプリケーションで世界をリードしています。 「2024 年に、誰もが最もよく耳にするのは 5.5G (5G-A) になると思います。」 沈周氏は、産業制御分野における 5G-A の革新的な進歩と、中国万里の長城精工の 5G-A の事例を共有しました。柔軟な生産ラインは、5G-Aの国内試験導入により、より多くの新技術が産業アプリケーションに統合されるだろうと述べています。
#浚渫および海洋エンジニアリング機器におけるデジタル インテリジェンスの革新と応用
CCCC浚渫グループ技術センターの副ゼネラルマネージャーであるダイ・ウェンボ氏は、「デジタルインテリジェンスの革新と浚渫海洋機器の応用」に関する報告書を持参し、インテリジェントフロンティアを共有しました。浚渫業界の調査。
道路と同様、航路でも十分ではない場合は拡張する必要があり、後続吸引船、カッター吸引船、浚渫船などの沖合の浚渫設備に頼る必要があります。浚渫のメカニズムは複雑で、地盤工学、流体力学、機械力学、制御理論、浚渫技術などの複数の分野や分野が関与するため、制御のモデリングは困難です。システム全体の観点から見ると、浚渫出力目標は、リーマ速度、トラバース速度、土壌貫入深さ、ステップ距離、泥ポンプ速度、環境要因などの多くの変数に関連しています。システムは、複数のパラメータ、非線形性、タイムラグが大きく、制御上の問題があり、解決が困難。
この目的のために、CCCC浚渫では、橋を下げる、橋を下げる、横切る、掘削の各ステップを制御し、異常な作業条件の処理を設定するための全自動制御システムを確立しました。を設定すると、水平方向の移動、ウインチ速度、泥水ポンプ速度を全自動制御し、これを基にモデル予測と掘削効率の制御によるインテリジェントな制御を実現します。予測制御モデルの構築は困難 実際のシナリオにおけるクロステストモデリングプロジェクトは大規模でサイクルが長い CCCC浚渫グループは海洋エンジニアリング機器の履歴データを収集し、「ニューラルネットワーク」を通じてモデルをトレーニングして導き出したねじれの問題を解決する方法 吸引船の能力最適化問題
加えて、近年の我が国の海運業の発展に伴い、引力船や吸引船の数が急増しましたが、人材層は崩壊しており、浚渫職人が不足しており、業界の健全な発展が著しく制約されています。レーキサクションシミュレーション訓練システムは、航行モデル、浚渫モデル、半物理モデル、水中地形復元、海洋環境モデルを確立しており、浚渫、航行、環境の初のスリーインワン統合シミュレーションシステムです。 「これまでの訓練中、乗組員はミスが高くつき、その後の船の建造に影響を及ぼすことを恐れて、あえて多くの行動をとらなかった。現在では、最悪のシナリオはプログラムを再起動し、コンピューターを再起動することだ」と述べた。ダイ・ウェンボさん。
さらに、戴文博氏は、国内のエコロジー浚渫工事のコアソフトウェアの開発を紹介した際、「実は、私たちも認可を受けています。これをやりたいと思っています」と述べた。国産のCPU、コンピュータ、OSを採用し、将来の技術開発に活路を見出します。」
Lenovo は、生産ラインでの長年にわたる深い育成と、自動化、情報化、グローバリゼーションからインテリジェンスに至るまでの高度な探求によって蓄積された実践経験に基づいて、デジタル変革の手法を凝縮しました。および変革成熟度モデル。
L1 から L5 は段階的なパスである必要はなく、インテリジェントな変革戦略を積極的に策定し、新しい IT アーキテクチャに基づいてデジタル ベースを直接構築することで、企業は直接L3、L4、L5 に到達し、飛躍的なデジタル化とインテリジェントな変革と発展を形成します。 Lenovo IT Engine「Qingtian」は、「デバイス-エッジ-クラウド-ネットワーク-インテリジェンス」というレノボの新しいIT機能と、相互接続、柔軟な製造、仮想と現実の組み合わせ、閉ループ品質、インテリジェントな意思決定の5つのコア機能を統合しています。 「テクノロジーサービス」を通じてデジタルトランスフォーメーションを推進する力。
デジタルインテリジェンスを強化し、インテリジェントな製造を容易にする
インテリジェントロボットは、上海のインテリジェント端末産業の発展の中核機器であり、新世代の高度な製造と情報技術統合の最前線は、世界的な技術競争と産業の高度化の重要な分野です。
従来の産業用ロボットと比較して、柔軟なインテリジェント ロボットは、優れた操作能力、インテリジェント機能、およびシナリオベースの適応能力を備えており、スマート製造のアプリケーション境界を打ち破り、自動車産業チェーンや 3C エレクトロニクスを含む産業を強化することができます。 . 精密製造、医療、食品、新エネルギー、家電などのさまざまな業界における産業チェーンとさまざまなアプリケーションシナリオ。
現在、Jieka は人間と機械の統合による「フレキシブル インテリジェント マニュファクチャリング」の新しいモデルを推進しています。新しいモデルは使いやすさ、信頼性、セキュリティ、互換性が優れており、生産効率、製品品質、生産能力の向上を促進し、投資、展開、使用、メンテナンスなどのコストを効果的に削減できます。
# 今後、Jieka Robot はロボットサービスエコシステムを構築し、ロボット製品、知覚製品、OTA スマートサービスプラットフォーム、デジタルを通じて「協働ロボット + エコシステム」を構築していきます。工場建設。」では、多輪駆動を使用して製造業の高度化を促進し、デジタル工場のエコロジーな構築を促進します。
「人工知能が新たな産業化をどのように支援するか」の多面的探求
COMAC はデジタル プラットフォーム ソフトウェアの研究開発能力への投資を非常に重視しており、COMAC の情報化担当副チーフ エンジニアの Su Aihua 氏は、航空機製造の長期サイクル チェーンには多くのインテリジェントなアプリケーション シナリオがあると述べました。 COMACは長年人工知能に取り組んでおり、アプリケーションに関しては、ディープラーニング、NLP、ナレッジグラフ、大規模モデルなどのシナリオアプリケーションを含む追跡と研究を行っていきます。初期のデータ蓄積に基づく詳細なデータマイニング。
より多くの企業にとって、大規模モデルを実装するための最初のステップは、大規模モデル機能を導入することです。 Baidu Intelligent Cloud によって開始された Qianfan Large Model Platform は、エンタープライズレベルの大規模モデル サービス プラットフォームであり、2023 年 12 月の時点で 40,000 社を超える企業顧客にサービスを提供しており、プラットフォーム上の微調整されたモデルの累計数は 10,000 に達しています。 Baidu Smart Cloud Shanghai のゼネラルマネージャー、Zhang Jiali 氏は、プラットフォーム サービスの観点から、シナリオ アプリケーションに対する大企業と中小企業のニーズは基本的に同じであると述べました。中規模企業はパブリック クラウドを使用する可能性が高く、大企業はパブリック クラウドを使用する可能性が高いため、プライベート展開による大規模モデルを検討してください。今後、生産・製造・運用プロセス全体で大量のデータが蓄積されることで、大型モデルの価値がますます明らかになるでしょう。
協働ロボットは、産業オートメーション分野および人間と機械の統合シナリオの中核コンポーネントです。Jiaka Robot の CIO である Yang Wanli 氏は、「人間と機械の統合」シナリオのインテリジェントなアプリケーションの難しさと解決策を共有しました。 Likong などの製品は、視覚の使い方を含めて、工業生産における安全性の問題だけでなく、製品検出効率の低さや判断ミスなどの問題も解決します。
国内のデジタル ソフトウェアおよび産業用インターネット プラットフォーム企業の代表として、Jimeng Intelligence の創設者兼 CEO である Xie Mengjun 氏は、大規模モデルはデータ駆動型のインテリジェントな意思決定を実現するための非常に優れた生産性変革ツールであると信じています。データ要素の値を解放します。中国大企業のデジタルサプライチェーン構築とサプライヤー間のデジタル連携は依然として強化する必要があり、現時点では「デジタル化」という基本的な宿題を積極的に完了する必要がある。
上海交通大学機械動力工学部の教授兼博士指導者であり、上海インテリジェント製造研究開発および変革機能プラットフォームの副ゼネラルマネージャーであるZheng Yu氏がこのラウンドテーブルを主宰しました。
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