首创十载—广州专业美博会展览设计公司_美博会展台搭建工厂

　　為期四天的AMTS 2019第十五屆上海國際汽車制造技術與裝備及材料展覽會圓滿落幕，大會期間，展灣科技展示了設備智能聯網(AI+CPS)全套解決方案及自主研發的AI場景化算法。

　　同期，展灣科技還受邀出席了首屆智能維護技術大會(SMC)，來自智能維護領域核心供應商幾乎全數出席。包括兩大燈塔工廠高層、兩百多家核心企業用戶設備經理、ME部門主管、企業數字化高層等在內的約500人齊聚現場。

　　　本次論壇憑借面向未來工廠的前瞻性話題研討，以及高端嘉賓的經驗分享，在層次和專業性方面均創下智能維護領域之最，堪稱該領域“華山論劍”。

　　微軟、凌華、喜科、大制、魏德米勒、西門子、展灣等十多家國內外知名專家從汽車、金屬加工、環保、電子等不同領域詳細闡述如何助力預測性維護和數字化生產的實現。

　　北京奔馳、一汽大眾作為提前介入預測性維護的用戶派出了高級管理人員經理詳解實施案例。

　　現場共進行了24場主題演講，24位演講嘉賓們向與會人員們積極分享了各自多年的實踐經驗和行業的最新技術知識。展灣科技CEO唐櫟赫然在列。

　　對于此次大會的重點行業之一——汽車制造，展灣有著自己的見解。“沖壓、焊接、涂裝和總裝，是汽車制造行業內俗稱的四大工藝。汽車制造行業歷史悠久，又經歷百年變遷不斷壯大，如今已成為自動化程度最高的行業之一。 也因此，行業發展至今，對質量和生產效率的追求都達到了極致。對此，展灣不斷匠心打磨良策。歷經十數次工業現場的落地實踐，現在的展灣智慧通已能夠輕松覆蓋沖壓、焊接兩大工藝，針對各類特定工業場景研發人工智能(AI)數學模型，用AI算法讓設備擁有智慧，把設備在生產制造場景中的價值發揮到極致。此外，展灣智慧通工業互聯網平臺同樣擅長機加工領域設備監控，做到360°無死角點亮車間。”展灣負責人介紹道。

　　展灣智慧通工業互聯網平臺，由邊緣計算網關(Edge GW)，數據分析內核(DAC)和場景化算法(AI)三部分組成，為設備聯網、邊緣計算數據分析、場景化算法應用提供整體的解決方案。

　　展灣智慧通能為工業制造業解決什么痛點?

　　第一，設備聯網的建設周期長。智能工廠的建設需要CPS系統，工廠設備種類多，協議各不相同，設備數據采集往往需要不同廠家不同類型的網關，但是有些設備還是無法采集。展灣邊緣計算網關內置數百種通訊協議;三款型號1300/1400和1400i對工業現場PLC設備、變頻器設備、數控機床設備及工業機器人輕松采集。5分鐘完成一臺設備聯網;讓設備之間、設備和人之間瞬間實現交流。同時展灣邊緣計算網關還擁有毫秒數據采集的能力，在網絡不穩定時支持數據緩存和斷點續傳的功能。更重要的是其內置AI算法，直接提供邊緣計算服務，滿足工業控制系統高可靠性和高實時性的要求。為場景化算法提供高質量的數據源和高品質的服務。

　　第二，數據采集和分析能力不足。SCADA系統是智能工廠數據采集匯聚和分析的中樞，傳統SCADA主要提供監控，智能工廠希望更大程度上利用數據，產生價值。展灣數據分析內核DAC是一套基于大數據平臺的數據分析和算法管理系統，能夠同時接入百萬臺以上的設備，通過物解析中內置的廠商配置模板快速高效配置采集參數;通過三個數據庫分工存儲數據，基于HBase的TSDB時序數據庫存儲歷史數據，Redis內存數據庫按需存儲當天實時數據，Mysql關系型數據庫則用來存放統計數據和告警數據，讓數據使用更流暢。

　　DAC內置了上百種人工智能算法模型，除了標準的算法模型外，焊接缺陷預測、機床刀具故障和壽命預測、告警知識庫、設備預測性維修等應對工廠最迫切的需求：為設備效率智能化，生產管控智能化和維修智能化提供價值數據;API接口提供為MES，ERP等信息系統提供實時有效的設備數據;當然展灣數據分析平臺也包含傳統的SCADA系統功能，通過物管理實現接入網關及采集設備集中進行監控管理，遠程升級，校時核對。

　　第三，工業智能化不單有科學家的參與。算法建模周期長，預測準確度不夠，而工廠缺少懂算法的人，展灣智慧通充分地考慮了這些問題。展灣工業場景化算法由一系列的算法包組成，每一個算法模型都經過萬億條價值數據的積累調優。工業制造企業根據需要解決的場景化問題，選擇對應的算法包，比如機器人焊接軌跡跟蹤和預測、設備預防性維護，刀具壽命預測等。而后，工藝管理人員、設備管理人員就可以直接使用算法模型，通過算法配置調整采集項和計算規則，用兩周數據就能判斷預測趨勢的準確度。這就相當于把數據科學家請回了工廠，用戶每天都可以使用人工智能算法簡化工作。

　　會上，展灣首次公開講解了AI+CPS創值架構，“展灣智慧通以數據驅動的信息物理系統CPS，結合AI技術，5個層級和4個轉換——機器到數據的感知、數據到算法的洞察、算法到知識的應用、知識到決策的支持”，唐總說道，“企業根據決策優化建議，能夠有效管理重要的生產設備，合理配置資源，改進管理模型，從而實現智能工廠的價值創造。”