Самые популярные новости недели
26.11.2020 Выбор методов и инструментов эффективного управления предприятием с единичным позаказным производством: ПРОЕКТ VS MRP2 980
23.11.2020 Денис Мантуров посетил с рабочей поездкой предприятия Курской области 689
24.11.2020 Николай Шульгинов встретился с первым заместителем генерального директора по операционному управлению госкорпорации "Росатом" Александром Локшиным 569
25.11.2020 В России создана Национальная квантовая лаборатория 505
25.11.2020 Российские производители в 2020 году начали поставлять сельхозтехнику в Иран, ОАЭ и Эфиопию 502
26.11.2020 Российские инжиниринговые центры представят свои разработки на "Вузпромэкспо-2020" 453
27.11.2020 Росатом принял участие в Российско-Германском отраслевом форуме 369
27.11.2020 Ученые разработали систему накопления энергии, способную обеспечить электричеством целый поселок в Арктике 367
27.11.2020 Программа № 1432 позволила российским заводам сельхозмашиностроения создать десятки новых производственных площадок 365
27.11.2020 Денис Мантуров посетил с рабочей поездкой предприятия Бурятии 354
27.11.2020 РЖД рассмотрит ноу-хау в области систем диагностики локомотивов 344
27.11.2020 ТМХ ПРО внедряет комплексную программу управления локомотивными парками промпредприятий 341
27.11.2020 Ростсельмаш в 2021 году планирует выпустить партию техники для уборки конопли 340
27.11.2020 В Группе ОАТ продолжается внедрение системы ТРМ 337
27.11.2020 "Росэлектроника" разработает мобильную систему управления поездами 335
27.11.2020 УАЗ поставит РЖД более 1500 автомобилей с телематическими сервисами 331
27.11.2020 Группа РПМ разработала новый модуль технического сопровождения и обслуживания 328
27.11.2020 Денис Мантуров оценил подготовку МС-21-310 с двигателем ПД-14 к первому полету 321
26.11.2020 Новый резидент ТОСЭР "Заречный" запустит производство электродов 280
26.11.2020 На ВСЗ заложили восьмой рыболовный траулер  272
26.11.2020 РКС обеспечит связь с МКС через отечественные спутники в цифровом формате 269
26.11.2020 У-УАЗ изготовил первые два фюзеляжа вертолета Ка-226Т 268
26.11.2020 Генеральный директор ЦИАМ рассказал о цифровизации в авиадвигателестроительной науке 268
23.11.2020 POZIS внедряет новые технологии собственных разработок 267
26.11.2020 Новикомбанк поддерживает "Росэлектронику" в модернизации пунктов пропуска через границу 266
26.11.2020 30 КАМАЗов переданы в лизинг для Москвы 266
23.11.2020 Металлоинвест и УЗТМ-КАРТЭКС подписали соглашение о сотрудничестве по развитию Михайловского ГОКа 265
23.11.2020 Генеральный директор "КАМАЗа" посетил автомобильный завод 265
26.11.2020 "Звездочка" завершила изготовление гребных винтов для "Евпатия Коловрата" 264
24.11.2020 307 новых вагонов для пригородных поездов поступили на железные дороги с начала года 263
25.11.2020 НЭВЗ представил заместителю Министра промышленности и торговли Россиийской Федеррации Василию Осьмакову цифровую трансформацию предприятия 262
25.11.2020 Адмиралтейские верфи спустят на воду уникальную платформу для Арктики 261
23.11.2020 "Технодинамика" изготовила опытный образец генератора для МС-21 261
25.11.2020 ОКБ Факел включено в интегрированную структуру ракетного двигателестроения 259
23.11.2020 Ростех выделит до 250 млн рублей на инновационные идеи сотрудников 254
23.11.2020 Работникам ПАО "ОДК-Сатурн" вручены государственные награды за вклад в разработку и сертификацию авиационного двигателя ПД-14 253
26.11.2020 "Петрозаводскмаш" завершил гидравлические испытания емкостей системы безопасности для Курской АЭС 251
26.11.2020 ПГК помогла Heidelbergcement увеличить поставку продукции в Мурманскую область 250
24.11.2020 Ростех начинает серийные поставки агрегатов для фрегатов "адмиральской" 250
23.11.2020 Начальник Северо-Кавказской железной дороги Сергей Задорин и губернатор Ставрополья Владимир Владимиров обсудили перспективы развития железнодорожного транспорта в регионе 249
25.11.2020 Ростех завершил приемо-сдаточные испытания САО "Лотос" 248
24.11.2020 С шаропрокатного стана ОЭМК им А.А. Угарова отгружена первая партия шаров 100 мм 247
24.11.2020 Алексей Рахманов предложил корейским инновационным компаниям вместе развивать беспилотные технологии 246
23.11.2020 Металлоинвест запустил уникальный дробильно-конвейерный комплекс на Михайловском ГОКе 246
25.11.2020 Севмаш снизил трудоемкость работ при ремонте крейсера проекта 11442М 244
24.11.2020 На Воткинской ГЭС введен в эксплуатацию новый трансформатор 244
24.11.2020 Собран космический аппарат "Экспресс-АМУ3" 244
23.11.2020 Новейший поезд метро ТМХ стал лауреатом премии "Формула движения" 242
23.11.2020 Начала работать первая быстрая зарядная станция РусГидро для электромобилей в Сахалинской области 239
24.11.2020 "Вертолеты России" передали первый Ансат европейскому заказчику 237

Опубликовано: 26 октября 2020 г.

Компания "Сименс" провела исследование, посвященное тенденциям развития искусственного интеллекта

Источник информации: Пресс-служба Siemens

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

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.

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%).

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".

             
         Добавить в Google Reader  Читать в Яндекс Ленте

Подписка на почтовую рассылку
Для подписки на почтовую рассылку Вам необходимо войти или зарегистрироваться.

Последний выпуск
 Новости машиностроения   |   Новости компаний   |   Архив новостных рассылок 
© 2020 Портал машиностроения