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百度攜手精諾數據打造智慧熔煉,AI讓年輕人一秒變身“老師傅”

凌晨2點,年50的張師傅接到電話,鑄造廠一個熔煉爐的配料過程出了一些問題,需要他緊急算一下補救方案。張師傅遠程指導下調了三四爐,才得到了合格的結果。

2000年的時候我國的鑄造已經達到世界第一的產量,但無論是質量還是在能耗方面,其實都跟先進國家有非常大的差距。比如,鑄件熔煉是鑄造工廠的重要工序。然而在中國工業4.0下,鑄件熔煉還全靠人工經驗,穩定性不高,工廠里有經驗的老師傅也越來越少。

在熔煉領域,往往一個新手需要二十年甚至是三十年的沉淀和學,才能做到像張師傅一樣十拿九穩。而工廠的惡劣環境、炙熱的熔煉爐、不太體面的工作職稱……都是年輕人將鑄造業拒之門外的原因。缺少新鮮血液的注入,鑄造業真正的高精技術人才又接退休年齡,所以,鑄造廠始終面臨著技術傳承,工藝沉淀等問題,關于鑄件質量、能耗方面也始終無法更加優化。

在百度飛槳(PaddlePaddle)的助力下,一直專注于工業人工智能的精諾數據推出精諾智能熔煉系統,以大數據、物聯網、人工智能的方式解決熔煉難題。

站在數據的肩膀上人人都能成為熔煉大師

精諾數據成立于2014年,由河北工業大學教授、河北省大數據計算重點實驗室副主任劉晶博士創建,精諾數據提供硬件、軟件、客戶服務、后臺支持等智能解決方案。作為國家高新技術企業、天津市博士后創新實踐基地天津市戰略性新興產業領軍企業,天津市技術領先型企業,精諾數據希望為中國從制造大國邁向制造強國貢獻自己的力量。

精諾數據基于百度飛槳,研發了一套鑄造熔煉生產智能解決方案。這套解決方案研發之初,精諾請教了100多位老師傅,并用數據把老師傅們30年的配料經驗,做成了3秒就能給出最優配比的模型,讓鑄造熔煉變成一門容易掌握的技術,讓小師傅可以撐起鑄造熔煉的一片天。

熔煉過程的配料是一個非常復雜的過程,需要把工廠現有的生鐵、廢鋼、回爐料以及各種合金料,按照不同的工藝要求進行配比和熔煉。由于工藝要求范圍窄,每一次配料都對配比要求較高。

預配料階段大都憑借老師傅的經驗,難以保證成本最低化和質量最優化,比如說熔煉過程中加一些“廢料”可以降低生產成本,但是由于難以計算,熔煉師傅都不愿意用。

在預配料準備過程中,基于百度飛槳的熔煉預配模塊會根據材料庫存、原材料價格、金屬成分快速計算出最佳預配方案,保證了成本最低化和質量最優化。經過核算,使用前和使用后差不多可以有均15%的原料節省,最大降幅達27%之多。

并且在配料過程中,熔煉精配模塊會利用百度飛槳提供的AI模型,聯動光譜檢測結果,精確計算不同工業要求下的最優調整方案,精準控制合金材料添加量,有效提高了熔煉成品質量及穩定性。以往,普通師傅精配步驟一般用時10分鐘左右,而如今只需要幾秒鐘,這中間節約的時間能夠讓工廠的生產效率提升15%左右。原來1個老師傅可以看2個爐,現在可以看4個爐,節約了人力的同時也精簡了操作流程。

對于元素值控制方面,傳統的方法是為了方便計算,工廠主要考慮幾種對工藝要求影響大的元素,比如碳、硅、錳和重點合金元素。而其他元素數值和價格基本被忽略,這就導致一次配不準、需要多次配,甚至廢爐的情況容易發生。所以在算法方面,飛槳則會通過計算一次性完成,不再需要逐個對比,不僅提高了性價比,還讓產品質量得到了保證。

可以說,有了這套方案,剛剛入行的小白也能勝任老師傅們的工作,再也不用大半夜給師傅打電話尋求幫助了,而且坐在控制室就能操控加料配料工作,熔煉行業的門檻大大降低。相比原來,鑄造廠也能招募到年輕人的加入,人才稀缺狀況得到了有效改善。

此外,熔煉過程的自動化還能節省大量能源。對于大多數鑄造廠來說,電費是不可忽視的一筆大開銷,因此不少工廠會選擇在晚上開工,因為晚上電費便宜。而熔煉過程,人工計算材料配比時,爐子在1500度的高溫下需要不少電費,這個過程由AI來承擔后能節省時間,能節省大量能源,在提升工廠效率節省工廠支出的同時,還能為保衛藍天做出貢獻。

不僅如此,工廠管理者還可以通過設置推送方式,通過手機APP、短信、微信小程序等方式,隨時隨地掌握生產信息,讓工廠數據更透明,告別數據黑匣子。

而最好的證明就是,以某中型廠為例,每個月用料成本約為200萬元人民幣,均每天生產鑄件20噸。在使用百度飛槳與精諾共同打造的智能熔煉系統的一個月時間內,該廠原料成本節約10%左右(即20萬元人民幣),配料計算時間節省90%,電費節約2萬余元人民幣。與此同時,能夠幫助工廠進行生產過程的規范化和透明化管理,并且留存了大量一手的生產數據,為工廠經營、管理優化奠定了堅實基礎。這些數據都是該套解決方案真正實現降本增效的最好證明。

百度飛槳助力各行各業 工業賦能只是起點

精諾智能熔煉系統的成功落地,離不開百度飛槳的底層技術支持。據精諾數據介紹,他們一開始在設計這套智能熔煉解決方案時,用的是其他的AI臺來訓練模型,調整了5-6個月,也沒有達到令人滿意的效果。后來,他們看到飛槳在工業應用的案例,轉向飛槳,在2-3個月的時間完成了模型訓練。

在此期間,精諾對上百家鑄造企業進行實地調研、對企業領導和一線員工共計500余人次進行訪談,經過30余次原型探討和方案修改,并且技術團隊經過100多個日夜的密集研發,最終成功研制成了精諾智能熔煉系統。

在前期研發的過程當中,精諾遇到的最大問題是,經常會遇到在生產中需要加入不低于或不高于某個比例的特定原料,從而模型無法計算出最優方案的問題。由于原料和比例的不確定性較大,這一問題同時也對模型的穩定性產生了一定挑戰。團隊為此投入了5名研發和產品人員(3名研發人員和2名產品人員),通過對5000行代碼的反復測試,歷時1個月的時間最終成功解決了這一模型研發過程中情況不確定性最大、邏輯最復雜的技術問題。

在系統研發成功后,如何讓工廠接受這一新興技術也是一大難題。熔煉屬于很傳統的制造業,通常難以接受新技術,精諾科技的一位90后員工在2個月拜訪了100多家企業,去到工廠里演示新技術的應用。一開始,企業和熔煉師傅們都有些質疑,在看到現場實驗的結果后,才開始相信AI技術能讓熔煉這樣的傳統領域實現降本增效。

目前,精諾的智能熔煉系統已經在大、中、小型的鑄造廠中落地,比如,邢臺德龍機械軋輥有限公司,邯鄲慧橋復合材料科技有限公司,滄州浩泰管道裝備制造有限公司和山東八尾汽車部件制造有限公司等,在實際生產環節為企業帶來智能化變革。

作為中國首個也是國內唯一全面開源開放、功能完備的產業級深度學臺,百度飛槳已經成為全面推動國內產業智能化升級的重要基石。正如飛槳在第六屆世界互聯網大會入選“世界互聯網領先科技成果”那樣,其技術領先、功能完備、生態豐富等特點向世界展示著中國科技的力量。與此同時,借助百度飛槳與百度智能云的“云+AI”領先技術實力,正助力中國工業智能化升級。

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