《工业大数据与人工智能》 课件 第1章 绪论

工业大数据与人工智能HFUT1教材简介2制造的数字化和智能化工业大数据发展概况第一章

绪论

工业人工智能发展概况智能制造发展的三个阶段

3制造的数字化和智能化数字化制造网络化制造智能化制造智能制造定义与内涵4制造的数字化和智能化广义而论，智能制造是新一代信息技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品、制造、服务全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成，实现制造的数字化、网络化、智能化，并不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展

。在工业和信息化部、

财政部印发的《智能制造发展规划(2016-2020年)》中指出：智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。智能制造定义与内涵5制造的数字化和智能化智能制造系统架构智能制造定义与内涵6制造的数字化和智能化智能制造标准体系结构工业互联网

7制造的数字化和智能化工业互联网实施架构工业互联网

8制造的数字化和智能化工业互联网的技术体系9制造的数字化和智能化工业4.0德国工业4.0参考架构由功能维度（Layers）、价值链维度（LifeCycleValueStream）和工业系统维度（HierarchyLevels）组成的三维体系来阐释。原则上讲，任一企业都能够在这个三维架构里寻得最符合自身的定位。10工业大数据发展概况工业大数据概述《关于工业大数据发展的指导意见》：工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称，包括工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台中的数据等。《工业大数据白皮书（2019）》：工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。11工业大数据发展概况工业大数据概述工业大数据展现出两种本质特性：价值特性和产权特性。价值特性：在工业生产、维护和服务的各个阶段，通过工业大数据采集、存储、分析等关键技术，实现工业大数据价值的提升与转化。产权特性：强调这些数据明确的归属关系及其作为资产的重要价值，赋予企业对数据使用方式及范畴的掌控权。12工业大数据发展历程工业大数据发展概况工业大数据在国家和企业层面都得到了广泛关注，并且开始在各个领域中应用。市场规模：全球工业大数据市场呈现持续增长的趋势，而我国工业大数据在相关政策的支持下也呈现出显著增长的势头。行业应用：头部企业成为大数据应用的主要推动者，而那些拥有良好信息化和工业化基础的企业更有利于推动大数据应用。应用类型：目前工业大数据平台主要应用于设备管理服务、生产过程管控和企业运营管理等三类场景，浅层应用占据主导地位。数据资产：随着物联网和互联网的发展，物联网和外部数据成为增量数据的主要来源，对应的高频应用也将不断涌现。13工业大数据前景和挑战工业大数据发展概况我国工业大数据领域目前仍处于初步探索和起步阶段，未来深化应用与拓展范围的潜力巨大。在未来的三到五年里，工业大数据将从初期的探索阶段进入快速发展的关键时期，全球范围内的工业大数据竞争也会变得更加激烈。因此我国工业大数据发展应主要着重以下几个方面：数据汇聚、数据共享、深化数据应用、完善数据治理、强化数据安全、促进产业发展。14人工智能定义工业人工智能发展概况

人工智能：用计算机模拟人类的认知、思考和学习等心智活动。“图灵测试”：如果一台电脑能够在5分钟内对来自人们的问题做出回应并且有至少百分之三十的回答让测试者误以为是人类所作出的，那这台电脑就被认为具备了智能。15工业人工智能发展概况工业人工智能定义与内涵2020年工业互联网产业联盟发布《工业智能白皮书》中指出：工业智能（亦称工业人工智能）是人工智能技术与工业融合发展形成的，贯穿于设计、生产、管理、服务等工业领域各环节，实现模仿或超越人类感知、分析、决策等能力的技术、方法、产品及应用系统。当前，工业人工智能作为一套系统化的方法与技术体系，为工业领域带来创新的解决方案，成为推动智能制造与工业互联网发展的关键技术。它能够在全面感知、泛在连接、深度集成和高效处理的基础，灵活适应多样且复杂的工业环境并执行各类工业任务，最终提升制造业的智能化水平。16工业人工智能发展概况工业人工智能定义与内涵工业人工智能与传统人工智能的区别：应用场景不同数据特点不同决策需求不同实时性要求不同数据量和复杂度17工业机器听觉.工业人工智能发展历程1.萌芽期：基于规则的专家系统时代2.渗透期：基于统计的传统机器