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工业系统的核心要素可以用5个M来表述,即材料(material)、装备(machine)、工艺(methods)、测量(measurement)和维护(maintenance),过去的三次工业革命都是围绕着这5个要素进行的技术升级。然而,无论是设备的精度和自动化水平提升,
工业系统的核心要素可以用5个M来表述,即材料(material)、 装备(machine)、工艺(methods)、测量(measurement)和维护 (maintenance),过去的三次工业革命都是围绕着这5个要素进行的技术升级。然而,无论是设备的精度和自动化水平提升,或是使用统计科学进行质量管理,或是状态监测带来的设备可用率改善,又或是精益工业体系带来的工艺和生产效率的进步等,这些活动依然是围绕着人的经验开展的,人依然是驾驭这5个要素的核心。生产系统在技术上无论如何进步,运行逻辑始终是:发生问题→人根据经验分析问题 →人根据经验调整5个要素→解决问题→人积累经验。

而智能工业系统区别于传统工业系统最重要的要素在于第六个M, 即建模(modeling),并且正是通过这第六个M来驱动其他5个要素, 从而解决和避免工业系统的问题。因此智能工业系统运行的逻辑是:发生问题→模型(或在人的帮助下)分析问题→模型调整5个要素→解 决问题→模型积累经验,并分析问题的根源→模型调整5个要素→避免问题。

因此,一个工业系统是否能够被称为智能,主要判断其是否具 备以下两个特征:
(1)是否能够学习人的经验,从而替代人来分析问题和形成决策。
(2)能否从新的问题中积累经验,从而避免问题的再次发生。

我们不难看出,无论是机器换人、物联网,或是互联网+,解决的只是5M要素的调整方式和途径,只是在执行端更加高效和自动化, 并没有解决智能化的核心问题。

所以说,智能工业所要解决的核心问题是,如何对工业系统中的5M要素的活动进行建模,并通过模型(第六个M)驱动5M要素。智能工业所要解决的核心问题是知识的产生与传承过程。

来源:AIDT智能商混
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