Самые популярные новости недели
26.11.2020 Выбор методов и инструментов эффективного управления предприятием с единичным позаказным производством: ПРОЕКТ VS MRP2 1035
25.11.2020 В России создана Национальная квантовая лаборатория 709
25.11.2020 Российские производители в 2020 году начали поставлять сельхозтехнику в Иран, ОАЭ и Эфиопию 698
26.11.2020 Российские инжиниринговые центры представят свои разработки на "Вузпромэкспо-2020" 657
27.11.2020 Программа № 1432 позволила российским заводам сельхозмашиностроения создать десятки новых производственных площадок 607
27.11.2020 Денис Мантуров посетил с рабочей поездкой предприятия Бурятии 597
27.11.2020 Росатом принял участие в Российско-Германском отраслевом форуме 452
27.11.2020 Ученые разработали систему накопления энергии, способную обеспечить электричеством целый поселок в Арктике 444
27.11.2020 РЖД рассмотрит ноу-хау в области систем диагностики локомотивов 425
27.11.2020 В Группе ОАТ продолжается внедрение системы ТРМ 416
27.11.2020 УАЗ поставит РЖД более 1500 автомобилей с телематическими сервисами 410
27.11.2020 ТМХ ПРО внедряет комплексную программу управления локомотивными парками промпредприятий 407
27.11.2020 Ростсельмаш в 2021 году планирует выпустить партию техники для уборки конопли 405
27.11.2020 "Росэлектроника" разработает мобильную систему управления поездами 401
27.11.2020 Денис Мантуров оценил подготовку МС-21-310 с двигателем ПД-14 к первому полету 396
27.11.2020 Группа РПМ разработала новый модуль технического сопровождения и обслуживания 391
30.11.2020 Александр Морозов посетил презентацию первого в России полностью низкопольного трамвайного вагона 331
26.11.2020 Новый резидент ТОСЭР "Заречный" запустит производство электродов 304
26.11.2020 На ВСЗ заложили восьмой рыболовный траулер  297
26.11.2020 Новикомбанк поддерживает "Росэлектронику" в модернизации пунктов пропуска через границу 292
26.11.2020 Генеральный директор ЦИАМ рассказал о цифровизации в авиадвигателестроительной науке 289
26.11.2020 РКС обеспечит связь с МКС через отечественные спутники в цифровом формате 289
26.11.2020 30 КАМАЗов переданы в лизинг для Москвы 289
26.11.2020 "Звездочка" завершила изготовление гребных винтов для "Евпатия Коловрата" 288
25.11.2020 ОКБ Факел включено в интегрированную структуру ракетного двигателестроения 288
26.11.2020 У-УАЗ изготовил первые два фюзеляжа вертолета Ка-226Т 287
25.11.2020 Адмиралтейские верфи спустят на воду уникальную платформу для Арктики 281
26.11.2020 ПГК помогла Heidelbergcement увеличить поставку продукции в Мурманскую область 279
25.11.2020 НЭВЗ представил заместителю Министра промышленности и торговли Россиийской Федеррации Василию Осьмакову цифровую трансформацию предприятия 279
25.11.2020 Севмаш снизил трудоемкость работ при ремонте крейсера проекта 11442М 273
26.11.2020 "Петрозаводскмаш" завершил гидравлические испытания емкостей системы безопасности для Курской АЭС 269
25.11.2020 Ростех завершил приемо-сдаточные испытания САО "Лотос" 260
27.11.2020 Технодинамика расширяет производство эмульсионных патронов и наливной эмульсии для горнодобывающей промышленности 254
25.11.2020 Компании 3M и Safran будут проектировать чистые безопасные салоны самолетов 251
27.11.2020 EBITDA и чистая прибыль Группы РусГидро по итогам 9 месяцев достигли рекордных значений 250
25.11.2020 Электробусы КАМАЗ готовы к зиме 248
25.11.2020 Компания "Сухой" завершила исполнение контракта на поставку Су-35C Минобороны России 243
30.11.2020 Уралвагонзавод изготовит новые трамваи для Евпатории 241
25.11.2020 "Норникель" развивает сотрудничество с Забайкальским краем 238
25.11.2020 Атомный ледокол "Арктика" обеспечил первую проводку в акватории Северного морского пути 235
30.11.2020 Новый 136-тонный "БЕЛАЗ" приступил к перевозке рудного сырья в карьере ОАО "Святогор" 223
26.11.2020 Одна из старейших электростанций на Дальнем Востоке отмечает юбилей 223
30.11.2020 Тонар отмечает 30-летие 222
30.11.2020 Специалисты АО "ТЯЖМАШ" создали собственную АСУ для полярного крана АЭС 220
30.11.2020 Деловая программа финала IV Национального межвузовского чемпионата "Молодые профессионалы (Ворлдскиллс Россия)" пройдет под знаком практикоориентированности высшего образования 218
30.11.2020 Во ВНИИНМ разработаны пористые титановые трубки для ирригации космической оранжереи на Международной космической станции 216
01.12.2020 На заседании Бюро СоюзМаш России обсудили молодежную политику 213
01.12.2020 В Санкт-Петербурге прошла церемония награждения лауреатов Национальной премии им. Ежевского А.А. 212
30.11.2020 ОВК и "Иваноморск ТПК" подписали договор на поставку универсальных платформ 210
30.11.2020 Концерн "Автоматика" назначил директора по созданию комплексов космического назначения 208

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