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21世紀(jì)初，曾有不少科幻電影展現(xiàn)了跨時空解決棘手問題的故事，如《盜夢空間》《源代碼》《超驗(yàn)駭客》等等，每每都會掀起票房高潮，引人熱議。如今，TM公司的新一代工業(yè)系統(tǒng)可以向你證明，融合真實(shí)與虛擬世界，并非天方夜譚的幻想，而是切實(shí)可行的技術(shù)革新方向。它的誕生意味著在工業(yè)生產(chǎn)之初，我們就可以把控生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，甚至工業(yè)產(chǎn)品投放市場后的各種復(fù)雜變化，從而繞開許多不必要的彎路，直接節(jié)約大量的生產(chǎn)成本和生產(chǎn)時間，令工業(yè)生產(chǎn)的效率大大提高?？梢哉f，它的意義不亞于又一次工業(yè)技術(shù)革命?；谶@—點(diǎn)，我們公司將這一套新型的數(shù)字化工業(yè)系統(tǒng)命名為Evolution One。

EvoIution One：基于賽博空間的數(shù)字化解決方案

設(shè)計(jì)師：凱瑟·M

產(chǎn)品介紹

隨著工業(yè)4.0和智能制造2025計(jì)劃的實(shí)施，傳統(tǒng)工業(yè)技術(shù)手段下的智能系統(tǒng)正在遭遇瓶頸：因?yàn)檫@些系統(tǒng)側(cè)重于功能性的設(shè)計(jì)，解決的是可見世界的問題。然而，真實(shí)世界中的環(huán)境和目標(biāo)都有很大的未知和不確定性，我們的模型構(gòu)建方案如果不能夠管理和避免這些不確定性，就不能稱為“真正的智能”。

為了解決這個問題，Evolution One從另一個新的空間，即賽博空間，去尋求解決方案。其核心關(guān)鍵點(diǎn)正是在于“融合”，包括傳統(tǒng)物理世界的“實(shí)體系統(tǒng)”與數(shù)字化空間的“賽博系統(tǒng)”之間的融合，在技術(shù)層面的多種融合（如新興技術(shù)），以及在分析層面中的傳統(tǒng)專家知識庫與人工智能之間的融合。

產(chǎn)品詳情

Evolution One通過集成傳感、計(jì)算、通信、控制等IT技術(shù)和傳統(tǒng)的自動化操作技術(shù)，構(gòu)建了物理空間與信息空間中人、機(jī)、物、法、環(huán)等要素相互映射、交互、協(xié)同的復(fù)雜系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)資源配置和運(yùn)行的按需響應(yīng)、快速迭代、動態(tài)優(yōu)化。其本質(zhì)是構(gòu)建一套信息空間與物理空間之間基于數(shù)據(jù)自動流動的狀態(tài)感知、實(shí)時分析、科學(xué)決策、精準(zhǔn)執(zhí)行的閉環(huán)賦能體系，解決生產(chǎn)制造、應(yīng)用服務(wù)過程中的復(fù)雜性和不確定性問題，提高資源配置效率，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化。

基于Evolution One構(gòu)建的產(chǎn)品線，可以同時存在于虛擬和實(shí)體兩個世界，虛擬世界所代表的實(shí)體狀態(tài)和相互關(guān)系的模型和運(yùn)算結(jié)果，能夠更加精確地指導(dǎo)實(shí)體的行動，使實(shí)體的活動相互協(xié)同和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)價值更加高效、準(zhǔn)確、優(yōu)化地傳達(dá)，將實(shí)體的狀態(tài)以及實(shí)體之間的關(guān)系透明化。

Evolution One的核心技術(shù)理念

軟件定義機(jī)器

設(shè)備智能化的體現(xiàn)就是典型的軟件定義機(jī)器，能夠使它具備分布式計(jì)算、分布式智能分析等智能的決策能力，包括機(jī)器輕松連接至互聯(lián)網(wǎng)；將APP和分析結(jié)果嵌入機(jī)器和云，實(shí)現(xiàn)智能化和自我意識；無須更換硬件即可改變和升級機(jī)器或設(shè)備功能，為用戶提供智能服務(wù)，實(shí)現(xiàn)持續(xù)改進(jìn)。

軟件定義網(wǎng)絡(luò)

軟件定義網(wǎng)絡(luò)將網(wǎng)絡(luò)的控制與轉(zhuǎn)發(fā)分離，從而降低對設(shè)備的依賴?；谕ㄓ没耐ㄐ庞布脚_，提供基于工業(yè)SDNcontroller的遠(yuǎn)程信息化監(jiān)控等服務(wù)：支持通信設(shè)備資源模型的構(gòu)建，并連接到工業(yè)云平臺。

軟件定義智能工廠

通過自動化、信息化來實(shí)現(xiàn)精益工廠建設(shè)，完成工廠大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建立和發(fā)展完善，通過自動化和信息化實(shí)現(xiàn)從客戶到工廠和上游供應(yīng)商的整個供應(yīng)鏈的精益管理、生產(chǎn)線功能編排，并根據(jù)需要調(diào)整生產(chǎn)線設(shè)備功能，實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)?；谲浖x網(wǎng)絡(luò)和軟件定義機(jī)器，將工廠MES、ERP、人力資源等資源在平臺模型化模塊化處理，實(shí)現(xiàn)工廠級調(diào)用，進(jìn)一步擴(kuò)展軟件定義能力。

研發(fā)原型

●奇瑞DELMIA數(shù)字化工廠

●蓋勒普DNC系統(tǒng)

●歐曼GTL節(jié)能重卡數(shù)字工廠

基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的Sensor-PHM系統(tǒng)

設(shè)計(jì)師：佩吉·伊諾

產(chǎn)品介紹

隨著工業(yè)設(shè)備的功能不斷豐富，復(fù)雜度不斷增加，用戶對其可靠性、安全性、維修性和經(jīng)濟(jì)可承受性提出了更高的要求。傳統(tǒng)的工業(yè)設(shè)備維護(hù)技術(shù)還停留在描述以及診斷階段，即通過單一的傳感器診斷設(shè)備的狀態(tài)，采用基于事件驅(qū)動或者時間驅(qū)動的方式對設(shè)備進(jìn)行維修或保養(yǎng)。 基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)測與健康管理（Proqnosis and Health Manaqement，PHM）系統(tǒng)，能利用各類先進(jìn)傳感器實(shí)時監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行的各類狀態(tài)參數(shù)及特征信號，借助人工智能推理算法和模型來評估設(shè)備的健康狀態(tài)，在故障發(fā)生前對故障進(jìn)行預(yù)測，最終能夠顯著提高設(shè)備的可靠性、安全性，降低其生命周期的維護(hù)保障成本。

產(chǎn)品詳情

Sensor-PHM系統(tǒng)采用了人工智能技術(shù)，可以基于碎片化的知識、經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)，更精準(zhǔn)地描述工業(yè)設(shè)備的客觀狀態(tài)，同時具有持久的學(xué)習(xí)和更新能力，為故障預(yù)測提供了一種新的計(jì)算和問題求解規(guī)范，將基于解析模型的故障預(yù)測和基于知識的故障預(yù)測歸于統(tǒng)一的并行推理框架中，大大降低軟件和硬件的費(fèi)用，并提供更快速的問題求解規(guī)范。用戶可以采用基于設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的維護(hù)模式，實(shí)時感知設(shè)備的健康狀況，直到出現(xiàn)系統(tǒng)失效的高級告警模式，并最終進(jìn)行維修。

實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)的基于自動化設(shè)備單個表值的監(jiān)測，向基于智能系統(tǒng)的整體預(yù)測的轉(zhuǎn)變，為備機(jī)、熱機(jī)切換爭取時間，減少信號中斷時間，為統(tǒng)籌機(jī)器提供信息支持，降低潛在的設(shè)備監(jiān)管費(fèi)用。

Sensor-PHM系統(tǒng)的核心關(guān)鍵技術(shù)

基于傳感器監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化配置

由于目前工業(yè)設(shè)備日趨復(fù)雜化，通常由多個分系統(tǒng)組成，而每個分系統(tǒng)又包含多個子系統(tǒng)。在狀態(tài)監(jiān)測過程中不可能對所有部件進(jìn)行監(jiān)測，因此需要構(gòu)建針對監(jiān)測對象的傳感器網(wǎng)絡(luò)模型。

Sensor-PHM系統(tǒng)支持目前工業(yè)界廣泛使用的各類傳感器，如溫度傳感器、濕度傳感器、振動傳感器、聲發(fā)射傳感器、腐蝕傳感器和光纖傳感器等。通過建立傳感器配置模型，配合系統(tǒng)自帶的AI優(yōu)化算法（如粒子群算法、混合蛙跳算法等）向用戶提供測試點(diǎn)、最優(yōu)配置建議，來獲得測試點(diǎn)、傳感器配置成本與可診斷性要求之間的最佳平衡。

基于AI的狀態(tài)評估與故障預(yù)測

通過傳感器監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)采集的狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，由于傳感器工作性能、所處工作環(huán)境及設(shè)備工作狀態(tài)等因素的影響，采集的數(shù)據(jù)中不免存在噪聲數(shù)據(jù)、空缺數(shù)據(jù)和不一致數(shù)據(jù)等問題。因此需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、分析、特征提取，最后再利用數(shù)據(jù)挖掘的分類、關(guān)聯(lián)、聚類和預(yù)測功能，采用決策樹（運(yùn)用概率分析的一種圖解法）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等，對設(shè)備的故障模式、故障規(guī)律和發(fā)展趨勢進(jìn)行有效分析，并對設(shè)備的健康狀態(tài)進(jìn)行評估和故障預(yù)測。

作為世界頂級的綜合化人工智能開發(fā)集團(tuán)，TM公司從軍工行業(yè)起家，雄厚的技術(shù)背景成為我們在非民用重工業(yè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)上的可靠助力。多年來，本公司重工設(shè)計(jì)部開發(fā)并投入市場的多項(xiàng)專利產(chǎn)品，不僅奪得了國家技術(shù)部頒發(fā)的技術(shù)大獎，更是收獲了萬千用戶好評。相信本次我們經(jīng)過多年潛心研究和測試，最終呈現(xiàn)給市場的這些產(chǎn)品，將為每—位用戶帶來前所未有的使用體驗(yàn)和豐厚的經(jīng)濟(jì)收益。

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