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        鋼鐵工業(yè)智能制造與人工智能實踐路徑與思考

        2019-02-07 05:30:17陳江寧陳廷炯
        互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟 2019年10期
        關鍵詞:鋼鐵工業(yè)人工智能數(shù)字化

        陳江寧 陳廷炯

        鋼鐵工業(yè)的數(shù)字化

        2008年國際金融危機發(fā)生以來,新一代信息、通信技術的快速發(fā)展并與先進制造技術不斷深度融合,全球興起了以智能制造為代表的新一輪產(chǎn)業(yè)變革,數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化日益成為未來制造業(yè)發(fā)展的主要趨勢。世界主要工業(yè)發(fā)達國家加緊謀篇布局,紛紛推出新的振興制造業(yè)國家戰(zhàn)略,支持和推動智能制造發(fā)展,重塑制造業(yè)競爭新優(yōu)勢。2013年提出的工業(yè)4.0概念,通過持續(xù)改變工業(yè)結(jié)構,未來生產(chǎn)的方法和管理的手段將被逐漸系統(tǒng)化、數(shù)據(jù)化,并貫穿產(chǎn)品的價值鏈,以滿足產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)品生產(chǎn)、產(chǎn)品優(yōu)化以及個性化定制的需求。

        同時,將工業(yè)4.0的推進與企業(yè)管理相融合,降低能源消耗提高資源利用率。結(jié)合中國智能制造發(fā)展規(guī)劃(2015-2020)和鋼鐵工業(yè)“十三五規(guī)劃”,基于技術先進、綠色制造、環(huán)境友好、服務配套的鋼鐵數(shù)字化發(fā)展理念,通過實踐逐步建立鋼鐵工業(yè)的智能制造標準,形成以數(shù)據(jù)為核心的全產(chǎn)業(yè)鏈驅(qū)動和全生命周期應用的示范案例。這是我國鋼鐵工業(yè)的數(shù)字化之路。

        鋼鐵廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型在產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化、人員勞動強度和環(huán)境改善、質(zhì)量控制、輔助設計等方面正在發(fā)揮積極的作用。鋼鐵工業(yè)本身已經(jīng)高度自動化,信息化基礎也相對較好,通過對勞動資料數(shù)字化,結(jié)合未來的大數(shù)據(jù)、云平臺的建設,可在區(qū)域建立快速配套協(xié)調(diào)的上下游產(chǎn)業(yè)鏈;通過上下游企業(yè)間可貫通的數(shù)字化設計和交付能力,幫助產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)標準真正落地。數(shù)字化解決方案能夠幫助車間在提升生產(chǎn)效率同時,大幅降低一線工人的勞動強度,提升勞動安全水平,改善他們的工作環(huán)境。通過數(shù)字化遠程運維技術,維護人員、專家可以減少不必要的交通出行,大大提升了工作效率和有效價值。實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化孿生能夠通過自動學習,在生產(chǎn)過程中優(yōu)化質(zhì)量規(guī)則,并對產(chǎn)品進行進一步加工和優(yōu)化;并在允許的范圍內(nèi)實現(xiàn)自主決策,根據(jù)實際情況自動調(diào)整生產(chǎn)計劃。采用數(shù)字化資產(chǎn)管理,可實現(xiàn)企業(yè)資產(chǎn)的保值增值[2]。

        鋼鐵工業(yè)數(shù)字化工廠整體方案按照企業(yè)實際需求和市場技術發(fā)展趨勢進行統(tǒng)籌規(guī)劃、分步實施。數(shù)字化工廠整體解決方案,從數(shù)字化裝備(包括數(shù)字化的低壓盤柜、現(xiàn)場儀表、變頻、電機、DCS、EMS、部分PLC等),數(shù)字化設計平臺、數(shù)字化交付(包括機械、電氣、儀表、公輔和廠房)、數(shù)字化運營、數(shù)字化維護和數(shù)字化資產(chǎn)管理著手,在結(jié)構化數(shù)據(jù)的支撐下,實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)全流程可視化、信息技術(IT,Information Technology)與運營技術(OT,Operation Technology)的融合,采用人工智能和大數(shù)據(jù)技術充分發(fā)掘和使用數(shù)據(jù)的價值,進一步實現(xiàn)系統(tǒng)和過程的優(yōu)化,提升智能制造能力,并有效減少浪費、提高效率和安全性。

        寶武西門子工業(yè) 4.0 項目實踐

        寶武西門子工業(yè)4.0項目是以上海寶鋼工廠為規(guī)劃和實施對象,從設備生命周期管理、安全設備監(jiān)控、產(chǎn)品及物料在線跟蹤、工藝及質(zhì)量控制提升、設備OEE監(jiān)控、工業(yè)信息安全、固定資產(chǎn)管理維護、先進過程控制、能源管理、先進料場管理、智能顯示及培訓、工業(yè) 4.0網(wǎng)絡架構等12個方向進行改進提升,以“建設全透明數(shù)字化工廠”為目標,逐漸在數(shù)字化空間中建立與現(xiàn)實并行一致的虛擬工廠,實現(xiàn)“快速響應并滿足個性化需求、且交付高品質(zhì)產(chǎn)品的制造模式”。寶武工業(yè)4.0項目是中德政府間合作示范項目,受到雙方高層領導的高度關注[3]。被工信部和德國經(jīng)濟能源部共同認為具有很高的落地性和示范性。

        項目結(jié)合鋼鐵工業(yè)的痛點以點帶面,從寶鋼的全生產(chǎn)工藝路線入手,包含數(shù)字化實踐、大數(shù)據(jù)、工控安全、AR/VR 技術的應用等每一個具體的項目做起, 也許不像一個大項目那樣解渴,但做起來踏實,而且每個項目都是一個細分市場的范例。實施過程中,項目團隊充分考慮了新工廠和老工廠的數(shù)據(jù)的協(xié)同,先期規(guī)劃了數(shù)據(jù)的標準化,部署了數(shù)字化設計平臺和數(shù)字化交付。最終,通過信息技術、物聯(lián)網(wǎng)技術與制造業(yè)深度融合,知識管理和人、機、物的結(jié)合,并運用協(xié)同平臺實現(xiàn)能源流、物流、信息流的透明管理,形成數(shù)字化、智能化工廠示范項目。

        數(shù)字化本身的轉(zhuǎn)變、IO跟OT融合會產(chǎn)生很多的發(fā)展機會,如工廠的生產(chǎn)效率提升、生產(chǎn)關系的重新構建等。

        從產(chǎn)品全生命周期的角度,實體工廠是按照原來IEC95架構搭建[4],通過產(chǎn)品數(shù)字化和可靠互聯(lián),通過數(shù)字雙胞胎對產(chǎn)品狀態(tài)進行仿真、優(yōu)化、校和、回饋,以及知識的管理。項目過程中,數(shù)字化的主要目的,一方面是資產(chǎn)的透明化、資產(chǎn)效率的管理是;另一方面是運營跟維護,通過人工智能加管理方式形成模式轉(zhuǎn)變,或許是比傳統(tǒng)培訓加管理的模式更為經(jīng)濟可行。智能制造不僅僅是技術升級,也是是企業(yè)文化、組織架構、精益化和人的變革,而這里恰恰是人工智能最大部分貢獻的。如何利用新技術和產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型,這個命題在十九大文件中就已經(jīng)明確了,即工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能與產(chǎn)業(yè)的深度結(jié)合。

        從鋼鐵工業(yè)的趨勢來看,下一階段的重點在大數(shù)據(jù)、數(shù)字化交付、遠程運維、工控安全等技術應用和復制。與其他行業(yè)相比,鋼鐵是一個高度自動化、信息化的行業(yè),同時也是一個資本、技術、勞動力密集的行業(yè)。在中國,鋼鐵又是一個產(chǎn)業(yè)結(jié)構非常分散的行業(yè),排名前15位的公司占鋼產(chǎn)量的34%,其余由超過300家來分,所以未來一定是“技 術+生產(chǎn)模式”轉(zhuǎn)變來整合鋼鐵工業(yè),例如 ERH(電弧爐)、人工智能、大數(shù)據(jù)、工業(yè)機器人的應用可以在生產(chǎn)模式上直接改變鋼鐵工業(yè)的發(fā)展。在鋼鐵工業(yè)數(shù)字化工廠架構中,數(shù)字化已經(jīng)在管理、控制和現(xiàn)場層級的方方面面得到了應用。鋼鐵工業(yè)正如美國大河鋼鐵(BRS)提出的:“我們是技術公司,碰巧做了鋼鐵工業(yè)”。[5]

        鋼鐵工業(yè)智能制造具體實踐方向

        在項目的實踐過程中,總結(jié)思考下來,鋼鐵工業(yè)智能制造可以有這樣幾個深化發(fā)展的方向:

        一、建設全流程、一體化、無孤島的智能管控數(shù)據(jù)平臺。利用智能傳感技術和系統(tǒng)管理獲得參數(shù)深度感知,包括工藝質(zhì)量參數(shù)和設備運行參數(shù),實現(xiàn)在線狀態(tài)感知與精準預報;基于工業(yè)大數(shù)據(jù)對設備健康狀態(tài)進行診斷、分析、預測,保障生產(chǎn)過程的順行和產(chǎn)品的質(zhì)量;建立基于數(shù)據(jù)采集與處理的全流程質(zhì)量在線監(jiān)控、診斷與優(yōu)化能力,實現(xiàn)質(zhì)量異常原因跟蹤,同步生產(chǎn)工藝的優(yōu)化;基于CPS架構和大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術,實現(xiàn)多工序協(xié)調(diào)優(yōu)化與質(zhì)量精準控制;建立產(chǎn)供銷一體化協(xié)同智能優(yōu)化決策;建立行業(yè)創(chuàng)新研發(fā)平臺,建立協(xié)同創(chuàng)新機制和流程;開發(fā)適合鋼鐵工業(yè)生產(chǎn)的各類工業(yè) APP,如點檢、運維、資產(chǎn)管理、安全報警等,形成行業(yè)標桿。

        二、整體工程貫通一體化設計到一體化運維的工廠全生命周期管理理念。設備和產(chǎn)線的數(shù)字化,實現(xiàn)數(shù)字化設計和數(shù)字化交付;建立三維可視化工廠,具有 2D/3D 導航功能用于智能工廠優(yōu)化管理、培訓及全景一體化運維,逐步實現(xiàn)虛擬遠程運維;建立數(shù)字化資產(chǎn)管理體系,形成實體資產(chǎn)和虛擬工廠的一一對應。

        三、建立全廠數(shù)據(jù)標準,實現(xiàn)數(shù)據(jù)一致性管理。建立數(shù)據(jù)平臺承載從設計、工程、運營、維護到服務全生命周期的數(shù)據(jù)管理體系,為基于大數(shù)據(jù)的人工智能和自主決策、透明決策打下基礎,同時也是知識管理的前提。對于企業(yè)沉積多年的數(shù)據(jù)進行梳理,建立基于大數(shù)據(jù)、人工智能的數(shù)據(jù)挖掘能力,形成知識管理和深度學習布局。

        四、現(xiàn)場層和控制層設備選型符合全集成自動化、數(shù)字化理念?,F(xiàn)場層的單體成套設備或電儀設備應具有數(shù)字化模型且能方便的集成到上位系統(tǒng)中,關鍵設備具備OPC/UA功能[6];控制層設備如DCS采用全集成模式,要求接口兼容性強。同時采用虛擬調(diào)試技術、減少現(xiàn)場安裝調(diào)試的時間,降低調(diào)試成本。

        五、生產(chǎn)資料和基礎設施持續(xù)進行自動化、信息化與智能化。依據(jù)生產(chǎn)現(xiàn)場的實際情況,采用機器人、機械手以及智能行車等少人化、無人化智能裝備減少勞動強度、提升勞動生產(chǎn)率。全廠工業(yè)網(wǎng) 絡全覆蓋,信息數(shù)據(jù)全透明、可視化管理和具有組態(tài)模式的數(shù)據(jù)采集功能。

        六、強化安全體系和主動防御。建立基于工藝布局特點的獨立現(xiàn)場安全管控系統(tǒng)(Safety System),依據(jù)國家相關的安全標準,從機械,電氣,網(wǎng)絡安全總線著手,構建完整的工廠安全生態(tài)圈,并落實于現(xiàn)場的檢測單元、評估單元與執(zhí)行系統(tǒng)之中,最終與全廠信息系統(tǒng)對接,形成安全的管控一體化布局戰(zhàn)略。整體工控網(wǎng)絡設計符合安全要求,避免物理上的信息“孤島”,建立全廠數(shù)據(jù)信息的安全縱深防御體系。

        對于智能制造和人工智能的思考

        一、人工智能趨勢研判

        人工智能在不同領域行業(yè)的應用前景不同,效果有前后。在零售、媒體、金融等領域,已應用在營銷、精準投放、量化金融等方面有非常廣泛的應用場景和極高的應用價值。在工業(yè)領域如設備運維、智能工廠、風電場、燃氣輪機、科學研究(電子對撞機)、交通管理預測等,已經(jīng)采用并實現(xiàn)的技術如規(guī)則和模式掘取、神經(jīng)元網(wǎng)絡、智能數(shù)據(jù)架構( smart data Architecture )、自然語 言分析(NLP),自主學習、模式學習、時間序列數(shù)據(jù)管理(TSDM)、基于機器學習的設備健康管理、預測預警等,均有實際的案例和明顯的效果。但人工智能同樣有一定的現(xiàn)實困境存在,據(jù)調(diào)查在美國排名前50位的公司,在工業(yè)實際控制場景的應用非常少;獲取數(shù)據(jù)的困境,由于受個人隱私、制造業(yè)技術秘密等限制,難以獲得有效的數(shù)據(jù),同時受到采樣技術、手段、環(huán)境、成本的局限,也難以獲得大量數(shù)據(jù)。

        制造業(yè)與消費或服務領域最大的不同的在于對于數(shù)據(jù)的梳理和標識,在制造業(yè)不僅需要所謂的“數(shù)據(jù)分析家”,更需要“數(shù)據(jù)翻譯家”,集合行業(yè)工藝經(jīng)驗和控制理論知識將數(shù)據(jù)翻譯出來。目前的標識以手工為主,通過開發(fā)如強化學習等新的技術手段,可以在使用過程中自然標記。

        場景困境,不同行業(yè)應用場景的可復制性差,可以說是制造業(yè)應用人工智能的最大瓶頸,這帶來的是遷移的成本以及重新學習的困難。以基于大數(shù)據(jù)的深度學習為例,對象識別作為人工智能的主流領域正在發(fā)生突破,基本上可以分成三個階段,第一階段識別學習,目的是預測和分類,基于標記圖形訓練和分類可視識別,所采用的技術手段是從標記訓練的數(shù)據(jù)點開始的監(jiān)督學習;第二階段適應學習,其目的是優(yōu)化與控制,基于經(jīng)驗和更早期的意圖提供最大的回饋以采取更具預測性的行動,所采用的技術手段是從一個環(huán)境中最大化的回饋強化學習;第三階段是行為學習,目的是推理和語義分析,基于給定的背景知識給出一個最高可靠性的答案,所采用的技術手段是建立基于已有經(jīng)驗的假設與推理系統(tǒng)。

        目前國際上人工智能的發(fā)展有幾個方向值得注意:

        (1)向小數(shù)據(jù)集發(fā)展,意味著不需要大量數(shù)據(jù)收集與訓練;

        (2)向非標記數(shù)據(jù)發(fā)展,國外有直接采用非標記數(shù)據(jù)直接使用;

        (3)向多種算法融合方向發(fā)展,也就是幾種算法集合提供串聯(lián)或并聯(lián)的學習與訓練的模型;

        (4)向算法輕量化方向發(fā)展,即通過邊緣計算、底層架構等技術大幅度降低算法的依賴度和能耗,這也意味著芯片開發(fā)需求的變化;

        (5)對于基礎設施的需求向低消耗方向發(fā)展,實施系統(tǒng)輕量化。

        二、人工智能應對中國智能制造瓶頸

        目前中國企業(yè)的瓶頸,一是產(chǎn)品的研發(fā)如何迅速轉(zhuǎn)換為生產(chǎn)。生產(chǎn)是個系統(tǒng)的工作,需要IT技術和運營管理的交融。二是面對賣方市場和細分市場的要求,如何做到個性化以及快速響應,這是智能制造模式的終極目標之一。三是如何吸引人才回歸工廠,現(xiàn)在的年輕人都不愿意去工廠,因為工廠不酷。但如果工廠里苦活累活由機器人干了,數(shù)據(jù)都能采集上來,環(huán)境整潔綠色,又能實實在在得造出東西,那肯定大家愿意來。四是經(jīng)驗的傳承,這個涉及知識的管理,例如老專家退休以后資料都扔垃圾桶,不同部門協(xié)同工作等。五是粗放式管理,把數(shù)據(jù)透明最后達到完美的狀態(tài),從采集、物流管理等等,用軟件去驅(qū)動。以上這些瓶頸,相信人工智能是可以給出答案的。

        要談人工智能,首先需要有一個定義。這里筆者想借鑒下Kurzweil在 1990年的MIT Press上提出的概念,人工智能就是“創(chuàng)造出一些機器具備某些要求智慧的能力,如同人所展示的能力”[7]在這個定義中,既明確了功能要求,也明確了機器與人的關系。其次人工智能是控制理論的一個分支,是計算機科學的延伸,無論對什么行業(yè),它都是使能技術,對智能制造也不例外。行業(yè)應用和場景的迭代和加速非常重要,需要提供有針對性的人工智能服務和應用場景。特別是制造領域與消費領域里,人工智能應用范疇和方法差異很大,特別在應用場景、安全性、容錯性、可靠性等方面的要求完全不同。鑒于人工智能對于底層數(shù)據(jù)的高度依賴,我們既要針對不同行業(yè)定義底層數(shù)據(jù)集的架構,有行業(yè)特點也要有不同領域(如制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務行業(yè))的特點,又要強化行業(yè)數(shù)據(jù)的標記,從行業(yè)的自身特點和基本需求出發(fā),不求一概而論,但求切實提升行業(yè)的效率。

        中國智能制造人才培養(yǎng)特別是培養(yǎng)頂層架構師和工業(yè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換師非常重要;其次強調(diào)智能制造是IT與OT融合,這個期間人工智能可以提供大量的使能手段;再次我國的工業(yè)體系雖然門類齊全,但缺少核心的工業(yè)哲學,或者說價值觀,利用智能制造的轉(zhuǎn)型機會建立中國自己的工業(yè)哲學至關重要。

        智能制造是數(shù)據(jù)驅(qū)動、軟件定義的,從電氣化、自動化、數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化,實現(xiàn)生產(chǎn)效率的提升和生產(chǎn)關系的重構,這個對于人工智能的應用同樣適用。圖1羅列的是目前企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的主要需求和應對方案中,“替代大量重復性勞動崗位”、“知識管理平臺”、“智能運營”等方面都是人工智能在工業(yè)應用中所面臨的挑戰(zhàn)和機遇。

        圖1 中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型及對應技術方法。來源:公開網(wǎng)絡資料整理

        三、人工智能與智能制造的結(jié)合路徑

        首先,人工智能作為一個引領產(chǎn)業(yè)發(fā)展的使能技術,要求在底層數(shù)據(jù)、算法架構、應用場景上提煉共性需求;消費模式的轉(zhuǎn)變以及技術變革的渴望是開展工作的前提。智能制造的基本需求是建立底層的數(shù)據(jù)集和架構,通過應用場景給出技術路線,引導企業(yè)結(jié)合先導項目共同開發(fā),更重要的是理解制造業(yè)與人工智能應用范圍的層級關系,以推動應用場景的開發(fā)迭代、以點帶面,持久的投入。

        德國工程院院長孔翰寧認為,數(shù)字化的第二階段最重要的一個內(nèi)容是自主系統(tǒng),其中有一個環(huán)是通過便宜的傳感器(Cheap sensors)形成大數(shù)據(jù)? ? ? (Big data),通過人工智能(人工智能)的處理和迭代,生產(chǎn)智能數(shù)據(jù)(Smart Data),而這個才是人工智形成的有意義的閉環(huán)。大河鋼鐵把大數(shù)據(jù)、傳感器和人工智能技術用在鋼鐵生產(chǎn)上,其勞動生產(chǎn)率是全球平均水平的2-3倍。這些傳感器收集大量數(shù)據(jù)經(jīng)過有經(jīng)驗的專家過濾和分析,把這些數(shù)據(jù)加上經(jīng)驗、數(shù)學模型最后變成Smart Data。通過這個方式將生產(chǎn)邏輯從事后管理轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑肮芾?同時員工角色融合操作、運維、工程、管理,從而達到管理透明、知識固化、效率提高。

        其次,智能制造是一個系統(tǒng)化的工作,是IT與OT融合的過程,也是知識顯性化和固化的過程,寶武項目中,項目組就提出交付的不僅是一個實體鋼卷,同時也應交付一個數(shù)字化的鋼卷,這會大幅度提高高端客戶和大客戶的黏性和定制化,同時也會成為未來人工智能服務智能制造的數(shù)據(jù)基礎。

        從企業(yè)層級相對應的應用入手,通過不斷迭代融入企業(yè)現(xiàn)有的架構中,從而實現(xiàn)人工智能的可復制和價值。前面大河鋼鐵的例子背后是一個基金,基金有個人工智能的公司,人家說你怎么證明人工智能有價值?他們就建了個大河鋼鐵廠,實現(xiàn)應用??萍嫉膬r值很多時候最后是落到應用場景上。這個生產(chǎn)模式的轉(zhuǎn)變還促使資本對鋼鐵公司的估值方式產(chǎn)生了巨大的變化,從單一的產(chǎn)能、利潤轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g與市場潛力的估值。

        根據(jù)產(chǎn)品全生命周期和“人機料法環(huán)”做出的在傳統(tǒng)工業(yè)場景的人工智能應用場景實例,可以發(fā)現(xiàn)在生產(chǎn)實際控制環(huán)節(jié)中這方面還是沒有太多深入研究和實踐。所以管理和服務是目前人工智能的主要方向,特別是沿著產(chǎn)品全生命周期的生產(chǎn)鏈不同的價值流程形成不同的服務模式,這個才是智能制造加人工智能的終極任務。

        結(jié)論

        鋼鐵工業(yè)是傳統(tǒng)行業(yè),但也是自動化、信息化程度最高的行業(yè)之一,在這樣行業(yè)探索智能制造和人工智能的實踐和路徑是有現(xiàn)實意義的。作為基礎工業(yè)的鋼鐵工業(yè)的智能化,某種程度上是新技術在傳統(tǒng)技術企業(yè)的重新詮釋和定義。推動這一變化的產(chǎn)生不僅僅需要技術本身的提高和升級,更需要企 業(yè)文化、考核機制的適應和改變。從管理流程上要效益,在這個時代已經(jīng)不僅僅停留在口頭上,而是可以通過大數(shù)據(jù)、人工智能、智能制造與企業(yè)的深度融合實踐并實現(xiàn)的。

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        [7] Kurzweil, Ray (1990), The Age of Intelligent Machines, Cambridge, MA: MIT Press, ISBN 0-262-11121-7.

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