智能技术在社会制造业中的应用Can总线协议的PGN实践
如何让普通的生产工厂插上智能的翅膀成为真正的智能工厂正在成为制造业共同思考的问题。每天，制造业中产生海量数据，但真正发挥价值的却少之又少，这导致了数据资源的大量浪费。为了实现对数据利用，降低成本提高效率，许多供应商提出了智能工厂解决方案。但是，社会上提及的智能工厂很多，而真正做到智能化却很少。
作为一名在工业机理模型和智能技术领域有经验的人，我将介绍目前智能技术及其在制造业场景中的应用情况。
首先，我们需要了解人工智能、云计算、大数据和物联网之间是什么关系。在这些概念中，大多数人对它们之间关系模糊不清。我将以通俗易懂的方式来解释它们之间的联系：人工 intelligence基于CNN卷积神经网络算法，是一种算法；云计算是一种从资源到架构全面弹性的计算服务，可以分布式地执行任务，从而提高效率；大数据是指海量复杂数据，而物联网则通过网络协议连接生产过程中的仪器仪表、视频、语音等数据。
为了更好理解他们间关系，我用一个人的成长历程作比喻：物联网和互联网环境就是一个人成长环境，其中收获知识就像学习；使用各种模型（统计分析、机器学习、大型学习）进行训练，就像是军师指导培养过程。而这种训练依赖于云计算进行快速迭代，以形成丰富经验，使其成为某个领域高手。因此，云计算就相当于人类的大脑。
接下来，我会详细介绍如何选择适合项目需求的一类或几类模型。根据我的工作经验，我们可以将模型分为四大类：统计分析、机器学习、大型学习以及工程模型。这四类主要包括线性回归、逻辑回归支持向量机等，以及物理化学反应理论知识等。在选择时，我们应根据所需处理类型与数量以及业务目标，将其分类为五大类，即分类、回归聚类降维深度学习，并结合图表进行决策。
最后，我会探讨在制造业中应用广义角度上的运营管理、新颖模式、新颖装备等，以及狭义角度下的7个方面，如图像识别技术、高级预测系统等。每一项都包含具体内容，如实时展示辅助决策，对产品质量新产品性能预测报警，以及最佳成本优化问题解决方案。此外，还包括历史基础上的预测判定发现现场操作人员作弊行为，以至于配料过程最优匹配问题解决等案例。
总结来说，要想让普通生产工厂变成真正意义上的智慧工厂，不仅要关注如何有效利用海量生成的大数，而且还要考虑如何通过选取合适的人工 intelligence 大学 计算 物流 等工具来提高工作效率并减小成本，为此许多供应商提供了相应方案，但是实际上只有很少的地方能够成功实施这一转变，所以这正是当前面临的一个挑战点，也是一个值得我们继续探讨的问题点。
