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ABB攜手IBM開發(fā)工業(yè)人工智能解決方案

——ABB Ability™與IBM Watson聯(lián)手提升客戶價值

http://www.moduwu.com 2017-04-26 08:30 來源:ABB(中國)有限公司

蘇黎世,2017年4月25日——ABB與IBM(NYSE: IBM)今天宣布進行戰(zhàn)略合作,ABB行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)字化解決方案ABB Ability將與IBM Watson物聯(lián)網(wǎng)認知計算技術(shù)聯(lián)手為電力、工業(yè)、交通和基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的客戶創(chuàng)造新的價值。

ABB擁有深厚的行業(yè)專長以及跨行業(yè)的數(shù)字化解決方案,IBM是人工智能、機器學習及不同垂直行業(yè)領(lǐng)域的專家,雙方的合作將使客戶受益。ABB Ability與Watson將首先在工廠及智能電網(wǎng)兩個領(lǐng)域合作,提供實時認知分析。

“雙方的強強聯(lián)手標志著工業(yè)技術(shù)發(fā)展進入新階段,我們將不僅擁有目前收集數(shù)據(jù)的互聯(lián)系統(tǒng),還將在工業(yè)運營和設(shè)備中利用數(shù)據(jù)進行感知、分析、優(yōu)化并采取應(yīng)對措施,幫助工業(yè)客戶提升正常運行時間、速度和產(chǎn)量。”ABB集團首席執(zhí)行官史畢福表示,“ABB在全球安裝7千萬臺互聯(lián)設(shè)備,擁有7萬套正在運行的控制系統(tǒng)以及6千套企業(yè)軟件解決方案。作為工業(yè)領(lǐng)域值得信任的領(lǐng)導者,ABB已在工業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域深耕四十余年。IBM是人工智能和認知計算領(lǐng)域的領(lǐng)導者。IBM與ABB將攜手為客戶創(chuàng)造強大的解決方案,把握第四次工業(yè)革命帶來的重大機遇。”

突破性的全新解決方案

這套突破性解決方案由ABB和IBM共同開發(fā),將為用戶提供一種全新方式應(yīng)對工業(yè)領(lǐng)域的各項重大挑戰(zhàn),例如加強質(zhì)量控制,減少故障停工時間,提升工業(yè)流程的速度和產(chǎn)量等。這些解決方案不僅具備現(xiàn)有互聯(lián)設(shè)備的數(shù)據(jù)收集功能,還將覆蓋那些利用數(shù)據(jù)進行探測、分析并采取應(yīng)對措施的有認知能力的工業(yè)設(shè)備,幫助工人消除無效流程和冗余工作。

IBM公司董事長、總裁兼首席執(zhí)行官羅睿蘭表示:“與ABB的重要合作將幫助Watson更加深入地參與到制造業(yè)、電力以及交通等不同領(lǐng)域的工業(yè)應(yīng)用中。工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)品、設(shè)備和系統(tǒng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也將大幅提升創(chuàng)新、效率和安全。通過Watson廣泛的認知能力和該平臺對工業(yè)領(lǐng)域的特別支持,這些數(shù)量龐大的新資源能夠轉(zhuǎn)化為可信賴的價值。我們熱切期待與ABB在這一全新的工業(yè)領(lǐng)域開展合作。”

將實時認知分析帶入工廠

例如,ABB和IBM將利用Watson人工智能通過實時產(chǎn)品圖像幫助用戶識別不合格產(chǎn)品。這些圖像由ABB系統(tǒng)捕獲后通過IBM Watson 制造業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IoT for Manufacturing)進行分析。在此之前,這一產(chǎn)品檢查流程均由人工完成,不僅速度慢還容易產(chǎn)生誤差。通過Watson實時認知分析直接在工廠與ABB工業(yè)自動化技術(shù)完美的結(jié)合,用戶能夠提高生產(chǎn)線產(chǎn)量,同時提升生產(chǎn)精確性和產(chǎn)品一致性。該解決方案能夠在產(chǎn)品部件的組裝流程中向生產(chǎn)者提醒一些人眼無法識別的關(guān)鍵故障,從而使質(zhì)量控制專家得以快速介入。這種更加簡易的問題檢測將提升生產(chǎn)線上所有產(chǎn)品的質(zhì)量,幫助用戶避免昂貴的產(chǎn)品召回和蒙受信譽損失,大幅提升競爭實力。

智能電網(wǎng)實時認知分析

ABB與IBM將通過Watson技術(shù),通過提取歷史和天氣數(shù)據(jù),預(yù)測發(fā)電側(cè)及需求側(cè)的供電模式,幫助電力客戶優(yōu)化運營并維護智能電網(wǎng),解決目前智能電網(wǎng)面臨的平衡傳統(tǒng)能源與可再生能源日益復雜性的問題。氣溫、光照和風速的預(yù)報將會用于預(yù)測電力消費需求,幫助電力客戶決定最佳負荷管理及實時電價。

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