工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級難？華為云這三招，加速商業(yè)變現(xiàn)

在智能化轉(zhuǎn)型的風(fēng)口期，以及全球貿(mào)易、新冠疫情等外部的沖擊影響下，工業(yè)企業(yè)通過新技術(shù)來保持增長態(tài)勢、實(shí)現(xiàn)降本增效顯得尤為關(guān)鍵，工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入全面爆發(fā)期。

比如在電力行業(yè)，用高精度的AI算法模型來提高缺陷發(fā)現(xiàn)率，輔助人工巡檢；在煤礦行業(yè)，用視覺感知技術(shù)主動(dòng)識別主運(yùn)皮帶異物，保障安全生產(chǎn)……但這些技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的深度應(yīng)用并不是一帆風(fēng)順。

在華為云DevRun工業(yè)智能加速器活動(dòng)中，我們收集到了很多ISV的訴求，他們在幫助工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型都遇到一些挑戰(zhàn)，想深入了解華為云提供的技術(shù)解決方案和場景應(yīng)用案例，以及華為云云商店提供的商機(jī)權(quán)益。

8月26日，華為云生態(tài)伙伴Meetup工業(yè)智能專場直播將帶來更詳細(xì)的解讀，預(yù)約直播，還可享受快速上架華為云云商店等專屬特權(quán)。

工業(yè)環(huán)境特殊

AI應(yīng)用落地有絕招

許多工業(yè)企業(yè)在AI應(yīng)用落地中遇到的最大攔路虎就是數(shù)據(jù)樣本不足。首先從生產(chǎn)過程中獲取數(shù)據(jù)不僅安全風(fēng)險(xiǎn)高、耗時(shí)長，還需耗費(fèi)大量人力在巨大的正常樣本量中篩選出異常樣本，開發(fā)周期和成本都會增加。

而伴隨AI模型的訓(xùn)練部署，有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)超過一半的公司上線一個(gè)新模型需要1個(gè)月。加上工業(yè)產(chǎn)線工況變化較快，模型需要持續(xù)更新，就會帶來很大的滯后性，影響工業(yè)企業(yè)的正常生產(chǎn)。

針對這些挑戰(zhàn)，華為云推出工業(yè)智能中樞，幫助解決工業(yè)場景常見的小樣本問題以及模型訓(xùn)練部署難題?；谌A為云盤古大模型、知識計(jì)算、天籌AI求解器等核心技術(shù)，為企業(yè)提供開箱即用的專業(yè)AI服務(wù)：包括全域感知服務(wù)、決策優(yōu)化服務(wù)以及知識計(jì)算服務(wù)。通過工業(yè)MLOps，自動(dòng)化AI模型訓(xùn)練流水線，沉淀企業(yè)AI能力。

工業(yè)質(zhì)檢

通過視覺感知提升生產(chǎn)效能

為提升生產(chǎn)效率和保障生產(chǎn)安全，華為云工業(yè)智能中樞在煤礦主運(yùn)、廢鋼定級、電力巡檢、工業(yè)質(zhì)檢等場景，提供一系列提升企業(yè)生產(chǎn)效能的解決方案。

圍繞工業(yè)質(zhì)檢，華為云提供“零代碼”工業(yè)質(zhì)檢AI模型開發(fā)工作流，涵蓋了零部件分類、錯(cuò)漏反檢測等，支持零代碼的端到端AI開發(fā)。其中，華為云通過單分類異常檢測技術(shù)，解決數(shù)據(jù)獲取成本高、異常樣本分布少的難題，支持快速從大量樣本中篩選出少量異常樣本，提高數(shù)據(jù)篩選標(biāo)注效率。

當(dāng)前，華為云與合作伙伴打造的AI質(zhì)量智能檢驗(yàn)平臺能夠?yàn)楣I(yè)客戶提供云-邊-端協(xié)同的定制化工業(yè)視覺方案，通過對產(chǎn)品型號、缺陷等進(jìn)行識別，顯著提升生產(chǎn)的良品率和分揀效率。

工業(yè)生產(chǎn)/工藝優(yōu)化

通過決策優(yōu)化降低生產(chǎn)成本

工業(yè)企業(yè)降本增效的關(guān)鍵路徑是優(yōu)化工業(yè)流程。應(yīng)用決策優(yōu)化服務(wù)，企業(yè)可根據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建質(zhì)量、能耗、產(chǎn)量等預(yù)測模型，在生產(chǎn)過程中依據(jù)生產(chǎn)情況變化，自動(dòng)推薦最優(yōu)生產(chǎn)工藝參數(shù)推薦值。

比如華為云針對配料優(yōu)化問題，打造了焦化領(lǐng)域的智慧配煤解決方案，通過機(jī)理模型和AI模型的融合，基于焦化企業(yè)的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)情況構(gòu)建高精度焦炭質(zhì)量預(yù)測模型，并以此為基礎(chǔ)優(yōu)化配方，在滿足焦炭質(zhì)量要求的約束條件下，推薦最低成本的煤源配比，為百萬噸焦炭的平均成本節(jié)約2000萬。

傳承工業(yè)知識

通過知識計(jì)算輔助決策

工業(yè)場景沉淀了大量的知識經(jīng)驗(yàn)，為促進(jìn)AI與行業(yè)Know-how相結(jié)合，華為云知識計(jì)算提供了工業(yè)級高并發(fā)的實(shí)時(shí)查詢、搜索、推薦等基礎(chǔ)能力，及知識推理、預(yù)測等高級能力。

以設(shè)備維修為例，維修工作依賴技師經(jīng)驗(yàn)，遇到難題時(shí)還需向廠商尋求專家支持，導(dǎo)致維修效率低、用戶體驗(yàn)差?；谌A為云與伙伴聯(lián)合打造的行業(yè)知識計(jì)算解決方案，能提供高精度的知識檢索能力，充分調(diào)用已出現(xiàn)過的維修案例數(shù)據(jù)，讓專家經(jīng)驗(yàn)得以沉淀，并被維修技師所復(fù)用。使用該服務(wù)后，某4S店一次性修復(fù)率提升4%，維修等待時(shí)間降低23%，廠家支持率降低30%。

工業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新不再重復(fù)造輪子

如何實(shí)質(zhì)性降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的門檻，讓工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用創(chuàng)新不必重復(fù)造輪子、走彎路？

去年，華為云發(fā)布開天aPaaS，將華為自身30多年及全球各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)沉淀在云平臺上，變成可被調(diào)用的API服務(wù)。企業(yè)可以利用華為云開天aPaaS的集成工作臺、API資源及IMC工業(yè)云平臺，對各種API和應(yīng)用進(jìn)行組合、封裝、集成等，以實(shí)現(xiàn)千行百業(yè)應(yīng)用的快速創(chuàng)新。

華為云的工業(yè)aPaaS發(fā)布數(shù)據(jù)模型驅(qū)動(dòng)引擎DataModel Engine服務(wù)，沉淀了24種工業(yè)數(shù)據(jù)模型，120+API，讓伙伴和開發(fā)者可以快速進(jìn)行開發(fā)。例如湃?？萍蓟谌A為云的數(shù)據(jù)模型驅(qū)動(dòng)引擎，只用7個(gè)月就構(gòu)建了SaaS化PDM，開發(fā)成本下降10倍。

在煤礦領(lǐng)域，開天aPaaS沉淀了18個(gè)機(jī)器視覺類API，實(shí)現(xiàn)無人、少人作業(yè)，讓煤礦工人也可以穿西裝打領(lǐng)帶去工作，這些方案可以復(fù)制到中國4000多個(gè)井工礦。

同時(shí)，開天aPaaS提供面向工業(yè)領(lǐng)域的aPaaS工作臺——IMC。在IMC的工業(yè)商城中，包括1000+應(yīng)用生態(tài)，100+工業(yè)解決方案，覆蓋ERP、MES、WMS、CAD等主流工業(yè)應(yīng)用，支持解決方案一鍵購買、開通、部署和上線，滿足企業(yè)個(gè)性化需求。

上架華為云云商店

全渠道加速工業(yè)伙伴商業(yè)變現(xiàn)

為助力工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，華為云推出DevRun工業(yè)智能行業(yè)加速器，協(xié)助生態(tài)伙伴集成上述關(guān)鍵技術(shù)能力，面向企業(yè)提供覆蓋預(yù)測性維護(hù)、工藝參數(shù)優(yōu)化、視覺檢測、智能分揀等場景的多個(gè)工業(yè)解決方案，并從技術(shù)、資源、商機(jī)等維度為企業(yè)提供全生命周期的扶持。

現(xiàn)在報(bào)名加速器成為華為云合作伙伴，相關(guān)解決方案和產(chǎn)品有機(jī)會上架華為云云商店。通過聯(lián)營商品認(rèn)證，可依托華為30年2B服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，多渠道銷售資源共享；融合120+華為云創(chuàng)新中心及90+政務(wù)云基地資源，線上+線下+產(chǎn)業(yè)政策加持，全渠道加速伙伴商業(yè)變現(xiàn)。