面向工業(yè)領(lǐng)域，華為云推出DevRun工業(yè)智能行業(yè)加速器，協(xié)助生態(tài)伙伴集成關(guān)鍵技術(shù)能力，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，助力企業(yè)創(chuàng)新和商業(yè)變現(xiàn)。專注于工業(yè)智能領(lǐng)域應(yīng)用開發(fā)的ISV，或者是尋求智能化轉(zhuǎn)型的裝備制造企業(yè)、傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)，一定不能錯(cuò)過。

聚焦工業(yè)領(lǐng)域智能化場景

解決轉(zhuǎn)型難題

加速器主要圍繞工業(yè)數(shù)據(jù)智能以及工業(yè)視覺智能下的幾大場景，為企業(yè)提供技術(shù)賦能，幫助工業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)降低運(yùn)維成本，提高效率，助力智能化轉(zhuǎn)型。

工業(yè)數(shù)據(jù)智能

< 預(yù)測性維護(hù) >工廠的預(yù)測性維護(hù)可以根據(jù)收到的數(shù)據(jù)在設(shè)備出現(xiàn)故障前進(jìn)行修復(fù)，避免計(jì)劃外停機(jī)造成的嚴(yán)重?fù)p失。在預(yù)測性維護(hù)方面，加速器提供的預(yù)測性維護(hù)通用算法框架CauchyMind機(jī)理模型，能通過對多種信號(hào)(振動(dòng)、電頻等)數(shù)據(jù)的處理，進(jìn)行故障特征識(shí)別，并結(jié)合退化算法，實(shí)現(xiàn)維護(hù)周期預(yù)測。

CauchyMind 機(jī)理模型關(guān)鍵技術(shù)CauchyMind機(jī)理模型由華為云首席科學(xué)家?guī)ьI(lǐng)的10多位機(jī)械工程博士和算法博士共同研發(fā)，在信號(hào)質(zhì)量判斷和特征提取模塊方面做出了突破性技術(shù)創(chuàng)新。信號(hào)質(zhì)量判斷：包絡(luò)變異系數(shù)法、自適應(yīng)滑窗平均峭度法特征提取：

工況歸一：無鍵相自適應(yīng)轉(zhuǎn)速估計(jì)及階次跟蹤

早期損傷：諧波乘積譜技術(shù)

精簡提取：稀疏測度表示

共振頻帶：動(dòng)態(tài)貝葉斯小波變換技術(shù)

單調(diào)可分：廣義自適應(yīng)健康指數(shù)構(gòu)造

案例某鋼鐵廠年產(chǎn)量預(yù)計(jì)為數(shù)百萬噸，如果預(yù)精軋機(jī)、錐箱等設(shè)備出現(xiàn)非計(jì)劃停機(jī)，需全產(chǎn)線停產(chǎn)，至少需要數(shù)個(gè)小時(shí)停機(jī)維修，預(yù)估影響產(chǎn)量價(jià)值248萬，若引發(fā)安全事故，則損失不可估量。以華為云沃土初創(chuàng)計(jì)劃合作伙伴蘑菇互聯(lián)為例，他們集成CauchyMind機(jī)理模型打造的預(yù)測性維護(hù)解決方案，幫助某鋼鐵廠提前預(yù)測多個(gè)軋鋼設(shè)備故障并發(fā)出告警，客戶及時(shí)修復(fù)故障。其中離線驗(yàn)證階段，在人工發(fā)現(xiàn)問題前7天系統(tǒng)已產(chǎn)生預(yù)測告警。

< 工藝參數(shù)優(yōu)化 >

工業(yè)智能行業(yè)加速器提供工藝參數(shù)優(yōu)化相關(guān)的AI技術(shù)能力，可幫助降低試制成本，提高器件加工質(zhì)量。

關(guān)鍵技術(shù)

正交實(shí)驗(yàn)：根據(jù)正交性從全面試驗(yàn)中挑選出代表性的工藝參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)。代表性的實(shí)驗(yàn)具備 “均勻分散，齊整可比”的特點(diǎn)，有效降低實(shí)驗(yàn)次數(shù)。

建立模型：基于克里金/表面響應(yīng)算法，正交實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，計(jì)算出工藝參數(shù)與優(yōu)化目標(biāo)的擬合方程(即模型)。

多目標(biāo)優(yōu)化算法：基于多目標(biāo)遺傳算法NSGA-II/SPEA2，搜索出最優(yōu)工藝參數(shù)集，可以提高生產(chǎn)效率，提升器件加工質(zhì)量，降低刀具磨損。

案例

在為某傳統(tǒng)數(shù)控機(jī)床企業(yè)建立新器件/新機(jī)床加工工藝參數(shù)優(yōu)化模型過程中，通過將AI技術(shù)與數(shù)控系統(tǒng)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)智能化調(diào)節(jié)各類工藝參數(shù)，生產(chǎn)效率提高26%。孵化出的數(shù)字機(jī)床工藝參數(shù)優(yōu)化根模型，支持快速擴(kuò)展，只需增加針對具體機(jī)床類的正交實(shí)驗(yàn)即可形成針對該類別的工藝優(yōu)化模型。

除此之外，CauchyMind 機(jī)理模型支持工業(yè)智能領(lǐng)域的供應(yīng)鏈優(yōu)化，節(jié)能優(yōu)化等場景，如果ISV遇到諸如算法精度有待提高，負(fù)樣本比例偏大，AI模型研發(fā)難度大等難題，加入工業(yè)智能行業(yè)加速器，華為云提供核心算法模型，聯(lián)合交付解決方案，解決技術(shù)難題，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)突破。

工業(yè)視覺智能

加速器圍繞工業(yè)視覺智能，聚焦于視覺檢測、智能分揀等場景，為企業(yè)提供華為云工業(yè)視覺解決方案。

關(guān)鍵技術(shù)

云邊端協(xié)同開發(fā)：云提供AI模型&應(yīng)用開發(fā)、運(yùn)營管理能力，邊側(cè)提供AI推理服務(wù)，端側(cè)提供業(yè)務(wù)邏輯編排和調(diào)試能力，并與云邊協(xié)同，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上報(bào)、難例挖掘、模型迭代。

零代碼AI工作流：針對特定工業(yè)視覺檢測場景，提供零代碼AI開發(fā)工作流：

按需編排工位檢測應(yīng)用業(yè)務(wù)邏輯及參數(shù)：可通過云平臺(tái)、端側(cè)軟件配置每個(gè)工位掛接的應(yīng)用邏輯及參數(shù)。

案例

視覺檢測場景：支持鋼鐵表面、汽車外觀裝配、汽車零部件缺陷、PCB器件缺陷、高鐵車底螺栓檢測等幾十種工業(yè)視覺質(zhì)檢場景，以汽車外觀裝配質(zhì)檢為例，AI能夠快速識(shí)別出輪轂、車標(biāo)、大燈等裝配部件的型號(hào)，識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99%，識(shí)別速度低于300ms。智能分揀場景：以剎車盤分揀為例，某汽車零部件生產(chǎn)廠商主要依靠在剎車盤上印鋼印標(biāo)記區(qū)分不同型號(hào)。鋼印打印、識(shí)別和擦除流程復(fù)雜，識(shí)別過程需要人工干預(yù)，影響生產(chǎn)效率。使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可根據(jù)不同的外觀確定型號(hào)，識(shí)別多種類型，平均識(shí)別準(zhǔn)確率>98%，識(shí)別速度<100ms。

加速器將為ISV提供端邊云協(xié)同開發(fā)能力，幫助解決工業(yè)視覺場景下的AI模型不通用，難以持續(xù)迭代等技術(shù)難題，提高模型識(shí)別準(zhǔn)確度，提升解決方案的競爭力。

一站式工作臺(tái)

為工業(yè)領(lǐng)域帶來更好的應(yīng)用服務(wù)

工業(yè)智能行業(yè)加速器將結(jié)合生態(tài)伙伴工業(yè)軟件能力，面向工業(yè)企業(yè)提供aPaaS工作臺(tái)IMC(Intelligent Manufacturing Cloud)。

IMC可為企業(yè)提供研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、市場營銷以及日常辦公等服務(wù)，實(shí)現(xiàn)一站式工作體驗(yàn)。

主要包括工業(yè)云商城：購買應(yīng)用，支持工業(yè)應(yīng)用和解決方案一鍵購買、下單。

企業(yè)工作臺(tái)：使用應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用間賬號(hào)打通，一個(gè)賬號(hào)訪問所有工業(yè)應(yīng)用。

集成工作臺(tái)：連接應(yīng)用，提供企業(yè)統(tǒng)一 APIG，通過應(yīng)用連接器、連接流實(shí)現(xiàn)應(yīng)用間 API 集成，支持企業(yè)快速開展數(shù)據(jù)分析服務(wù)。

零代碼平臺(tái)：定制應(yīng)用，預(yù)置豐富的工業(yè)應(yīng)用模板，快速定制輕量化工業(yè)應(yīng)用，支持拖拉拽開發(fā)可視化報(bào)表。

現(xiàn)在加入加速器，企業(yè)可以免費(fèi)獲取價(jià)值5萬元的數(shù)字化診斷服務(wù)，為其數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃提供建議和個(gè)性化解決方案;并可享受免費(fèi)數(shù)據(jù)分折體驗(yàn)服務(wù)。

原文標(biāo)題：華為云工業(yè)智能加速器，招募合作伙伴，助力企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型

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審核編輯：湯梓紅