人工智能（AI）升級(jí) – 源自知識(shí)圖譜和數(shù)據(jù)思維

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2019

年

5

月

西門子研究院人工智能（AI）升級(jí)

–源自知識(shí)圖譜和數(shù)據(jù)思維西門子中國(guó)創(chuàng)新峰會(huì)Michael

May

|西門子研究院|成都|2019

年5

月15

日非受限文件

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2019

/innovation能源系統(tǒng)增材制造自主機(jī)器人區(qū)塊鏈應(yīng)用互聯(lián)及電氣化交通互聯(lián)與

邊緣設(shè)備網(wǎng)絡(luò)信息安全數(shù)據(jù)分析，人工智能分布式儲(chǔ)能自動(dòng)化未來(lái)材料科學(xué)電力電子仿真與數(shù)字化雙胞胎軟件系統(tǒng)與開發(fā)流程工業(yè)人工智能（AI）升級(jí)

–增強(qiáng)人類智慧產(chǎn)品組態(tài)與設(shè)計(jì)

–通過(guò)人工智能加以增強(qiáng)示教機(jī)器，增強(qiáng)人類的設(shè)計(jì)能力工程數(shù)據(jù)工具

X使用的產(chǎn)品采集探索工作中的工程師知識(shí)圖譜知識(shí)庫(kù)仿真學(xué)習(xí)下一代產(chǎn)品產(chǎn)品設(shè)計(jì)生產(chǎn)設(shè)計(jì)自動(dòng)化工程發(fā)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)替代設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)重復(fù)任務(wù)的自動(dòng)化AI

工程助手非受限文件

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月西門子研究院AI

用于生產(chǎn)工程

–快速、高效地開展工程與調(diào)試優(yōu)化機(jī)器的產(chǎn)量機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)

用于重新定位工具及確定切換時(shí)間采用凸優(yōu)化方法找到準(zhǔn)確的最優(yōu)解在邊緣設(shè)備中執(zhí)行算法生產(chǎn)率逐步提高20%非受限文件

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月西門子研究院AI

用于性能優(yōu)化

–面向燃?xì)廨啓C(jī)控制的

AI

自主學(xué)習(xí)50100150200時(shí)間

0NOX

[ppm]無(wú)自主學(xué)習(xí)時(shí)的仿真實(shí)際值有自主學(xué)習(xí)時(shí)的仿真?AI

學(xué)習(xí)運(yùn)行中燃?xì)廨啓C(jī)的行為以及機(jī)組數(shù)據(jù)?學(xué)習(xí)一套控制策略，性能優(yōu)于手工調(diào)整的燃?xì)廨啓C(jī)?人工智能自主減少氮氧化物的排放?深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)非受限文件

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月西門子研究院AI

用于生產(chǎn)規(guī)劃

–推薦自動(dòng)化系統(tǒng)組態(tài)方案解決方案1模塊1包含解決方案2模塊2S7-1500插座24V控制器TIA

選型工具非受限文件

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月西門子研究院數(shù)據(jù)：來(lái)自90,000

個(gè)客戶項(xiàng)目的組態(tài)每個(gè)規(guī)劃項(xiàng)目可以表示為知識(shí)圖譜針對(duì)自動(dòng)化設(shè)備生成設(shè)計(jì)特定的方案推薦將規(guī)劃的歷史與深厚的領(lǐng)域知識(shí)相結(jié)合AI

用于產(chǎn)品組態(tài)

–鐵路聯(lián)鎖控制系統(tǒng)的安全設(shè)計(jì)面臨的挑戰(zhàn)-鐵路控制設(shè)備有>1090

種可能的組態(tài)，并且限制條件復(fù)雜解決方案-采用AI

邏輯求解器確定組態(tài)、進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)知識(shí)圖譜找出最佳組態(tài)取得的結(jié)果-組態(tài)工具保證正確聯(lián)鎖并能達(dá)到最高的列車控制水平CAD可視化產(chǎn)品組態(tài)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)組態(tài)數(shù)據(jù)產(chǎn)品知識(shí)產(chǎn)品數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)分析智能組態(tài)服務(wù)日志數(shù)據(jù)鐵路聯(lián)鎖環(huán)境數(shù)據(jù)非受限文件

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月西門子研究院傳感器數(shù)據(jù)可視化生產(chǎn)執(zhí)行

–AI

助力打造自主運(yùn)行的機(jī)器工業(yè)4.0

愿景采用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別學(xué)習(xí)拾取目標(biāo)物體基于知識(shí)圖譜進(jìn)行推理，將技能與任務(wù)相匹配自主行動(dòng)和運(yùn)動(dòng)生成自我調(diào)整（基于數(shù)據(jù)）自我運(yùn)行愿景：自主-x(識(shí)別，行動(dòng)等)，無(wú)需詳細(xì)編程或工程設(shè)計(jì)…也無(wú)需人類監(jiān)督非受限文件

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月西門子研究院知識(shí)圖譜的應(yīng)用

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西門子2016

財(cái)年2017

財(cái)年2018

財(cái)年16816~3用于概念驗(yàn)證用于產(chǎn)品開發(fā)在過(guò)去三年間使用量顯著增加工業(yè)人工智能（AI）升級(jí)

–知識(shí)圖譜發(fā)揮重要作用非受限文件

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2019工業(yè)知識(shí)圖譜改編自/what-is-an-enterprise-knowledge-graph-and-why-do-i-want-one/工業(yè)知識(shí)圖譜領(lǐng)域詞匯工業(yè)內(nèi)容圖數(shù)據(jù)庫(kù)工業(yè)本體維修活動(dòng)葉片相關(guān)于從事合作具有相關(guān)資質(zhì)由此公司制造負(fù)責(zé)電工出現(xiàn)問(wèn)題SGT-800燃?xì)廨啓C(jī)第12

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月西門子研究院腐蝕人員是是是是非受限文件

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2019有哪些創(chuàng)新?知識(shí)圖譜融合了實(shí)際用于各大型組織的現(xiàn)有理念。圖譜范式推理大規(guī)模的參考術(shù)語(yǔ)全球的層次結(jié)構(gòu)

ID數(shù)據(jù)

+元數(shù)據(jù)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)基于邏輯的知識(shí)表示本體關(guān)聯(lián)開放數(shù)據(jù)集群，水平擴(kuò)展

大數(shù)據(jù)智能數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜擴(kuò)展至真實(shí)世界存在的問(wèn)題！第13

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月西門子研究院-·??0、Search,ndataserWorl<shoplnspection,又忒ledAccToMaint·R引.moved

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Clearall工業(yè)人工智能（AI）升級(jí)–由“數(shù)據(jù)思維”驅(qū)動(dòng)AI

用于工業(yè)應(yīng)用

–將數(shù)據(jù)和知識(shí)輸入算法機(jī)器數(shù)據(jù)領(lǐng)域知識(shí)公開數(shù)據(jù)源背景知識(shí)時(shí)間

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月西門子研究院數(shù)據(jù)是知識(shí)圖譜的關(guān)鍵所在—但實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)并非易事

…Harvard

Business

Review，2019

年2

月/2019/02/companies-are-failing-in-their-efforts-to-become-data-driven#comment-section人員和流程是面臨的主要挑戰(zhàn)各公司紛紛加快了對(duì)大數(shù)據(jù)和AI

投資的步伐但是…對(duì)大數(shù)據(jù)/AI

進(jìn)行的投資2018

年2019

年超過(guò)5

億美元12.7%21.1%0.5-5

億美元27.0%33.9%低于0.5

億美元60.3%45.0%建立了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織…他們未2017

年能實(shí)現(xiàn)以2018

年數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)2019

年是37.1%32.4%31.0%否62.9%67.6%69.0%非受限文件

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月西門子研究院實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的主要挑戰(zhàn)2018

年2019

年人員48.5%62.5%流程32.4%30.0%技術(shù)19.1%7.5%業(yè)務(wù)應(yīng)用面臨的最大挑戰(zhàn)2018

年2019

年組織缺乏一致性/敏捷性25.0%40.3%文化抵制32.5%23.6%將數(shù)據(jù)視為一種資產(chǎn)30.0%13.9%執(zhí)行層領(lǐng)導(dǎo)力7.5%7.0%技術(shù)解決方案5.0%5.0%為何需要數(shù)據(jù)戰(zhàn)略：AI項(xiàng)目中，80%的時(shí)間耗費(fèi)在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備而非數(shù)據(jù)分析方面時(shí)間百分比0102030405060708090100機(jī)器學(xué)習(xí) 模型開發(fā)數(shù)據(jù)收集、清理和準(zhǔn)備目標(biāo)：減少提供數(shù)據(jù)所需的成本和時(shí)間業(yè)務(wù)收益：發(fā)展數(shù)字化業(yè)務(wù)縮短上市時(shí)間降低成本減小風(fēng)險(xiǎn)“去年我們支持了超過(guò)100

個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。共有約xx

百萬(wàn)歐元的成本花在了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方面”“我本來(lái)期望在6

周內(nèi)能看到用例的第一個(gè)原型。但最終我在6

個(gè)月后才看到第一批模型。我們真的實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化嗎？”客戶數(shù)據(jù)科學(xué)家“如果減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)量，我就能減少XYZ”工程師非受限文件

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月西門子研究院在西門子AI

Lab

China，與客戶共同探尋數(shù)據(jù)帶來(lái)的價(jià)值西門子AI

Lab

China旨在成為西門子與客戶、合作伙伴在亞洲的人工智能前沿技術(shù)探索與價(jià)值共創(chuàng)中心與AI

LabMunich以及AI

LabBerkeley共同支撐西門子全球人工智能創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)致力于成為連接客戶需求與西門子真正AI應(yīng)用的橋梁。西門子AI

Lab

China擁有強(qiáng)大的人工智能&數(shù)據(jù)分析、設(shè)計(jì)思維能力、面向不同行業(yè)的解決方案以及客戶項(xiàng)目的30年積累。MunichBerkeleyBeijing北京(AI

Lab

China總部)上海(按需提供服務(wù))蘇州(按需提供服務(wù))客戶現(xiàn)場(chǎng)(按需提供服務(wù))非受限文件

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月西門子研究院西門子

AI

Lab決策支持持續(xù)時(shí)間：數(shù)年如何拓展中國(guó)的數(shù)據(jù)分析與

AI

業(yè)務(wù)概念驗(yàn)證持續(xù)時(shí)間：數(shù)周~數(shù)月試點(diǎn)持續(xù)時(shí)間：數(shù)月部署與優(yōu)化持續(xù)時(shí)間：數(shù)周~

數(shù)月西門子數(shù)據(jù)分析&人工智能團(tuán)隊(duì)正在基于可重用的案例和資產(chǎn)開展業(yè)務(wù)共創(chuàng)(Co-creation)持續(xù)時(shí)間：數(shù)周核心技術(shù)：設(shè)計(jì)思維、AI經(jīng)驗(yàn)與組件工業(yè)AI用例庫(kù)預(yù)測(cè)優(yōu)化推理…解決方案/MVP

開發(fā)持續(xù)時(shí)間：數(shù)月~

1年構(gòu)思(Ideation)持續(xù)時(shí)間：數(shù)周核心技術(shù)：設(shè)計(jì)思維、用例每年生成上TB數(shù)據(jù)沮喪：如何利用？維護(hù)支持成本降低…西門子

AI

Lab

China：2019

財(cái)年的服務(wù)項(xiàng)目第

1

天 第

1

天 第

1

周第

1

天

定義 準(zhǔn)備 價(jià)值主張數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型創(chuàng)新簡(jiǎn)介第

2

天 第

2

天

第

2

周

-

第

5

周意義建構(gòu)

快速原型I

挖掘客戶第

2

天 第

3

天 第

3

天 第

6

周

-

第

9

周設(shè)計(jì)思維簡(jiǎn)介 構(gòu)思/原型設(shè)計(jì)

快速原型II

開發(fā)

MVP第

4

天 第

4

天

第

10

周

-

第

11

周構(gòu)思/原型設(shè)計(jì)

快速原型

III

轉(zhuǎn)型/堅(jiān)持第3

天構(gòu)建自己的演示

第

5

天 第

5

天

第

12

周BizzMo

演示

+

宣傳

演示

+

宣傳目標(biāo)受眾計(jì)劃取得的成果北京(AI

Lab

China總部)上海(按需提供服務(wù)）蘇州(按需提供服務(wù)）銷售人員、服務(wù)人員、營(yíng)銷人員，等了解和認(rèn)識(shí)AI銷售人員、服務(wù)人員、產(chǎn)品經(jīng)理，等可執(zhí)行的用戶需求銷售人員、服務(wù)人員、產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)科學(xué)家，等可行的解決方案/原型銷售人員、服務(wù)人員、產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人