工业神经网络控制到底改了工业控制的什么?

落地最痛的三个坑,全是踩出来的经验
💡 第一个坑:上来就想改全工厂。 很多厂商销售吹“全流程智能升级”,老板一听心动,砸大钱进去,结果到处都是漏洞,最后烂尾。不如先改你最痛的那个点,比如次品率最高的那个工位,比如最费电的那个电机,先跑通一个点,再扩。 💡 第二个坑:黑盒模型过不了合规审。 很多特种设备、汽车航天配套的工厂,出了问题必须能追溯,你整个黑盒模型,参数怎么变的没人说清楚,出了质量事故没人敢签字。现在靠谱的方案都是机理+神经网络混合的,核心逻辑还是工业机理,神经网络只用来补偿误差,既能提精度,又能解释得通。 💡 第三个坑:运维没人接。 原来工厂的电工、自控工程师只会调PID,你整个复杂的神经网络模型,出点漂移谁都不会调,放三个月就成了摆设,钱全打水漂。
2024年的新趋势:轻量模型终于落地了

赞 (0)