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香港城市大学李涵雄教授专访:智能化生产和智能化控制

时间:2017-04-23 20:33  来源:未知  作者:admin

  我认为是标准化,要消灭不确定性。就生产来说主要的问题就是不确定性,不确定性影响产品质量,不确定性包括各种各样的不确定性,例如人为原因造成的不确定性。你想生产中为什么会有那么多操作人员,因为工厂没法全自动化,如果你要全自动化就要把人去掉,人所做的判断需要机器来做,但是机器没办人一样做出非标准化的决策。

  首先研究分好几类,我侧重于在大学所做的学术研究,而在工业界注重的是产品研究。在大学所做的学术研究相当于是在开发工具。就拿修车来举例,修车是一组工具的综合运用。大学研究相当于是为修车提供一个工具,修车与工具并不一定会有直接的联系,但是一套好的修车工具肯定会提高修车的速度和质量。就智能制造而言,是一个很大的范围。我想没有一个大学教授能够掌握全部的智能制造。我所研究的范围是电子封装,主要是点胶和固化过程等方面的研究,在这一方面都有很多需要研究。所以我认为智能制造需要一个产业链联盟,第四届两岸及《经济日报》财经高,企业共同合作。企业的产品研究要有针对性,高校的研究是要关注于在产品生产中的某一类共性问题。

  最近很多制造领域的专家都在谈柔性制造英媒:中国经济放缓与反腐运动重创,您在中提到的智能制造和柔性制造这是同一个东西吗?如果不是,差异在哪?

  这两个概念都是差不多,只是表达方法不一样,本质还是一样的。比如3D打印,20年前就是快速成型,早期的CAD和快速成型就是目前的3D打印。柔性其实就是智能,柔性灵活,能够根据不同的情况作出不同的判断。这些都是不同的名词,但是实现的内容是一样的。

  在智能制造中加入机器学习,根据业内人士的说法,目前还只是一个嘘头多过于实践的现状,您怎么看这个问题?

  我认为机器学习在制造行业中最相对容易实现。因为制造比较标准化。生活当中不确定性太大了,遇到的事情很难标准化2017雷锋论坛在雷锋家乡望城举行。所以在生活中的智能要求最高。相对而言,在智能制造中应用机器学习是较容易的。

  您刚PPT里讲的建模之后,就是机器学习,增强学习,进化计算。后面3个经常在偏软件中训练用到,比如AlphGo, 在智能制造的硬件体系里它是如何能生效的,您能介绍下?

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