通用电气的人工智能和数字双胞胎

梅根·贾尔雷
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Megan在Emerj担任出版运营经理,目前在巴黎的美国大学(The American University)就读,攻读全球传播和国际工商管理学位。

AI一般电气

通用电气(GE)于1889年由J.P. Morgan和Anthony J. Drexel成立,他们聚集在一起融资Thomas Edison的研究并合并他们的公司。最初,GE是一家工业和消费品公司,但今天,超过130年,GE已将自己转化为跨国公司,数字工业据统计,2020年,该公司销售额在美国排名第33位财富500强

今天,这家知名的制造公司在多个领域运营,包括电力、可再生能源、航空、医疗保健等。

在制造业,目前的人工智能应用包括预测维护,Telerobotics,ML算法的实施预测需求,还有更多。在电气通用,GE Global Research是该公司的部门,专注于云和边缘计算,物理和数字计算等领域的工业发展,以及硬件和软件开发。

在本文中,我们旨在探讨通用电气两项重要的人工智能相关倡议应用:

  • GE的“Genix”数字双胞胎框架- GE数字资产建模工具的数据收集和分析,为运营商提供设备性能和运营洞察。
  • 风力涡轮机的预测维护- Ge如何利用它“卑微的人工智能”框架和数字双胞胎预测停机时间和主动维护涡轮机在现场。

GE的“Genix”数字双胞胎框架

“数字孪生”是指实物产品或资产的数字模型通过数据通信与实物孪生产品或资产相连接;来自物理产品的这种通信有助于使用关键信息更新虚拟版本。因此,数字双胞胎使用来自物理数据的数据流来可视化他们正在监控的资产的状态。这为设备运营商提供了做出重要业务决策所需的关键信息,如:

  • 何时为计划的维护事件关闭机器
  • 当特定部分由于损坏或损失潜力而需要注意时
  • 当特定机器可以以低于最佳效率执行时

此外,GE的数字孪生框架还提供先进的能力,用于开发和实施数字服务应用,通过优化未来场景产生经济价值。这些模型被传输到GE于2015年发布的基于云的运行环境中Predix这是为了处理日常模型更新,而不是在不同的应用程序中运行。

GE的Predix Dashboard的例子
GE Predix仪表盘设备运行维护实例(图片来源:Mariya Yao)

自发展以来,GE大量投入其数字双胞胎开发。科林·帕里斯是GE Digital的高级副总裁兼首席技术官,声称从2016年到2017年(新框架发布后的一年),GE构建了120多万个数字双胞胎,为公司和客户创造了约6000亿美元的价值。帕里斯在这里展示了一个数字双胞胎:


尽管通用电气声称,该项目的影响“创造了运行在云上的数字双胞胎……成为与资产相关的所有信息的单一来源,包括关于过去和现在的状态、状况的数据,以及性能,“我们的二次研究无法找到任何特定的客户用例,并声称对他们的操作进行了改进。

风力涡轮机的预测维护

通用电气研究中心的科林·帕里斯和他的团队一直在开发技术,通过赋予人工智能一种自身能力的感觉,使其更像人类——从某种意义上说,用谦卑编程。“谦逊的AI”是指在算法未能识别方案或情况的情况下,能够返回到已知的安全操作模式的能力。

这种谦卑的AI旨在通过预测停机时间并允许运营商专注于主动维护领域的涡轮机,为昂贵的设备提供昂贵的后果,例如意外的设备停机时间和维护。

帕尔里斯解释说面试该人工智能正在美国各地的风力发电场进行试点,他的团队旨在熟悉算法的商业风险理念,并能够为客户提供早期预警和未来模型失败的预测。

[谦卑] AI背后的主要思想是,模特将知道他们具有高度信心的能力和地区......最终,谦卑AI的承诺是它可以提供更快的商业风险更快地提供速度。

Parris和他的团队一直在努力的试点计划涉及一个带有两个风力涡轮机的风电场。他们使用预测风速的AI,调整叶片间距,以及其他变量尽可能多地捕获风力,从而产生电力。想象一下,当其控制系统识别不规则的传感器输入模式时,已安装新的涡轮机。当AI通过给定的情况识别其不熟悉时,它将默认为已知的安全操作模式。

此外,在以安全模式操作时,谦逊的AI可以同时从该不寻常的输入或从人工工程或模拟中输入操作数据,并从中学习。此复杂过程如下:

谦卑AI数据流程的流程图
这张流程图展示了通用电气的“卑微的人工智能”如何处理数据输入Nurali Viani.首席科学家-机器学习,通用电气

帕里斯说在一篇文章中,“我们正在使用不起眼的人工智能,在美国一个拥有数十台涡轮机的风电场,通过人工智能驱动的涡轮机控制,实现更高1%的能源输出。”尽管GE也声称这为GE的业务和客户带来了显著的业务成果,但我们的二次研究未能找到具体的客户用例,并表示对其运营进行了改进。

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