数字化时代，智能化转型是许多企业的必经之路。但对于工业领域的传统企业以及为这些企业提供智能化应用的ISV来说，从AI、大数据等技术的应用到智能化方案的构建，都处于摸着石头过河的状态，转型之路并不是一帆风顺。
面向工业智能行业多种开发场景，华为云DevRun工业智能行业加速器主要围绕工业数据智能以及工业视觉智能下的几大场景，为企业提供技术赋能，帮助工业领域的企业降低运维成本，提高效率，助力智能化转型。
工业数据智能：预测性维护，让工厂避免严重损失
在预测性维护方面，加速器提供的预测性维护通用算法框架CauchyMind机理模型，能通过对多种信号（振动、电频等）数据的处理，进行故障特征识别，并结合退化算法，实现维护周期预测；还可以根据收到的数据在设备出现故障前进行修复，避免计划外停机造成的严重损失。
其中CauchyMind机理模型由华为云首席科学家带领的10多位机械工程博士和算法博士共同研发，在信号质量判断和特征提取模块方面做出了突破性技术创新。
信号质量判断：包络变异系数法、自适应滑窗平均峭度法
特征提取：
工况归一：无键相自适应转速估计及阶次跟踪
早期损伤：谐波乘积谱技术
精简提取：稀疏测度表示
共振频带：动态贝叶斯小波变换技术
单调可分：广义自适应健康指数构造
以华为云沃土初创计划合作伙伴蘑菇互联为例，他们通过集成CauchyMind机理模型打造的预测性维护解决方案，提前预测年产量预计为数百万吨的某钢铁厂多个轧钢设备故障并发出告警，帮助客户及时修复故障。其中离线验证阶段，在人工发现问题前7天系统已产生预测告警。
工业数据智能：工艺参数优化，降成本提质量
工业智能行业加速器提供工艺参数优化相关的AI技术能力，可帮助降低试制成本，提高器件加工质量。其中关键AI技术包括：
正交实验：根据正交性从全面试验中挑选出代表性的工艺参数进行试验。代表性的实验具备 “均匀分散，齐整可比”的特点，有效降低实验次数。
建立模型：基于克里金/表面响应算法，正交实验数据，计算出工艺参数与优化目标的拟合方程（即模型）。
多目标优化算法：基于多目标遗传算法NSGA-II/SPEA2，搜索出最优工艺参数集，可以提高生产效率，提升器件加工质量，降低磨损。
在为某传统数控机床企业建立新器件/新机床加工工艺参数优化模型过程中，通过将AI技术与数控系统结合，实现了智能化调节各类工艺参数，将生产效率提高26%。而且孵化出的数字机床工艺参数优化根模型，支持快速扩展，只需增加针对具体机床类的正交实验即可形成针对该类别的工艺优化模型。
工业视觉智能：提高视觉检测和智能分拣速度
围绕工业视觉智能，加速器聚焦于视觉检测、智能分拣等场景，为企业提供华为云工业视觉解决方案，帮助解决企业相关AI应用开发难题。该方案有三个核心特性：
1.云边端协同开发：云提供AI模型&应用开发、运营管理能力，边侧提供AI推理服务，端侧提供业务逻辑编排和调试能力，并与云边协同，实现数据上报、难例挖掘、模型迭代。
2.零代码AI工作流：针对特定工业视觉检测场景，提供零代码AI开发工作流：
3.按需编排工位检测应用业务逻辑及参数：可通过云平台、端侧软件配置每个工位挂接的应用逻辑及参数。
在视觉检测场景方面，支持钢铁表面、汽车外观装配、汽车零部件缺陷、PCB器件缺陷、高铁车底螺栓检测等几十种工业视觉质检场景，以汽车外观装配质检为例，AI能够快速识别出轮毂、车标、大灯等装配部件的型号，识别准确率高达99%，识别速度低于300ms。
在智能分拣场景方面，以刹车盘分拣为例，某汽车零部件生产厂商主要依靠在刹车盘上印钢印标记区分不同型号。但钢印打印、识别和擦除流程复杂，识别过程需要人工干预，影响生产效率。使用华为云工业视觉方案，可根据不同的外观确定型号，识别多种类型，平均识别准确率>98%，识别速度<100ms。
一站式工作台，为工业企业带来更好的应用服务
通过集成生态伙伴的工业软件能力，工业智能行业加速器面向企业提供aPaaS工作台IMC（Intelligent Manufacturing Cloud）。IMC可为企业提供研发设计、生产制造、市场营销以及日常办公等服务，实现一站式工作体验，主要包括：
工业云商城：购买应用，支持工业应用和解决方案一键购买、下单。
企业工作台：使用应用，实现不同应用间账号打通，一个账号访问所有工业应用。
集成工作台：连接应用，提供企业统一 APIG，通过应用连接器、连接流实现应用间 API 集成，支持企业快速开展数据分析服务。
零代码平台：定制应用，预置丰富的工业应用模板，快速定制轻量化工业应用，支持拖拉拽开发可视化报表。
最后
在为工业领域企业构建智能化转型方案的过程中，如果企业遇到诸如算法精度有待提高，负样本比例偏大，AI模型研发难度大等难题，华为云将提供核心算法模型，联合交付解决方案。以及端边云协同开发能力，帮助解决诸如工业视觉场景下的AI模型不通用，难以持续迭代等技术难题，提高模型识别准确度，提升解决方案的竞争力，实现业务突破。
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