工業人工智能——發展趨勢、應用場景與前沿案例

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人工智能技術在工業領域的應用目前還處於起步階段，有著非常大的發展空間，但也面臨著很多現實問題，一些全球領先的工業企業和研究機構，已經做出了很多有價值的嘗試和探索。 本書是《工業4.0》一書的作者烏爾裡希·森德勒的又一部力作。全書對工業人工智能做了科學嚴謹的定義，系統分析了人工智能技術正在全球開啟的新工業化進程，列舉了人工智能技術在工業領域中的一系列應用場景，介紹了正在蓬勃發展的工業平臺、製造業互聯網等全新的商業模式。此外，本書還收錄了西門子、ABB、達索系統、亞琛工業大學工程工具實驗室等企業和科研機構在工業人工智能領域實戰應用與科研成果的第一手資料，為還在摸索中前進的國內企業提供了領先企業的核心經驗與方法。 本書適合政府決策者、國內製造業企業的中高層管理者、工業人工智能理論與應用方面的專家學者參考閱讀。

第一章 什麼是工業人工智能
1.1 本書主題
1.2 工業人工智能的特性
1.3 工業人工智能的理論與實踐
第二章 人工智能簡史
2.1 概念解讀：自然智能與人工智能
2.2專家系統，人工智能的強與弱
2.3 人工神經網絡
第三章 新工業化史
3.1 德國：從自動化技術到工業4.0
3.2 美國：硅谷與工業互聯網
3.3 中國製造令人刮目相看
第四章 人工智能技術的現狀
4.1 數據科學
4.2 機器如何學習
4.3 人工神經網絡：適用網絡結構的選擇
4.4 機器學習什麼
第五章 工業人工智能的價值與挑戰
5.1 為什麼需要工業人工智能，在哪些方面需要它
5.2 位於雲端、邊緣雲和芯片上的人工智能
5.3 安全第一
5.4 關於倫理的問題
第六章 工業平臺
6.1 新興生態系統
6.2 B2B 平臺
6.3 工業平臺的各個層面
6.4 平臺社區
第七章 正在進入工業領域的人工智能技術
7.1 點擊工進行算法訓練，而不是負責任地使用人工智能
7.2 工業領域正等待工業人工智能重要代表的閃亮出場
第八章 ABB——從工業自動化到工業自主化
8.1 ABB Ability 工業平臺
8.2 設備運營的例子
8.3 機器人應用的例子
8.4 數據和人工智能系統的歸屬權
8.5 安全性絕對優先
8.6 來自歐洲的可信賴人工智能
8.7 工業客戶面臨的挑戰
第九章 達索系統：一個連貫的數據鏈
9.1 從CAD軟件到整體解決方案
9.2 發現並再利用
9.3 瞭解背景關係，提供解決方案
9.4 實驗室裡的人工智能
9.5 應用案例與數據獲取
第十章 OWL：中型企業的人工智能聯合組織
10.1 人工智能產品創造的黃頁電話簿
10.2 可信賴的數據空間
10.3 人工智能工程解決方案的應用商店
10.4 可自行配置的工業應用
第十一章 西門子公司——數字化的先驅
11.1 經驗是創新的基礎
11.2 從科研項目到投入生產
11.3 流程知識與數據科學的整合
11.4 工業雲平臺MindSphere
11.5 西門子作為人工智能先驅所承擔的責任
第十二章 亞琛工業大學的基準研究：企業成功引入人工智能系統的關鍵
要素
12.1 研究重點
12.2 研究過程
12.3 問卷設計
12.4 研究評估
12.5 案例研究和公司訪問
12.6 成功要素
12.7 前沿實踐案例：杜爾系統
12.8 前沿實踐案例：空中客車
12.9 前沿實踐案例：3M 德國有限公司
第十三章 製造業互聯網（IoP）