一、測試床項目概述

工業互聯網平臺人工智能開放引擎測試床包括PaaS服務、SaaS服務和應用測試三部分。測試床提供基于Tensorflow、Caffe、PaddlePaddle的開放人工智能引擎，以及開放的通用類人工智能算法和面向工業智能分析的工業人工智能算法，利用INDICS平臺為企業提供工業人工智能服務與應用，以云服務的形式支持企業智能化改造，實現流程優化，提升自動化、智能化水平，促進商業模式創新。

二、測試床項目解決方案

1. 解決方案架構

面向制造全生命周期中的人工智能應用需求，依托INDICS平臺，構建工業互聯網平臺人工智能開放引擎，提供人工智能模型、開發工具、API以及人工智能工業應用示范APP，支撐智能研發、智能生產與智能服務等工業人工智能應用。

圖1 工業互聯網平臺人工智能開放引擎

工業互聯網平臺人工智能開放引擎測試床包括PaaS服務、SaaS服務和應用測試三部分建設內容：

1）PaaS服務：提供開放的人工智能引擎、人工智能開發工具及組件、通用類人工智能模型、面向工業智能分析的工業人工智能模型、以及相關的人工智能API。

人工智能引擎：基于Tensorflow、Caffe、PaddlePaddle等開源人工智能框架，建設人工智能引擎，提供統一的人工智能算法運行環境，支持分布式計算、圖式計算、CPU+GPU混合計算等計算模型。

人工智能開發工具及組件：提供人工智能開發環境與開發框架以及可視化建模工具，支撐工業人工智能模型的快速搭建與應用的便捷開發。

人工智能模型：除了提供通用人工智能模型支撐分類、回歸、推薦、跨媒體識別等通用人工智能應用外，還提供面向工業人工智能分析的工業模型，有效支撐生產過程資源智能調度、設備故障預測、精密加工檢測等工業人工智能應用場景。

人工智能API：通過API提供人工智能算法服務，包括數據存儲、查詢、分發、清洗等數據類API，通用模型算法、工業模型算法等模型類API以及安全類API。

2）SaaS服務：提供生產資源智能調度、虛擬工廠、設備故障預測、精密加工檢測等人工智能服務，支撐工業人工智能應用開發與實施。

生產資源智能調度服務：將測試床提供資源智能調度算法（啟發式解空間搜索優化算法、遺傳算法、模擬退火算法等）應用于企業生產制造環節，構建資源優化配置模型，形成生產資源智能調度服務。根據制造過程的生產資源信息，分析和挖掘生產中的要點，考慮關鍵設備的能力需求及平衡各生產單位的產能，進行排產信息的智能推送，優化排產計劃；對資源能力匹配的監測數據進行深度學習，對制造資源調度形成有效預案。

設備故障預測服務：將測試床提供的故障預測算法（Softmax回歸算法、CNN分類算法、GDRT決策樹算法等）應用于設備故障監測和診斷，形成設備故障預測服務。根據設備的關鍵運行狀態數據，預測設備的穩定運行狀態、故障發生概率和原因，分析影響設備故障的關鍵因素，優化設備運行模式和狀態參量，有效提升設備可靠性，減少設備故障和非計劃停機次數。

精密加工檢測服務：將測試床提供的精密加工檢測算法（CNN對象識別算法、PCA特征提取算法、Meanshift聚類跟蹤算法等）應用于產品質量檢測環節，形成精密加工檢測服務。采用視頻圖像識別方法自動監控加工過程，采用基于知識庫的專家系統，根據加工的條件、要求，選用最佳加工條件組合來進行加工，在線自動監測、調整加工過程，實現加工檢測過程的最優化控制。

3）應用測試：提供涵蓋研發、生產、服務等全產業鏈服務的工業人工智能應用，并在河南航天695廠、華中數控等單位開展生產資源智能調度、設備故障預測、精密加工檢測等應用示范與測試驗證。

2. 測試床預期效果

測試床建成后，可支持面向工業智能服務的新一代人工智能應用的快速開發，形成研發、生產、服務等工業人工智能解決方案，提升工業企業制造應用智能化及創新水平。預期效果如下：

（1）支撐新一代人工智能工業應用開發，打造涵蓋制造全產業鏈人工智能服務的應用生態體系。基于人工智能開放引擎測試床提供的開放PaaS服務接口，支持工業智能應用的快速開發與迭代，形成涵蓋智能研發、智能生產、智能服務等全產業鏈服務的人工智能應用生態；

（2）通過人工智能應用，提高測試企業生產排產效率30%，降低企業設備故障率30%，提升檢測效率30%。

三、測試床當前情況

1. 測試床當前建設情況

在PaaS服務方面，已完成了基于Tensorflow、PaddlePaddle的人工智能引擎建設，完成了人工智能開發環境與開發框架、通用人工智能模型等產品的開發。目前，正在開展可視化建模工具、面向工業智能分析的工業人工智能模型和人工智能API等相關產品的開發工作，引入Caffe框架和GPU加速計算模式，完善引擎功能。在SaaS服務方面，已完成了生產資源智能調度服務的建設工作，正在開展設備故障預測、精密加工檢測等SaaS服務的研究與開發工作。在應用測試方面，已完成了CRP等生產資源智能調度應用的研發和應用示范工作，正在開展設備故障預測、精密加工檢測等應用開發與測試驗證工作。

2. 測試床合作伙伴組成及各自提供組件描述

北京航天智造科技發展有限公司負責測試床的總體技術、關鍵技術研發以及平臺集成工作。

河南航天695廠、華中數控負責開展測試床應用示范和驗證工作。

360企業安全負責測試床相關安全技術研發工作。