Прежде всего надо, наверное, сразу объяснить, что такое умное производство и что вообще означает понятие «умное». Сегодня появилось очень много спекуляций на эту тему, когда рассказывают про умные фабрики, подменяя это понятие демонстрацией купленных за рубежом программных пакетов для САПР (систем автоматизированного проектирования). Да, сейчас возможности автоматизированного проектирования в связи с доступом к суперкомпьютерам значительно выросли, но это всего лишь малый фрагмент умного производства. Только лишь фрагмент. Идеи умных производств выросли из попыток создать еще в 80-х годах ХХ века ГПС (гибкие производственные системы) взамен конвейеров. По мере развития индустрии в ХХ веке возникала все большая необходимость выпуска изделий малыми сериями или даже единичными образцами. При этом общим запросом было создание производственной системы, выпускающей штучную продукцию по себестоимости конвейерного производства.
Архив автора: kornelik
Радиоэлектронные средства противодействия БПЛА: станция Р-330Ж “Житель” и комплекс РБ-301Б “Борисоглебск-2”
Развитие техники и технологий приводит к появлению новых угроз на поле боя и в тылу. В связи с этим современным армиям приходится создавать и принимать на вооружение необходимые изделия, а также формировать совершенно новые подразделения. Одной из самых серьезных угроз сейчас становятся беспилотные летательные аппараты, и это необходимо учитывать при развитии армии. С учетом имеющегося опыта было принято решение о создании специальных мобильных групп, которым предстоит бороться с беспилотной авиацией. Более того, такие подразделения уже успели показать свои умения на практике. В настоящее время в Южном военном округе проходит несколько крупных учений, в которых задействованы части разных родов войск. Военнослужащие отрабатывают навыки на всех основных полигонах округа и решают задачи по борьбе с условным противником.
Порождающее проектирование и топологическая оптимизация: перспективы новой технологии
Мы подготовили эту заметку, чтобы обратить внимание читателей на недавно появившуюся публикацию на сайте Engineering.com “Порождающее проектирование и новая топологическая оптимизация: подробный обзор двух новых технологий” (Generative Design and Topology Optimization: In-Depth Look at the Two Latest Design Technologies). Наше мнение. Да, Generative Design однозначно перспективен, им обязан заниматься каждый лидер, а также тот, кто хочет стать лидером или же продаться какому-то из лидеров. Рекламная шумиха в подобных случаях неизбежна, к ней стоит относиться снисходительно: она и полезна, и вредна. Полезна потому, что привлекает к инновации внимание тех, кто способен её продвинуть или в неё инвестировать. Вредна потому, что стимулирует вендорскую суету и спешку, которые, с одной стороны, неконструктивно-обобщенно педалируют AI-свойства GD, а с другой – часто сужают GD до задач топологической оптимизации и даже – сугубо до снижения веса оптимизируемого изделия.
Концепты и модели субмарин будущего: экономичность и эффективность под водой
Многие СМИ недавно обратили внимание на удивительный проект французской субмарины. Как правильно отмечают эксперты, подлодки — не то направление, где сейчас можно встретить много технологических революций. Однако инженеры из Naval Group сделали все возможное, чтобы оставить конкурентов позади. Концепт SMX 31 стал одной из самых необычных идей современности. Речь идет о максимально незаметной многоцелевой лодке с многокорпусной конструкцией, имеющей неатомную энергетическую установку, построенную на основе электрических устройств. Снаружи будет легкий корпус необычной «бионической» формы, который сделает субмарину похожей на кита. За счет такого решения, в частности, хотят достичь наилучшего обтекания во время движения и, конечно, максимально снизить заметность. Рубки (в привычном виде) нет, из корпуса выступают лишь рули и ряд иных небольших конструкций. Стоит сказать, что это — далеко не маленькая субмарина, хотя она и заметно меньше таких крупных многоцелевых лодок, как «Ясень».
Пять основных сфер практического применения систем распознавания объектов
Попытки научить различные системы видеть и понимать мир так же, как это делает человек, начались несколько десятилетий назад, но уже сейчас эти технологии стали настолько совершенны, что активно используются во многих сферах нашей жизни. У нас на сайте уже есть подробные статьи о машинном зрении, нейросетях и новых алгоритмах распознавания, поэтому мы не будем углубляться и вновь описывать эти сложные технологии, мы расскажем о практическом использовании этих систем в реальном мире. То, что для нас является фотографией, для системы распознавания образов — лишь набор пикселей с разными параметрами цвета. Чтобы научить систему распознавать на изображении отдельные объекты, необходимо предоставить ей датасет — набор из тысяч изображений, в которых указано, где именно находится нужный объект. Например, если мы хотим, чтобы система научилась распознавать на снимках людей, нужно показать ей множество фотографий людей разного возраста, в разных позах и одежде, в разных условиях.
Цифровое производство, мониторинг и искусственный интеллект – с чего начать?
Цифровое производство – это нечто большее, чем совокупность отдельных технологий, которые компания смогла освоить. Глубокая цифровизация требует системной работы и сильной отраслевой экспертизы, и наилучший способ это обеспечить – создание специализированной компании в структуре холдинга с промышленными активами. По такому пути пошла созданная в сентябре этого года специализированная компания. Она ориентирована на разработку технологий искусственного интеллекта для промышленности и здравоохранения и предоставления готовых отраслевых решений в области прогнозной аналитики и анализа данных, мониторинга промышленного оборудования, персонала и корпоративного автопарка. Какие выгоды могут принести производителю цифровые технологии и что нужно заводу, чтобы стать «цифровым», рассказывает Павел Растопшин.
