未來制造業(yè)的發(fā)展應(yīng)用中,人工智能扮演了哪些角色?

            / by KZ控制網(wǎng)、中國自動(dòng)化學(xué)等 瀏覽次數(shù):

            (圖片來源網(wǎng)絡(luò))

              2008年爆發(fā)國際金融危機(jī)以來,各個(gè)發(fā)達(dá)國家紛紛開始了對制造業(yè)過度外包的反思。并提出了一系列政策以幫助制造業(yè)的回歸。

              在這樣的背景下,以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能為代表的新一代信息技術(shù)迎來黃金發(fā)展期,并再度賦能制造業(yè),使其向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化迅速發(fā)展。

              與此同時(shí),關(guān)于人工智能是否會(huì)再度取代人類的爭論也甚囂塵上,那么,究竟在制造業(yè),人工智能能否和人類和諧共處,人工智能在制造業(yè)中又將如何發(fā)展,我們今天就來針對這些問題進(jìn)行解析。

              人機(jī)協(xié)同,不是機(jī)器替人

              現(xiàn)如今,將人工智能與制造業(yè)結(jié)合發(fā)展,更多是為了使機(jī)器人“達(dá)到甚至超過人類技工水平”,以實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)效率的提升。但是,這個(gè)使制造業(yè)“智能化”的過程,與過去完全寄希望于機(jī)器替代人有著本質(zhì)差異。
            傳統(tǒng)的“自動(dòng)化”追求的是機(jī)器自動(dòng)生產(chǎn),本質(zhì)是由機(jī)器代替人,而現(xiàn)代制造業(yè)的“智能化”發(fā)展進(jìn)程,則更多是追求機(jī)器的柔性生產(chǎn),其本質(zhì)屬于人機(jī)協(xié)同。

              在全新理念的引導(dǎo)下,機(jī)器人可以更多承擔(dān)重復(fù)簡單甚至是危險(xiǎn)的工作,而幫助人類從繁雜工作中解放,獲得更多從事創(chuàng)造性工作的機(jī)會(huì)。比起人工智能完全取代人的方式,工廠不必?fù)?dān)心人工智能做出錯(cuò)誤的決定延誤生產(chǎn),也不用考慮人在做重復(fù)勞動(dòng)時(shí)效率降低的問題,雙方取長補(bǔ)短,最大化的提升生產(chǎn)效率,從長遠(yuǎn)角度來看,這樣的方式無疑更符合生產(chǎn)的需求,也更符合社會(huì)的需求。

              沒有網(wǎng)絡(luò),場景互聯(lián)無從談起

              有了人工智能的輔助,工作將變得更加輕松,但這仍然不夠,對于人工智能來說,還需要一個(gè)適合的土壤幫助其生根發(fā)芽,這便是新時(shí)代下的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。

              在以往,同一個(gè)廠房,里面的設(shè)備各不相同,彼此之間很難聯(lián)通。若是不同的工廠或是行業(yè),各設(shè)備之間的差異則會(huì)更大,很難進(jìn)行統(tǒng)一工作。

              工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展將有效解決這個(gè)問題。在新時(shí)代網(wǎng)絡(luò)的加持下,工廠設(shè)備能夠通過云技術(shù)獲得需要的算力(工業(yè)云計(jì)算和邊緣計(jì)算),算據(jù)(工業(yè)大數(shù)據(jù))和算法(工業(yè)人工智能),在這樣的方式下,人工智能將可以快速應(yīng)用到生產(chǎn)中的方方面面,之前無法統(tǒng)一調(diào)配的設(shè)備將處在同一平面,進(jìn)行協(xié)同工作,不同工廠之間也能夠根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行快速資源調(diào)配,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率最大化。可以看出,有了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的加持,人工智能將發(fā)揮更大的效力。

              值得一提的是,為了進(jìn)一步推廣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),從2017年底國家發(fā)布了一些列有關(guān)的政策。2017年,國務(wù)院出臺《關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見》,1年之后,工信部成立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)專項(xiàng)工作組,又推出了一系列政策,同時(shí)啟動(dòng)實(shí)施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)三年行動(dòng)計(jì)劃。

              在多地政府的聯(lián)動(dòng)響應(yīng)下,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展。相關(guān)示范基地,區(qū)域工業(yè)云應(yīng)運(yùn)而生。

              與此同時(shí),隨著科研的深入,云技術(shù)正在不斷趨于成熟,推進(jìn)整個(gè)工業(yè)環(huán)境的轉(zhuǎn)化。可以預(yù)見,隨著云技術(shù)的發(fā)展,很多工廠長期保有的業(yè)務(wù)模型將不得不面臨更新?lián)Q代的問題。在這之中,對新舊技術(shù)換代的節(jié)奏把控將顯得尤為重要,轉(zhuǎn)換的完成度,將很大程度影響制造業(yè)新格局的建立。

              近年來,無論是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)還是傳統(tǒng)工業(yè)的轉(zhuǎn)型,對于云技術(shù)的前景和應(yīng)用,大家都有自己的計(jì)劃。在制造業(yè),云技術(shù)的應(yīng)用將很大程度顛覆以往模式,但也為未來發(fā)展開辟了新的道路。

              新型技術(shù)渴望與之匹配的技術(shù)平臺,可以預(yù)見,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用最終會(huì)讓軟件的作用被無限放大,而與之相對的,工業(yè)生產(chǎn)將不再倚重于硬件力量,向著全新的方向奔馳而去。

              隨著西門子、通用電氣(GE)、施耐德以及霍尼韋爾等企業(yè)紛紛在搭建工業(yè)云平臺方面發(fā)力,這一天已經(jīng)指日可待。

              互聯(lián)網(wǎng)+人工智能服務(wù)制造業(yè)的三類典型場景

              從實(shí)際角度出發(fā),互聯(lián)網(wǎng)+人工智能的應(yīng)用,最終將服務(wù)于以下三種場景。

              一、為產(chǎn)品注智,從軟件和硬件對制造業(yè)進(jìn)行升級,通過互聯(lián)網(wǎng)將信息注入,為產(chǎn)品提供人工智能算法,促成制造業(yè)新一代產(chǎn)品的智能升級。如谷歌開發(fā)出的專用于大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的智能芯片TPU,騰訊AI對外提供計(jì)算機(jī)視覺AI能力的開放平臺均是如此。

              二、為服務(wù)注智,通過人工智能和互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合,為制造企業(yè)提供精準(zhǔn)增值服務(wù)。售前營銷階段通過人工智能對用戶需求進(jìn)行分析,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放。在售后服務(wù)方面,以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能算法,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品檢測和管理,同時(shí)為可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警,進(jìn)一步加強(qiáng)對售后的管理。在此方面比較好的一個(gè)例子就是三一重工結(jié)合騰訊云,把分布全球的30萬臺設(shè)備接入平臺,利用大數(shù)據(jù)和智能算法,遠(yuǎn)程管理龐大設(shè)備群,這樣的方式大大提升了設(shè)備運(yùn)營效率,同時(shí)還降低了運(yùn)營成本。

              三、為生產(chǎn)注智,通過互聯(lián)網(wǎng)將人工智能技術(shù)注入生產(chǎn)流程,使機(jī)器能夠應(yīng)對多種復(fù)雜情況的生產(chǎn),進(jìn)一步提升生產(chǎn)效率。這種場景應(yīng)用目前比較多的應(yīng)用于工藝優(yōu)化,通過使機(jī)器學(xué)習(xí)健康的產(chǎn)品模型,完成質(zhì)檢,視覺識別等功能。

              需要指出的是,機(jī)器無法代替人的溫度,在構(gòu)建產(chǎn)品的實(shí)用性、人性化設(shè)置、對生產(chǎn)的全局把控等方面,人工智能還遠(yuǎn)無法替代人類的作用。但作為人類的輔助,人工智能能夠很好的完成任務(wù),在人機(jī)協(xié)作的模式下,制造業(yè)在產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)品創(chuàng)新、售后服務(wù)、運(yùn)營效率等方面仍將有非常大的潛力能夠挖掘,相信,隨著人工智能的繼續(xù)發(fā)展,制造業(yè)還將迎來更大的突破。

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