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未來制造業的發展應用中,人工智能扮演了哪些角色?
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未來制造業的發展應用中,人工智能扮演了哪些角色?

2019-06-19 10:09:02 來源:億歐網 點擊:907

【大比特導讀】2008年爆發國際金融危機以來,各個發達國家紛紛開始了對制造業過度外包的反思。并提出了一系列政策以幫助制造業的回歸。

2008年爆發國際金融危機以來,各個發達國家紛紛開始了對制造業過度外包的反思。并提出了一系列政策以幫助制造業的回歸。

在這樣的背景下,以大數據、物聯網、人工智能為代表的新一代信息技術迎來黃金發展期,并再度賦能制造業,使其向數字化、網絡化、智能化迅速發展。

與此同時,關于人工智能是否會再度取代人類的爭論也甚囂塵上,那么,究竟在制造業,人工智能能否和人類和諧共處,人工智能在制造業中又將如何發展,我們今天就來針對這些問題進行解析。

人機協同,不是機器替人

現如今,將人工智能與制造業結合發展,更多是為了使機器人“達到甚至超過人類技工水平”,以實現企業生產效率的提升。但是,這個使制造業“智能化”的過程,與過去完全寄希望于機器替代人有著本質差異。

傳統的“自動化”追求的是機器自動生產,本質是由機器代替人,而現代制造業的“智能化”發展進程,則更多是追求機器的柔性生產,其本質屬于人機協同。

在全新理念的引導下,機器人可以更多承擔重復簡單甚至是危險的工作,而幫助人類從繁雜工作中解放,獲得更多從事創造性工作的機會。比起人工智能完全取代人的方式,工廠不必擔心人工智能做出錯誤的決定延誤生產,也不用考慮人在做重復勞動時效率降低的問題,雙方取長補短,最大化的提升生產效率,從長遠角度來看,這樣的方式無疑更符合生產的需求,也更符合社會的需求。

沒有網絡,場景互聯無從談起

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,還需要一個適合的土壤幫助其生根發芽,這便是新時代下的工業互聯網。

在以往,同一個廠房,里面的設備各不相同,彼此之間很難聯通。若是不同的工廠或是行業,各設備之間的差異則會更大,很難進行統一工作。

工業互聯網的普及和發展將有效解決這個問題。在新時代網絡的加持下,工廠設備能夠通過云技術獲得需要的算力(工業云計算和邊緣計算),算據(工業大數據)和算法(工業人工智能),在這樣的方式下,人工智能將可以快速應用到生產中的方方面面,之前無法統一調配的設備將處在同一平面,進行協同工作,不同工廠之間也能夠根據實際情況進行快速資源調配,實現生產效率最大化。可以看出,有了工業互聯網的加持,人工智能將發揮更大的效力。

值得一提的是,為了進一步推廣工業互聯網,從2017年底國家發布了一些列有關的政策。2017年,國務院出臺《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》,1年之后,工信部成立工業互聯網專項工作組,又推出了一系列政策,同時啟動實施工業互聯網三年行動計劃。

在多地政府的聯動響應下,工業互聯網迅速發展。相關示范基地,區域工業云應運而生。

與此同時,隨著科研的深入,云技術正在不斷趨于成熟,推進整個工業環境的轉化。可以預見,隨著云技術的發展,很多工廠長期保有的業務模型將不得不面臨更新換代的問題。在這之中,對新舊技術換代的節奏把控將顯得尤為重要,轉換的完成度,將很大程度影響制造業新格局的建立。

近年來,無論是互聯網企業還是傳統工業的轉型,對于云技術的前景和應用,大家都有自己的計劃。在制造業,云技術的應用將很大程度顛覆以往模式,但也為未來發展開辟了新的道路。

新型技術渴望與之匹配的技術平臺,可以預見,工業互聯網的應用最終會讓軟件的作用被無限放大,而與之相對的,工業生產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紛紛在搭建工業云平臺方面發力,這一天已經指日可待。

互聯網+人工智能服務制造業的三類典型場景

從實際角度出發,互聯網+人工智能的應用,最終將服務于以下三種場景。

一、為產品注智,從軟件和硬件對制造業進行升級,通過互聯網將信息注入,為產品提供人工智能算法,促成制造業新一代產品的智能升級。如谷歌開發出的專用于大規模機器學習的智能芯片TPU,騰訊AI對外提供計算機視覺AI能力的開放平臺均是如此。

二、為服務注智,通過人工智能和互聯網的結合,為制造企業提供精準增值服務。售前營銷階段通過人工智能對用戶需求進行分析,實現精準投放。在售后服務方面,以物聯網、大數據和人工智能算法,實現產品檢測和管理,同時為可能出現的風險進行預警,進一步加強對售后的管理。在此方面比較好的一個例子就是三一重工結合騰訊云,把分布全球的30萬臺設備接入平臺,利用大數據和智能算法,遠程管理龐大設備群,這樣的方式大大提升了設備運營效率,同時還降低了運營成本。

三、為生產注智,通過互聯網將人工智能技術注入生產流程,使機器能夠應對多種復雜情況的生產,進一步提升生產效率。這種場景應用目前比較多的應用于工藝優化,通過使機器學習健康的產品模型,完成質檢,視覺識別等功能。

需要指出的是,機器無法代替人的溫度,在構建產品的實用性、人性化設置、對生產的全局把控等方面,人工智能還遠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,在人機協作的模式下,制造業在產品質量、產品創新、售后服務、運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發展,制造業還將迎來更大的突破。

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