人工智慧賦能智造 工廠場景數(shù)據(jù)革命全面爆發(fā)(上)

文：陳芊卉 2020-08-04

人工智慧 智慧製造 人機協(xié)同 IoT 工業(yè)4.0

李開復在《人工智慧》一書中將這次的人工智慧復興稱為「第三次AI熱潮」，AI從學術(shù)界走到工業(yè)界和人們所處的應用場景中，AI技術(shù)革新賦能產(chǎn)業(yè)升級正成為現(xiàn)實?！溉斯ぶ腔?製造」未來所追求將工業(yè)革命以來極度細化、甚至異化的工人流水線工作，重新拉回「以人為本」的組織模式，讓機器承擔更多簡單、重複、甚至危險的工作，而人承擔更多管理和創(chuàng)造工作。

1995年，國際象棋大神卡斯帕羅夫敗給了體重1.4噸的人工智慧 (AI)電腦「深藍」，這是AI 第一次打得人類；2016年世界圍棋冠軍李世乭與AlphaGo的比賽中投子認輸，人們始驚覺AI的力量已不容忽視。李開復在《人工智慧》一書，將這次的AI復興稱之為「第三次AI熱潮」。和這一次熱潮最大的不一樣在於，AI真正從學術(shù)界走到工業(yè)界和人們所處的應用場景中，AI技術(shù)革新賦能產(chǎn)業(yè)升級正成為現(xiàn)實。

AI賦能製造業(yè) 本質(zhì)是「人機協(xié)同」

伴隨著人臉識別、無人零售等新技術(shù)帶來的消費升級，人工智慧已幫助零售業(yè)圍繞消費者，在時間碎片化、資訊獲取社交化的大背景下，建立更加靈活便捷的零售場景，提升用戶體驗。那麼，人工智慧究竟能為龐大的製造產(chǎn)業(yè)群帶來什麼？製造業(yè)在過去很長的一段時間裡，是「勞動密集型」產(chǎn)業(yè)的代名詞。當人工智慧來臨的時候，許多人不禁擔憂：「是不是製造業(yè)中的勞動力要被替代了？」

李開復甚至斷言，十年後50％的人類工作將被AI取代。誠然，人工智慧經(jīng)常被通俗的解讀為「與人類一樣聰明的人造機器」，將這個「聰明的機器」放進製造現(xiàn)場，主要的作用就是使機器能夠「達到甚至超過人類技工水準」，以實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)運營效率的提升。而這個AI介入的「智能化」過程，與過往製造業(yè)追求「自動化」的過程有本質(zhì)上的差異。

「自動化」追求的是機器自動生產(chǎn)，本質(zhì)是「機器換人」，強調(diào)在完全不需要人的情況下，進行不間斷的大規(guī)模機器生產(chǎn)；而「智能化」追求的是機器的柔性生產(chǎn)，本質(zhì)是「人機協(xié)同」，強調(diào)機器能夠自主配合要素變化和人的工作。

因此，「AI+製造」未來所追求的，不應是簡單粗暴的「機器替人」，而應是將工業(yè)革命以來極度細化、甚至異化的工人流水線工作，重新拉回「以人為本」的組織模式，讓機器承擔更多簡單、重複、甚至危險的工作，而人承擔更多管理和創(chuàng)造工作。

未來已至 還原人工智慧+製造應用場景

即便在未來，想以人工智慧全面取代製造過程中人類專家的智能，獨立承擔起分析、判斷、決策等任務是不現(xiàn)實的?！窤I+製造」實現(xiàn)的人機一體化、高度協(xié)同，可以在智能機器的配合下，更好地發(fā)揮出人的潛能，使人機之間形成一種平等共事、相互理解、相互協(xié)作的關(guān)係，讓設備、軟體、數(shù)據(jù)、人，都像在擁有智慧的基礎上，把自己在生產(chǎn)製造場景中的價值發(fā)揮到極致。

依據(jù)《「人工智慧+製造」產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報告》，將AI作用於製造業(yè)的典型應用場景分為以下三類：

1. 實現(xiàn)從軟體到硬體的智能升級

人工智慧演算法將以能力封裝和開放方式嵌入到產(chǎn)品中，從而幫助製造業(yè)生產(chǎn)出新一代的智能產(chǎn)品。如Google開發(fā)出專用於大規(guī)模機器學習的智能晶片TPU、騰訊AI開放平臺對外提供電腦視覺等AI能力、亞馬遜推出內(nèi)嵌人工智慧語音助手的智能音箱echo等。

2. 提高行銷和售後的精準水準

在售前行銷，以AI進行用戶側(cè)需求數(shù)據(jù)的多維分析，將能實現(xiàn)更即時、精準的廣告資訊傳遞，如Google為製造業(yè)專門開發(fā)了精準廣告平臺；在售後維護，AI將有機會和物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)一起，實現(xiàn)對製造業(yè)產(chǎn)品的即時監(jiān)測、管理和風險預警。如三一重工把分佈全球的三十萬臺設備接入平臺，即時採集近一萬個運行參數(shù)，利用大數(shù)據(jù)和智能演算法，遠程管理龐大設備群的運行狀況，有效實現(xiàn)故障風險預警，大大提升了排障效率並降低維護成本。

3. 增強機器自主生產(chǎn)能力

AI技術(shù)可以使得機器在更多複雜情況下實現(xiàn)自主生產(chǎn)，從而全面提升生產(chǎn)效率。應用場景包含：工藝優(yōu)化，即通過機器學習建立產(chǎn)品的健康模型，識別各製造環(huán)節(jié)參數(shù)對最終產(chǎn)品品質(zhì)的影響，最終找到最佳生產(chǎn)工藝參數(shù)；智能質(zhì)檢，即借助機器視覺識別，快速掃描產(chǎn)品品質(zhì)，提高質(zhì)檢效率。

其中，視覺缺陷檢測、機器人視覺定位分揀和設備故障預測報警等應用場景，得益於AI機器學習與深度學習發(fā)展成熟，已在製造現(xiàn)場實現(xiàn)落地。例如通過整合3D掃描器和協(xié)作機器人、視覺系統(tǒng)、吸盤/智能夾爪，實現(xiàn)對目標物品的視覺定位、抓取、搬運、旋轉(zhuǎn)、擺放等操作，並對自動化流水生產(chǎn)線中無序或任意擺放的物品進行抓取和分揀。這既可應用於機床無序上下料、鐳射標刻無序上下料，也可用於物品檢測、物品分揀和產(chǎn)品分揀包裝等。目前在應用場景案例中已能實現(xiàn)規(guī)則條形工件100%的拾取成功率。

在設備故障預警應用場景中，基於AI和IoT技術(shù)，通過在工廠各個設備加裝感測器，對設備運行狀態(tài)進行監(jiān)測，並利用神經(jīng)網(wǎng)路建立設備故障的模型，從而在故障發(fā)生前，提前預測故障，並將可能發(fā)生故障的工件替換，從而保障設備的持續(xù)無故障運行。這樣的應用可以將產(chǎn)線停工時間從幾十分鐘壓縮至幾分鐘。

總之，從目前消費互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展來看，可以很清楚的感受到是用軟體來定義我們的生活，而且這種發(fā)展趨勢一定會蔓延到製造業(yè)來。工業(yè)4.0理念下的智能製造，是將一切的人、事、物都連接起來，形成萬物互聯(lián)，整合為一種由智能機器與人類專家共同組成的人機一體化智能系統(tǒng)，它在製造過程中能進行智能活動，注入分析、推理、判斷、構(gòu)思和決策等，融合成為一套智能製造系統(tǒng)。

下一次，將介紹「AI+製造」場景、AI? Thinking和AI+ERP應用典範，繼續(xù)掘金數(shù)據(jù)紅利。

資料來源：《人工智慧來了》；李開復，王詠剛著；2017/04/27

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