「機(jī)器人時代正在到來!」這是世界各地愈演愈熱的一個主題。
每天,我們都會聽到使用人工智能協(xié)助甚至替代人類工作的新例子。許多討論都會圍繞消費(fèi)者所面對的境況而展開。然而,從產(chǎn)品到資本,從工廠到遍布全球的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò),制造業(yè)因其復(fù)雜的程序和機(jī)器之間的相互作用,在人工智能的浪潮中可能會受到更大的影響。
隨著傳感器數(shù)據(jù)洪流的到來,工廠有機(jī)會加入信息知識界,有效地推動車間的產(chǎn)出量。AI的應(yīng)用,從智能合作機(jī)器人到虛擬助手,會顛覆工廠的運(yùn)作方式。
從生產(chǎn)、流通到銷售,大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)可以協(xié)助企業(yè)分析生產(chǎn)過程中的全鏈路數(shù)據(jù),實現(xiàn)生產(chǎn)效率、庫存周轉(zhuǎn)率、設(shè)備使用效率提升等目標(biāo)。
在市場方面,人工智能可以計算、分析海量的交易數(shù)據(jù)以及大量傳感器采集的流通數(shù)據(jù),使企業(yè)實現(xiàn)自動化、智能化的生產(chǎn)計劃和市場計劃。在制造環(huán)節(jié),可以通過收集、分析產(chǎn)品數(shù)據(jù)、生產(chǎn)設(shè)備數(shù)據(jù),使產(chǎn)品的良品率實現(xiàn)自動化診斷,設(shè)備實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測。
人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用
1.預(yù)測性維護(hù)和自我監(jiān)測
埃森哲的研究顯示,人工智能的潛在好處遠(yuǎn)比過去的自動化帶來的影響大得多,舉例來說,在1993年至2007年之間,傳統(tǒng)的自動化系統(tǒng)據(jù)估計已經(jīng)產(chǎn)生了0.9%的額外年增長率,而在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中則增長了0.9%。
在利用人工智能進(jìn)行預(yù)測性和自我監(jiān)測方面,根據(jù)埃森哲的報告顯示,德國制造公司Bosch正在把人工智能放在他們的業(yè)務(wù)的前沿。該公司的「思維工廠」目前在德國汽車工廠中推出,目的是讓人工智能機(jī)器能夠自我診斷技術(shù)故障,自動訂購替換部件,并預(yù)測維修需求。
通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)以及自我監(jiān)測,Bosch能夠節(jié)省十億美元的成本開支,并且預(yù)計會帶來十億美元的額外收入。
而Bosch并不是唯一一家施展人工智能策略的公司,日揮株式會社(以下簡稱日揮)與日本電氣株式會社(以下簡稱NEC)早在2016年就簽署合作,利用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),圍繞面向石油精制、化學(xué)、液化天然氣、煤氣、發(fā)電、資源開發(fā)等領(lǐng)域提供工廠運(yùn)轉(zhuǎn)異常預(yù)測系統(tǒng)的構(gòu)建及服務(wù)。
日揮與NEC合作共同提供工廠運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析服務(wù),通過分析涵蓋整個工廠的廣泛運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù),可以提高數(shù)據(jù)的完備性,縮短異常狀況預(yù)測的分析時間,提高分析速度。另外,再基于運(yùn)轉(zhuǎn)中的工廠整體數(shù)據(jù),實時測定異常狀況發(fā)生的因果關(guān)系,能夠防患于未然。
而NTT集團(tuán)旗下的NTTCommunicationsCorporation與三井化學(xué)株式會社則合作將人工智能技術(shù)應(yīng)用在產(chǎn)品質(zhì)量的預(yù)測上。他們以來自注入反應(yīng)器的原材料及反應(yīng)器條件的數(shù)據(jù)集與代表氣體產(chǎn)品質(zhì)量的X氣體濃度之間的關(guān)系進(jìn)行建模為基礎(chǔ),用深度學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,隨之高度精確地預(yù)測產(chǎn)生的氣體產(chǎn)品的質(zhì)量。
美國通用電氣同樣看到了這樣的機(jī)遇,專門成立人工智能公司,致力于利用數(shù)據(jù)分析、機(jī)器人、人工智能技術(shù),為油氣、運(yùn)輸和能源行業(yè)等提供先進(jìn)的檢測服務(wù)。目前,GE公司已經(jīng)開始了對用于煉油廠、工廠、鐵路以及其他工業(yè)設(shè)施檢測的自主無人機(jī)和機(jī)器人「爬蟲」的檢測工作。
2.通過視覺檢測技術(shù)提升品檢效率和良品率
在制造過程中,生產(chǎn)線上的產(chǎn)品,最后一關(guān)就是檢查是否良品,而這項工作必須由對產(chǎn)品非常熟悉、經(jīng)驗老到的員工進(jìn)行,因而效率比較低下,而人力也不足。
然而,通過人工智能的圖像識別,則可以代替作業(yè)人員的肉眼檢查,不僅能減少作業(yè)人員的工作量,提升效率,而且還能使產(chǎn)品質(zhì)量更為均衡。
NEC就曾經(jīng)推出「AIVisualInspection」視覺檢測,運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),檢測金屬、人工樹脂、塑料等產(chǎn)品加工業(yè)的生產(chǎn)線的產(chǎn)品影像,快速找出不良品,提升生產(chǎn)線效率。
NEC在NECIndustrialIoT中,新增AIVisualInspection功能,協(xié)助作業(yè)人員進(jìn)行產(chǎn)品檢測。具體流程則是,NEC將現(xiàn)場品檢時拍攝的系列產(chǎn)品影像,儲存保管在物聯(lián)網(wǎng)平臺NECtheWISEIotPlatform云端上。當(dāng)影像數(shù)據(jù)達(dá)到一定的量后,云端的AI會從這些數(shù)據(jù)中抽取并分析良品與不良品的特征,并根據(jù)分析結(jié)果,進(jìn)一步歸納出良品與不良品的判別模式,并將判別模式從云端傳輸?shù)焦S現(xiàn)場裝設(shè)的設(shè)備上。
在工廠端,則會運(yùn)用現(xiàn)場設(shè)備內(nèi)建的AI,以接收到的判別模式為基礎(chǔ),判別產(chǎn)品是否為不良品。而當(dāng)生產(chǎn)線要追加制造新的產(chǎn)品時,云端的AI也會自動學(xué)習(xí)新產(chǎn)品的特征信息,并同步更新判別模式,進(jìn)而有效降低追加設(shè)計、研發(fā)的工作量。
而ABB與IBM合作,可以在生產(chǎn)過程中記錄實時圖像,借助ABB系統(tǒng),并結(jié)合IBMWatson的AI能力和實時產(chǎn)品圖像實時發(fā)現(xiàn)瑕疵,識別人眼無法觀察到的問題,然后再用人工智能系統(tǒng)進(jìn)行分析,由此快速發(fā)現(xiàn)并排除故障。
3.機(jī)器人帶來的自動化
而人工智能在工廠中的應(yīng)用,最常被提及的也莫過于機(jī)器人了。而一些公司正在致力于使機(jī)器人更加易于使用以及更加智能。
UniversalLogic的基于人工智能的機(jī)器人技術(shù)Neocortex能使機(jī)器人感知周圍環(huán)境,如機(jī)器維修、垃圾清理,可以實時快速進(jìn)行互動并對環(huán)境做出回應(yīng),它的能力包括識別各種形狀材質(zhì)的物體如瓶子、包、箱子等,并適當(dāng)做出反應(yīng),可靠性達(dá)到99%。
除了第三方機(jī)器人技術(shù)平臺之外,作為垂直制造商,通用電氣正在內(nèi)部研發(fā)自己的技術(shù),比如進(jìn)入飛機(jī)發(fā)動機(jī)內(nèi)部進(jìn)行檢查的產(chǎn)品。除了構(gòu)建軟硬件平臺,通用電氣還投資了以自動化移動機(jī)器人著名的ClearpathRobotics和以蛇臂機(jī)器人著名的OCRobotics。
隨著機(jī)器人的觸覺敏感度越來越高,對制造車間的組裝和獨(dú)立行動工作,也將會越來越方便。而隨著傳感器與視覺技術(shù)的提升,機(jī)器人將會更加智能、輕便和友好,使用機(jī)器人承擔(dān)大部分的組裝、移動、包裝、運(yùn)輸或其他體力勞動,從而能極大地提升效率,降低成本。而在以后,機(jī)器人不僅能基于其程序進(jìn)行判斷,還能基于經(jīng)驗主動做出決策。
人工智能+制造業(yè),中美誰勝出?
無論是德國的「工業(yè)4.0」還是中國的「中國制造2025」,還是美國政府想盡辦法讓制造業(yè)回流,制造業(yè)依然是全球國家競爭的核心戰(zhàn)場。然而,有此前有所不同的是,人工智能將為制造業(yè)的競爭加碼,國家對人工智能的投資和重視程度成為了一個關(guān)鍵因素。
據(jù)麥肯錫研究稱,大多外部投資都將眼光放在AI技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方面,比如語音識別和機(jī)器人技術(shù)。眾多投資都流向了美國的公司(66%),緊接著是中國公司(17%),據(jù)Infosys調(diào)查發(fā)現(xiàn),在過去的一年,美國機(jī)構(gòu)很可能增加了對AI技術(shù)的投資,盡管中國獲得的AI投資金額遠(yuǎn)低于美國,但其投資和AI的部署增長迅速。麥肯錫研究稱,「我們的調(diào)查顯示,美國和中國不僅在AI投資和創(chuàng)新方面居于領(lǐng)先水平,在AI的采用方面也遙遙領(lǐng)先?！?/div>
中美兩國都建立了人工智能技術(shù)的生態(tài)系統(tǒng),且都將AI技術(shù)置于制造業(yè)戰(zhàn)略的中心位置。去年,奧巴馬政府發(fā)布了一份AI研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃。中國也將AI作為五年計劃的重要部分,爭取到2020年實現(xiàn)重大發(fā)展。
「中國制造2025」是中國的最新行動計劃,目的是將中國的制造業(yè)從低勞動成本轉(zhuǎn)向高附加值的制造,而AI將在這一行動計劃的成功中發(fā)揮重要作用。為了完成「中國制造2025」的雄心規(guī)劃,按照時間表完成目標(biāo),中國可能需要進(jìn)行更多的并購交易。2016年,中國家用電器制造商美的完成了對德國機(jī)器人公司KukaRobotics的收購,就是其中一例。
Infosys調(diào)查報告稱,中國在人工智能成熟度評分中居于領(lǐng)先地位,可能是因為其「具有較少的法律體制和商業(yè)程序,使得人工智能的采用和整合更加容易?！沟@并不意味著中國能很快趕超美國,畢竟除了近四倍多的外部人工智能投資之外,美國也擁有其它很多優(yōu)勢。比如,根據(jù)麥肯錫研究,進(jìn)行內(nèi)部研發(fā)投資的大型公司大多位于美國。進(jìn)行內(nèi)部研發(fā)的超級工業(yè)制造商,如ABB、Bosch、通用電氣、IBM、西門子以及特斯拉等總部大多位于美國或者歐洲,而不是在中國。
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