張海濱

捷普北亞區(qū)運營副總裁

(2019-02-04)關于人工智能本身以及它對人類而言是好是壞的討論一直不絕于耳。人工智能這個概念是在上世紀五十年代所提出的，當時主要指機器模仿人類智能行為的能力，比如解決問題、推理、學習和自我修正等。直到最近幾年，大數(shù)據(jù)的興起以及計算能力和機器學習等方面的突破，才讓人工智能的應用和研究真正起步。

根據(jù)互聯(lián)網數(shù)據(jù)中心的研究，制造業(yè)和運輸業(yè)是投資物聯(lián)網的兩大主要產業(yè)。由于人工智能技術已被證實可促使價值鏈上的各個環(huán)節(jié)，包括工廠運營、工程、采購、供應鏈等實現(xiàn)轉型，制造商和工廠也已經在不同層面的運營中開始利用人工智能技術。

在中國，智能制造是實現(xiàn)《中國制造2025》行動綱領，提升中國制造業(yè)整體競爭力的重要途徑之一，而人工智能則是支持智能制造的重要技術。因此，近期在北京召開的中央經濟工作會議中，也向人工智能行業(yè)領域傳遞出了積極的信號。

會議提出，要加大制造業(yè)技術改造和設備更新，加快5G商用步伐，加強人工智能、工業(yè)互聯(lián)網、物聯(lián)網等新型基礎設施建設，推動制造業(yè)高質量發(fā)展，推進先進制造業(yè)與現(xiàn)代服務業(yè)深度融合。

捷普作為全球領先的制造行業(yè)解決方案供應商，我們時刻關注著行業(yè)的趨勢發(fā)展與新技術的應用，同時也是制造行業(yè)中率先應用人工智能技術的先驅之一。根據(jù)我們的觀察，制造商熱衷于使用人工智能技術有以下五大重要因素:

1. 有助于提高生產效率和控制質量

未來的工廠，自動化設備將能夠不需要依靠人類就能自主做出智能決策。例如，人工智能可以監(jiān)控訂單數(shù)量、使用情況、周期時間、前置時間、錯誤和停機時間，從而優(yōu)化生產運行，提高生產率。這些實時生成的數(shù)據(jù)可以作為進一步提高效率的重要信息參考。此外，人工智能還可以在生產初期發(fā)現(xiàn)質量問題，利用圖像識別技術識別產品的缺陷和偏差，從而提醒生產車間。

2. 有助于釋出更具價值的工作職務

人類與人工智能不但可以共同協(xié)作，而且其程度比我們想象中還要緊密。當智能機器能夠勝任初級日常工作時，人們就可以騰出更多時間從事更高技巧性的工作，幫助一線工作者轉換成為管理者。

人們將有更多的時間來執(zhí)行具有更高價值的工作，這些工作通常需要執(zhí)行者擁有良好的解決問題能力、批判性思考能力和創(chuàng)造力，而這些技能都是機器所無法復制的。如果運用得當，人類與跟人工智能將能夠緊密配合，共同創(chuàng)造出超乎預期的非凡成果。

3. 有助于提高工作場所的安全性

包括思科和微軟在內的一些公司，都在探索基于云計算的人工智能技術。實際的運用方式包括：利用由攝像頭、軟件和網絡設備(包括能實時協(xié)同工作的智能手機)組成的系統(tǒng)，通過認知功能來提高工作場所的安全性;另外，也可以通過一系列標簽化的圖像，訓練系統(tǒng)識別安全狀況，基于云計算的人工智能系統(tǒng)可以向距離最近且經過訓練的工人發(fā)送警報，以便其采取必要行動。

未來，智能信息設備可以檢測進入站點的人員是否為員工，并確定其訪問級別(受限訪問或完全訪問)。該系統(tǒng)還能夠評估該人員是否遵守安全規(guī)定，如穿戴適當?shù)陌踩薄⒆o目鏡、鞋、安全裝備等。在發(fā)生危險時，人工智能系統(tǒng)可以啟動應急響應系統(tǒng)，通知應急人員并對人群進行疏散等。

4. 有助于開展預見性維護

對制造商來說，定期進行糾正性維護可以確保所使用的設備處于最佳狀態(tài)，而人工智能技術的應用可以提升設備維護的效率。人工智能處理數(shù)據(jù)的能力不僅避免了推測性工作，還能將機器學習軟件與生產線上的傳感器聯(lián)系在一起，通過這些傳感器實時檢測設備磨損情況，并在異常狀況發(fā)生時發(fā)出通知。這讓制造商能夠提前計劃預留易磨損的零部件或考慮其他替代方案，工廠則可以避免意外故障，確保機器獲得充分優(yōu)化。

此外，云存儲系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫可長期支持機器生產率的存檔和分析，以供將來進行維護時參考。

5. 有助于發(fā)展更智能的供應鏈

傳統(tǒng)的供應鏈模型完全是線性的，重點關注商品的異地物理移動。當今的經濟環(huán)境變化快速，傳統(tǒng)的供應鏈管理方法已不合時宜。全球化、產品復雜性、產品開發(fā)周期縮短、市場細分和業(yè)務變化速度等宏觀發(fā)展趨勢，對企業(yè)和制造業(yè)造成不少壓力，促使供應鏈模型進行重塑，轉型成連結緊密的設計鏈生態(tài)系統(tǒng)。

得益于與大數(shù)據(jù)分析學相結合，人工智能可以幫助制造商預測供應鏈網絡的變量和不確定性，使其主動采取行動降低風險。通過機器學習，人工智能可運用演算法精確定位供應鏈中薄弱的環(huán)節(jié)，幫助制造商收集信息。舉例來說，制造商可以基于此類信息提前預測庫存不足的程度、不良的供應商交付表現(xiàn)、不一致的需求預測、延遲的生產計劃、薄弱的運輸管理等情況，從而做出更明智的決策。

另一方面，通過機器學習所獲得的新知識和獨到見解，也可以用來預測消費者需求的突然變化，從而制定對策，如調整庫存、縮短產品上市周期和降低成本等。最終，制造商可以通過人工智能技術獲得有價值的信息，并能基于這些洞察更快速地做出更佳決策，從而形成競爭優(yōu)勢。

總體而言，人工智能和物聯(lián)網的結合將促使工廠快速步入未來，并帶來許多益處：人們可以使用合適的工具提升工作效率，更具彈性的高價值工作將被引入市場，人們可以從現(xiàn)有的產品和服務中獲得更高的價值與可靠性。制造行業(yè)正處于第四次工業(yè)革命的過渡期，5G的到來以及運用物聯(lián)網集成的聯(lián)網設備，將加速推動制造業(yè)的轉型。然而，不論科技如何日新月異，產業(yè)發(fā)展如何快速變遷，“人”始終都會是制造業(yè)的核心。