制造業(yè)“智能化”加速

文 管浩

此次突發(fā)的公共衛(wèi)生安全事件，將會(huì)對(duì)中國(guó)制造業(yè)帶來(lái)哪些深刻的影響，促進(jìn)我國(guó)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)哪些變革？

隨著新冠肺炎疫情的變化與全國(guó)防控工作的深入開(kāi)展，大家的目光逐漸轉(zhuǎn)向經(jīng)濟(jì)活動(dòng)受到的影響，很多企業(yè)體會(huì)到人力成本增加、供應(yīng)鏈短缺帶來(lái)的諸多問(wèn)題，甚至面臨倒閉的困境。春節(jié)期間疫情的蔓延，各行各業(yè)尤其是制造業(yè)企業(yè)面臨延遲復(fù)工、產(chǎn)能壓縮、物流封閉等多重壓力，生產(chǎn)銷(xiāo)售計(jì)劃被打亂。而另一方面，新一代信息技術(shù)賦能的無(wú)人配送、在線(xiàn)消費(fèi)、醫(yī)療健康等新興產(chǎn)業(yè)展現(xiàn)出強(qiáng)大的成長(zhǎng)潛力，智能制造便是其中的典型。

中國(guó)是世界較大的制造基地，也是全球制造業(yè)供應(yīng)鏈的核心環(huán)節(jié)。經(jīng)過(guò)此次疫情，也促使了制造業(yè)對(duì)無(wú)人化、智能化布局進(jìn)行深入思考。多數(shù)制造業(yè)企業(yè)已認(rèn)識(shí)到，想要適應(yīng)充滿(mǎn)不確定性的未來(lái)，則需要拋棄落后產(chǎn)能，擺脫傳統(tǒng)產(chǎn)能效率對(duì)人力的依賴(lài)，同時(shí)結(jié)合人工智能等新的生產(chǎn)要素，較大限度地保證精細(xì)化運(yùn)營(yíng)管理和風(fēng)險(xiǎn)管控。

智能制造賦能生產(chǎn)線(xiàn)緩解復(fù)工難

人工智能其實(shí)早已深入我們生活的方方面面，隨著人工智能算法及驅(qū)動(dòng)它們的計(jì)算能力日益完善，它們?cè)诜e極改變?nèi)祟?lèi)家園方面的能力不容置疑。

2月19日，工信部印發(fā)的《關(guān)于運(yùn)用新一代信息技術(shù)支撐服務(wù)疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)工作的通知》中提到，針對(duì)疫情對(duì)企業(yè)造成的停工停產(chǎn)問(wèn)題，指導(dǎo)企業(yè)用好信息技術(shù)手段和信息化工具，用兩化融合提升生產(chǎn)管理水平，助力企業(yè)盡快復(fù)工復(fù)產(chǎn)。此外，要推動(dòng)制造企業(yè)與信息技術(shù)企業(yè)合作，深化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)軟件（工業(yè)APP）、人工智能、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)/虛擬現(xiàn)實(shí)等新技術(shù)應(yīng)用，推廣協(xié)同研發(fā)、無(wú)人生產(chǎn)、遠(yuǎn)程運(yùn)營(yíng)、在線(xiàn)服務(wù)等新模式新業(yè)態(tài)，加快恢復(fù)制造業(yè)產(chǎn)能。

過(guò)去，一個(gè)人想要完成一條生產(chǎn)線(xiàn)的任務(wù)大家想都不敢想，但如今，隨著編程技術(shù)的應(yīng)用，精加工、自動(dòng)化已逐步取代原勞動(dòng)密集型的生產(chǎn)模式，讓其成為可能。疫情當(dāng)前，很多企業(yè)已做出嘗試，以無(wú)人化、智能化的整體方案，提升企業(yè)生產(chǎn)安全性和效率，不僅能幫助制造業(yè)企業(yè)抗擊此次疫情，更能從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度出發(fā)，提升制造業(yè)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力和競(jìng)爭(zhēng)力。

據(jù)江蘇公共·新聞?lì)l道《新聞360》報(bào)道，疫情期間，江蘇盈瑪精密機(jī)械有限公司接到一份支援武漢防疫一線(xiàn)的“火線(xiàn)訂單”，但是受疫情影響，公司還未復(fù)工，負(fù)責(zé)人袁傳偉一個(gè)人扛起了一條生產(chǎn)線(xiàn)，從編程、采購(gòu)原料、準(zhǔn)備刀具、加工、質(zhì)檢、送貨……他一個(gè)人用了16天，將原本需要5名員工15天才能完成的200套訂單全部完成。

生產(chǎn)模式升級(jí)，隨之而來(lái)的也是對(duì)生產(chǎn)者要求的提升，從起初簡(jiǎn)單體力模式，演變到技能符合模式。

然而，有市場(chǎng)研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)的人工智能公司中真正關(guān)注工業(yè)領(lǐng)域的尚不足5%，幾百項(xiàng)大型人工智能投資項(xiàng)目中，與制造業(yè)有關(guān)的不到1%。有媒體分析認(rèn)為，除了工業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)和標(biāo)注不足、相關(guān)算法不夠成熟之外，算法工程師對(duì)工業(yè)流程和技術(shù)等實(shí)際問(wèn)題不夠了解，以及工業(yè)企業(yè)對(duì)“外來(lái)”人工智能公司和解決方案的不信任是更深層次的原因。在這一背景下，我們更多看到的是企業(yè)內(nèi)部的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，尤其是人工智能團(tuán)隊(duì)，在自身企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型過(guò)程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

智能化轉(zhuǎn)型提高制造業(yè)應(yīng)對(duì)能力

危中有機(jī)，此次突如其來(lái)的疫情在很大程度上為制造業(yè)向無(wú)人化、智能化的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供思考，讓依托技術(shù)革新、裝備升級(jí)、數(shù)字化改造后的先進(jìn)制造企業(yè)增強(qiáng)了發(fā)展的信心；也為勞動(dòng)密集型的傳統(tǒng)企業(yè)在危機(jī)之后，向無(wú)人化、智能化的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供啟示與展望，探尋更多的發(fā)展機(jī)遇。

對(duì)制造業(yè)企業(yè)而言，構(gòu)建智能制造系統(tǒng)的核心價(jià)值主要體現(xiàn)在降低生產(chǎn)成本、提升生產(chǎn)效率和重塑生產(chǎn)方式方面?；谏a(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)與生產(chǎn)工藝、運(yùn)營(yíng)管理等數(shù)據(jù)的綜合考量，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)更精準(zhǔn)的供應(yīng)鏈管理和財(cái)務(wù)管理，減少物料浪費(fèi)，減輕倉(cāng)儲(chǔ)壓力，降低運(yùn)營(yíng)成本;通過(guò)對(duì)“人、機(jī)、料、法、環(huán)、測(cè)”各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的全面采集和深度分析，企業(yè)能夠發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致生產(chǎn)瓶頸與產(chǎn)品缺陷的深層次原因，不斷提高生產(chǎn)效率及產(chǎn)品質(zhì)量;引入高度柔性的以數(shù)控機(jī)床、機(jī)器人為主的生產(chǎn)設(shè)備，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)多品種、小批量的新型生產(chǎn)方式，推動(dòng)生產(chǎn)模式由大規(guī)模生產(chǎn)向個(gè)性化定制生產(chǎn)進(jìn)化。

但企業(yè)如何突破運(yùn)營(yíng)瓶頸，通過(guò)建設(shè)符合自身情況的數(shù)字化、智能化運(yùn)營(yíng)模式將是生存的突破口。以聯(lián)想集團(tuán)旗下的合肥生產(chǎn)基地—聯(lián)寶科技為例，聯(lián)寶科技在全球PC市場(chǎng)占有率非常高，據(jù)統(tǒng)計(jì)全球每售出8臺(tái)筆記本電腦就有1臺(tái)來(lái)自這里。短短幾年，產(chǎn)品累計(jì)出貨超過(guò)1.2億臺(tái)，年訂單數(shù)超過(guò)60萬(wàn)，定制化小單比例超過(guò)80%，面向全球100多個(gè)國(guó)家和地區(qū)高效供應(yīng)。

龐大的生產(chǎn)需求對(duì)生產(chǎn)排程也提出了很高的要求，整個(gè)排產(chǎn)過(guò)程需要考慮包括人員、設(shè)備、物料、生產(chǎn)工序與方法、環(huán)境在內(nèi)等幾十種復(fù)雜的變量，因此人工排產(chǎn)逐漸變得力不從心。

針對(duì)這一問(wèn)題，聯(lián)想研究院人工智能實(shí)驗(yàn)室的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)打造了使用多交互增強(qiáng)學(xué)習(xí)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)和基于注意力機(jī)制的最優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的人工智能排產(chǎn)方案。它可以模擬多變的生產(chǎn)環(huán)境，自動(dòng)尋找最佳排產(chǎn)策略。在制造企業(yè)最關(guān)注的產(chǎn)品數(shù)、訂單數(shù)、訂單交期滿(mǎn)足率和產(chǎn)能合理利用率四個(gè)指標(biāo)上，人工智能算法相比人工排產(chǎn)均有明顯提升，排產(chǎn)耗時(shí)也大幅減少，從原來(lái)的每天6小時(shí)縮短到1.5分鐘，生產(chǎn)效率也獲得了16%的提升。而且隨著數(shù)據(jù)的積累和模型的訓(xùn)練，智能排產(chǎn)模型的能力還會(huì)進(jìn)一步提高。

聯(lián)想研究院人工智能實(shí)驗(yàn)室機(jī)器學(xué)習(xí)總監(jiān)范偉曾表示，聯(lián)想的機(jī)器學(xué)習(xí)研究目標(biāo)是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)決策，把技術(shù)轉(zhuǎn)換成生產(chǎn)力，從而提高業(yè)績(jī)并創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值。

在中國(guó)，依靠低成本人力作為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的企業(yè)正急劇減少甚至消失，企業(yè)若想在競(jìng)爭(zhēng)中迎頭趕上，只有從提高效率，快速淘汰低效的管理、生產(chǎn)和銷(xiāo)售方式等途徑入手，因此數(shù)字化、智能化甚至無(wú)人化發(fā)展將是企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要方向和路徑。