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    工業(yè)人工智能: 賦能未來制造業(yè)的全新引擎

    2020-06-15 06:39麥肯錫
    中國工業(yè)和信息化 2020年4期
    關鍵詞:工業(yè)人工智能企業(yè)

    如何點亮工業(yè)人工智能?應以企業(yè)價值為導向,規(guī)劃人工智能戰(zhàn)略,搭建從數據到洞見的工業(yè)物聯(lián)網架構,自上而下推動全員理念變革,以及創(chuàng)造并引領獨屬于自己的人工智能“朋友圈”。

    近年來,隨著計算機算力以及全球數據總量呈指數級增長、算法研究快速迭代,人工智能已經登上了科技革命的風口。高德納(Gartner)咨詢公司最新發(fā)布的技術成熟度曲線顯示,目前全球處于上升期或巔峰期的新興技術中,一半以上與人工智能有關。到2020年,人工智能預計將在全球產生約470億美元的總收入,成為全球經濟發(fā)展、科技創(chuàng)新及社會變革的一大驅動力。

    隨著人工智能走出科幻的迷霧,成為切實改變世界的革新技術,工業(yè)4.0時代的企業(yè)也逐漸認識到它對制造業(yè)轉型升級的巨大價值。根據麥肯錫全球研究院預測,人工智能將為全球企業(yè)額外創(chuàng)造3.5萬億~5.8萬億美元的經濟價值,這一數字甚至超過了德國2018年的GDP總量。同樣人工智能遇上工業(yè)所能發(fā)揮的潛力讓人們浮想聯(lián)翩、趨之若鶩,工業(yè)人工智能也首次站在了工業(yè)舞臺的聚光燈下。

    工業(yè)人工智能的概念最初由美國國家科學基金會智能維護系統(tǒng)中心提出,它作為一種系統(tǒng)化的方法和規(guī)則,專注于開發(fā)、驗證和部署各種不同的機器學習算法,進而形成具備可持續(xù)性能的工業(yè)應用,重復、有效、可靠地解決工業(yè)問題。不過,大多數企業(yè)仍對人工智能的商用前景和投資回報心存疑慮,工業(yè)人工智能的規(guī)?;瘧靡廊蝗沃囟肋h。盡管如此,以全球“燈塔工廠”為代表的工業(yè)人工智能領軍者業(yè)已證明,人工智能將重塑產品服務、生產運營、組織流程等業(yè)務場景,打造具有顛覆潛力的創(chuàng)新業(yè)態(tài),成為企業(yè)發(fā)起智能制造“攻堅戰(zhàn)”的新引擎。

    如今,制造業(yè)智能化曙光初現(xiàn),人工智能技術競爭方興未艾。企業(yè)必須思考自身如何“點亮”工業(yè)人工智能,才能在這場獨屬于“追光者”的競賽中取得先發(fā)優(yōu)勢。

    先者為王

    工業(yè)物聯(lián)網技術的廣泛應用,為企業(yè)創(chuàng)造了海量的物聯(lián)網大數據。然而,由于人腦的算力和思維范式存在上限,為傳統(tǒng)戰(zhàn)略運營工具的數據處理、分析和應用能力加上了一個難以突破的閾值,企業(yè)的價值創(chuàng)造因此面臨瓶頸。

    人工智能作為一項“智慧”科學,其本質就是研究如何使計算機具備類似人腦的學習、推理、思考和決策能力,并借助遠超人腦的算力,為工業(yè)企業(yè)帶來一次端到端全價值鏈的智能化革命,具體包括:精準投放、打造極致個性化旅程的智能化銷售;虛擬仿真和優(yōu)化驅動的智能化研發(fā);從采購到付款的“一站式”智能化采購;實時透明、動態(tài)決策的智能化供應鏈;以高級分析驅動生產力及質量提升的智能化生產;機器人流程自動化賦能的智能化后臺;基于工業(yè)物聯(lián)網和大數據的智能化售后。這些人工智能和機器學習用例在企業(yè)全價值流中不斷涌現(xiàn),顯著提升了企業(yè)的運營水平、財務表現(xiàn)及競爭力。

    首先,積極擁抱人工智能技術,有助于企業(yè)顯著提高生產運營水平。根據麥肯錫的預測,僅在制造業(yè)和供應鏈領域,人工智能引領的業(yè)務變革就將在未來額外創(chuàng)造近2萬億美元的經濟價值。在世界經濟論壇評選的全球26家“燈塔工廠”中,人工智能應用實現(xiàn)了工廠產出平均提升7%~10%、生產效率增加4%~17%、產品質量提升至少10%,并減少了至少50%的延遲交付和2%~4%的能源消耗。我們看到,在制造業(yè)全面優(yōu)化成本、效率、質量和敏捷性的過程中,人工智能發(fā)揮了關鍵作用,成為繼自動化和數字化技術之后,推動企業(yè)智能制造轉型的全新杠桿。

    更為重要的是,只要在人工智能領域先行一步,企業(yè)便能收獲“真金白銀”的財務收益。麥肯錫旗下的Analytics Quotient(AQ)數據庫分析發(fā)現(xiàn),人工智能領軍企業(yè)相對于同類企業(yè)具有更強的收入和盈利創(chuàng)造能力。而麥肯錫全球研究院的預測模型表明,即使是先行者與跟隨者只是在決策時點上存在細微差異,從長期來看也會演變成企業(yè)發(fā)展的巨大差距。

    企業(yè)管理者必須認識到人工智能對于企業(yè)戰(zhàn)略的重要意義。長遠看來,在這個問題上猶豫不前,必將挫傷企業(yè)的經營競爭力和行業(yè)領導力。工業(yè)人工智能的賽道上不存在后來居上的奇跡——永遠是先行者獲勝,亦步亦趨者茍活,落后者則被無情淘汰。

    燈塔引路

    盡管人工智能對于企業(yè)潛力巨大,但在工業(yè)領域的試驗和規(guī)?;渴鸪潭热匀缓艿?。綜觀全球制造業(yè),規(guī)?;瘜嵤┕I(yè)4.0技術的企業(yè)尚不足3%;而在這些企業(yè)當中,也僅有約25%的企業(yè)剛剛開始落地工業(yè)人工智能;其中又有不足10%的企業(yè)真正實現(xiàn)了一項或多項工業(yè)人工智能的成熟應用。由此觀之,真正踏上工業(yè)人工智能舞臺的企業(yè)還不足百分之一,工業(yè)人工智能真正發(fā)揮的影響還不足潛力的千分之一。

    燈塔的光芒可以刺破暗夜,引導航船穿過洶涌的大洋——這1%的先行者就是工業(yè)人工智能的燈塔,為更多企業(yè)提供了人工智能應用的優(yōu)秀示范。通過解讀世界經濟論壇全球“燈塔工廠”的32個人工智能用例,我們發(fā)現(xiàn):

    成本和用戶是企業(yè)部署工業(yè)人工智能的兩大動因

    隨著勞動力群體老齡化加劇、工資成本和離職率不斷攀升,制造業(yè)企業(yè)感受到了前所未有的人力成本壓力。與此同時,精益管理和數字化杠桿的潛力逐漸開發(fā)殆盡,工廠很難找到繼續(xù)優(yōu)化生產成本的方法。但機器智能可以提升工人的勞動效率,大數據分析輔助決策能夠提升投入產出比的效率,因此,人工智能成為開啟制造成本優(yōu)化新階段的鑰匙。

    對優(yōu)化用戶服務的追求,則是制造業(yè)把目光轉向人工智能的另一核心動因。隨著市場對用戶體驗的要求越來越高,生產商亟須向小批次、多品類、高質量、快周轉的大規(guī)模、定制化生產模式轉型。如何為用戶提供個性化的產品旅程?如何在大規(guī)模定制的條件下提升產品質量?如何準確預測需求、迅速交付?傳統(tǒng)的自動化設備和簡單的數字化改造無法徹底解決這些問題。生產者需要一條以用戶價值為中心的智能化生產線,才能為用戶創(chuàng)造端到端的極致定制體驗。

    高級分析和機器視覺是工業(yè)人工智能領域的兩大主流應用

    在工業(yè)領域,機器學習驅動的高級分析是普及較早的一項人工智能應用。該技術通過預測技術和最優(yōu)化模型,助力生產效率、能源效率和產品質量獲得進一步提升。在浦項鋼鐵集團的浦項工廠,基于深度學習的爐溫控制模型能夠自動預測高爐溫度,實現(xiàn)過程參數優(yōu)化值的人工智能推薦,推動高爐產出增加4%,綜合能耗降低0.7%;在拜耳制藥的加巴納特工廠,通過機器學習在線分析設備關鍵參數,智能分析和預測設備故障原因并自動提出行動建議,將關鍵設備的綜合效率(OEE)提升了50%;博世無錫工廠以高級分析系統(tǒng)實現(xiàn)刀具全生命周期的最優(yōu)化,根據性能分析調整操作方式,并結合設備效率和更換成本優(yōu)化換模規(guī)則,將刀具庫存降至10%以下;富士康工業(yè)互聯(lián)網公司在深圳工廠部署了集成工業(yè)大數據的中央決策云平臺,并通過全局規(guī)劃和智能應用將無人運營的“關燈工廠”變?yōu)楝F(xiàn)實,從而節(jié)省了88%的人力,并且提升了30%的生產效率。

    機器視覺是工業(yè)人工智能的另一項主流應用。該技術通過解析非結構性圖像數據來提供洞見,在質量過程控制和檢驗方面效果卓著。在塔塔鋼鐵集團(TATA Group)的艾默伊登(Ijmuiden) 工廠,集團旗下的分析卓越中心自行研發(fā)的機器視覺應用能夠快速識別帶鋼表面缺陷,確保有質量問題的產品不流入市場,由此將該問題帶來的質量成本損失降低50%;在丹佛斯集團(Danfoss) 的天津工廠,以三維機器視覺技術為內核的在線質量控制系統(tǒng)可對壓縮機油面位置進行精確監(jiān)控,以保證此類問題客戶“零投訴”。

    除此以外,這些“燈塔工廠”也在積極探索自然語言處理、先進機器人、流程自動化、智能云等其他人工智能技術的工業(yè)應用,以期在不同行業(yè)的豐富場景中進一步釋放工業(yè)人工智能的價值潛力。

    破譯密碼

    如何點亮工業(yè)人工智能?無數看到了人工智能的商用前景卻因落地實施的潛在挑戰(zhàn)而逡巡不前的企業(yè),都渴望破譯工業(yè)人工智能的通關密碼。然而,大多數企業(yè)卻落入了“人工智能技術陷阱”——過分強調技術本身,卻忽視了其他關鍵賦能要素,導致工業(yè)人工智能技術難以規(guī)?;涞?。事實上,部署工業(yè)人工智能是一項系統(tǒng)工程,企業(yè)必須在價值、數據、人才、文化和生態(tài)五大賦能要素上勤練內功。在此,讓我們把目光聚焦于國內某先進電子制造企業(yè)富士康工業(yè)互聯(lián)網股份有限公司(以下簡稱“工業(yè)富聯(lián)”),了解它積極推進“AI+X”五大賦能要素協(xié)同發(fā)展、擁抱工業(yè)人工智能的故事。

    AI+ 價值:以企業(yè)價值為導向,規(guī)劃人工智能戰(zhàn)略

    企業(yè)制定人工智能戰(zhàn)略的前提,是對其工業(yè)人工智能的價值取向形成清晰認識。富士康工業(yè)互聯(lián)網在人工智能領域起步之初,也曾嘗試過開發(fā)前幾年紅透半邊天的跨行業(yè)、跨價值鏈橫向整合的工業(yè)互聯(lián)網平臺。但由于進度緩慢、回報不清晰,富士康工業(yè)互聯(lián)網很快意識到專業(yè)領域知識的重要性。比起模型和算法,工業(yè)經驗和場域驗證才是決定應用工業(yè)軟件產品影響的關鍵證據。于是,工業(yè)富聯(lián)最高層重新思考并明確了自身部署工業(yè)人工智能的價值取向:立足優(yōu)勢行業(yè)、注重行業(yè)價值。

    此后,工業(yè)富聯(lián)從深耕多年的電子制造行業(yè)出發(fā),制定了以“VaaS”(Value-as-a-Service,價值即服務)為導向的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略:針對電子制造行業(yè)的價值痛點,研發(fā)智能管理、智能排配、智能監(jiān)控、智能分析、機器視覺檢測、智能調試等一系列智能技術應用,以價值創(chuàng)造作為工業(yè)軟件開發(fā)的初心,以價值實現(xiàn)作為工業(yè)軟件產品的始終?;谶@種價值導向的戰(zhàn)略定位,工業(yè)富聯(lián)很快便找到了工業(yè)人工智能的發(fā)力點,在垂直整合市場的賽道上跑得有聲有色。

    AI+ 數據:搭建從數據到洞見的工業(yè)物聯(lián)網架構

    工業(yè)人工智能在把海量數據轉化為智慧洞見的過程中,離不開強大而可擴展的工業(yè)物聯(lián)網架構作為保障。工業(yè)富聯(lián)的工業(yè)互聯(lián)網平臺分為設備層、車間層和企業(yè)層,在數據采集、傳輸、管理、分析、應用等各個階段針對每一層級詳細設計了架構需求:明確全面、精確、統(tǒng)一且兼容的數據采集;確保靈活而安全的數據傳輸和交互;建立安全、穩(wěn)定、高速、可擴展的數據管理平臺;強化可視化和先進分析能力;打造以用戶為核心的敏捷開發(fā)環(huán)境。

    如果說人工智能是企業(yè)的大腦,那么工業(yè)物聯(lián)網架構就是支撐大腦思考的神經元群。正是通過完備的工業(yè)物聯(lián)網架構,工業(yè)富聯(lián)才得以充分驅動并釋放來自數以萬計的機器人、傳感器和關鍵設備的巨大數據資源,實現(xiàn)工業(yè)人工智能應用的快速孵化和規(guī)模推進。

    AI+ 人才:工匠、器匠、智匠,一個都不能少

    推動工業(yè)人工智能,僅僅依靠數據科學家的力量顯然是不夠的。工業(yè)富聯(lián)在探索人工智能落地的征程中領悟到,只有打造一個融合了運營技術(OT)、信息技術(IT)和分析技術(AT)等各領域人才的跨職能敏捷作戰(zhàn)團隊,才能有效賦力人工智能項目的迭代開發(fā)。

    其中,OT專家是團隊中的“工匠”,主要負責描述業(yè)務。他們憑借豐富的生產和運營經驗準確判斷業(yè)務痛點和用戶需求,在精益改善和流程優(yōu)化方面發(fā)揮重要作用。IT專家是團隊中的“器匠”,主要負責整合數據。他們懂得如何快速采集、清洗并整合數據,包括跨部門、跨地區(qū)的系統(tǒng)、設備、人員和第三方數據,為人工智能提供全面、高時效性的數據土壤。AT專家則是團隊的“智匠”,主要負責生成洞見。由他們來執(zhí)行算法策略設計和模型開發(fā),在大數據的海洋中捕獲具有業(yè)務意義的洞見信息。

    與此同時,三類人員彼此間的合作和反饋也必不可少。在工業(yè)富聯(lián),OT人員的業(yè)務需求決定了IT人員的數據清單;IT人員的數據質量將顯著影響AT人員的分析效果;而AT人員的模型驗證和調校也需要OT人員的經驗輸入。工業(yè)富聯(lián)的成功經驗表明,為了推動工業(yè)人工智能成功落地,工匠、器匠、智匠,一個都不能少。

    AI+ 文化:講好故事,自上而下推動全員理念變革

    作為領導整個集團向人工智能全面轉型的頂層力量,工業(yè)富聯(lián)的管理者深知,只有自上而下講述堅定不移、振奮人心的轉型故事,才能推動全員持續(xù)的文化變革,將工業(yè)人工智能真正烙刻于企業(yè)的血脈之中。具體而言,工業(yè)富聯(lián)從公司愿景、組織架構和文化建設三個方面,講述了一個精彩的“工業(yè)人工智能”故事。

    首先是公司愿景。在談到工業(yè)富聯(lián)未來將走向何方時,其掌舵人不止一次明確表示:“我們要做一家智能制造和大數據公司!”AI、工業(yè)智慧和大數據也是他在各種場合頻頻提到的三個詞。從傳統(tǒng)的外包電子制造到創(chuàng)新的智能制造,工業(yè)富聯(lián)對工業(yè)人工智能的赤誠之心始終未改。

    其次是組織架構。工業(yè)富聯(lián)在旗下單獨設立了一個工業(yè)互聯(lián)網子公司,專門負責集團的智能制造以及工業(yè)物聯(lián)網技術的研究和業(yè)務拓展。該子公司的負責人位列集團董事會,昭示了集團上下對于工業(yè)人工智能的重視。

    最后是文化建設。在工業(yè)富聯(lián)偌大的工業(yè)園內,建于多年前的“IE(工業(yè)工程)學院”舊貌換新顏,變成了“工業(yè)互聯(lián)網學院”,這使每一個員工都意識到,集團對數字化轉型的決心勢不可當。同時,工業(yè)富聯(lián)還專門成立了一個“燈塔學院”,致力于培養(yǎng)工業(yè)大數據和人工智能人才,通過理念宣貫和實踐訓練,鼓勵每一位員工為推動企業(yè)向工業(yè)人工智能前進而提升自我,攜手成為照亮未來制造業(yè)的曙光。

    AI+ 生態(tài):創(chuàng)造并引領獨屬于自己的人工智能“朋友圈”

    企業(yè)的人工智能之路并非閉門造車的孤獨之旅,而是結交良朋益友的共創(chuàng)共贏。工業(yè)富聯(lián)的人工智能“朋友圈”兼具深度、廣度與靈活度。在深度上,工業(yè)富聯(lián)縱貫工業(yè)物聯(lián)網架構,從工業(yè)應用、功能平臺、系統(tǒng)整合、智慧產品到關鍵零部件,在各技術堆棧中儲備了豐富的技術伙伴資源,確保逾千應用和數十萬臺聯(lián)網設備能夠穩(wěn)定服務各類型用戶。在廣度上,工業(yè)富聯(lián)積極籌劃“政產學研用”的深度融合,一方面協(xié)助區(qū)域工業(yè)智能產業(yè)升級,另一方面通過聯(lián)合國內外高校和研究所進行人工智能的研究和試點,以期在技術供應生態(tài)圈之外形成更加廣泛的工業(yè)人工智能合作環(huán)境。在靈活度上,無論行業(yè)專家、互聯(lián)網新貴還是初創(chuàng)先鋒,都可以成為工業(yè)富聯(lián)歡迎的“AI之友”,工業(yè)富聯(lián)也在積極運用戰(zhàn)略合作、投資和并購等多種方式拓展人工智能“朋友圈”。

    先做到技術生態(tài)縱向整合,繼而推進“政產學研用”全盤融合——工業(yè)富聯(lián)打造的極具品牌領導力的人工智能“朋友圈”,成為它持續(xù)保持工業(yè)人工智能競爭力的重要保障。

    綜觀全球,涉足工業(yè)人工智能領域的企業(yè)早已證明了這種技術的獨特價值。人工智能技術在改善企業(yè)的生產力、效率、質量和成本等方面具備巨大潛力,無疑將成為賦能未來制造業(yè)的全新引擎。不過,企業(yè)的人工智能轉型之旅任重道遠。率先覺醒的企業(yè)必須堅定信念、勤練內功、即刻出發(fā),在工業(yè)人工智能領域開疆拓土,力求將自己變成閃耀未來智能制造之光的燈塔。

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