人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在變革制造業(yè)。根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇去年年底發(fā)布的報(bào)告，人工智能、先進(jìn)機(jī)器人、增材制造和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合將共同引領(lǐng)第四次工業(yè)革命。
大多數(shù)制造業(yè)企業(yè)（80％）預(yù)測(cè)未來(lái)會(huì)看到人工智能計(jì)劃的積極影響，預(yù)計(jì)收入增長(zhǎng)22．6％，成本降低17．6％。
事實(shí)上，制造企業(yè)已經(jīng)在使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間、發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)缺陷、改善供應(yīng)鏈和縮短設(shè)計(jì)時(shí)間了。然而，缺乏技術(shù)人員、數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)使得許多企業(yè)無(wú)法繼續(xù)前行。
通用電氣走在前沿
通用電氣（General Electric）是走在這一輪產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型浪潮前沿的企業(yè)之一，該領(lǐng)域的生產(chǎn)力下降促使通用電氣一直致力于探索人工智能的使用。
“截至2010年，生產(chǎn)力增長(zhǎng)率在4％至5％之間，”通用電氣軟件研究副總裁Colin Parris表示。然后，這個(gè)領(lǐng)域發(fā)生了變化，經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師們即將退休，而通用電氣所在的新興地區(qū)如印度和中國(guó)，主要?jiǎng)趧?dòng)力是年輕人。
同時(shí)，客戶(hù)要求正在迅速變得越來(lái)越復(fù)雜。通向目的地的多條線(xiàn)路上的極端天氣條件和空氣污染影響了通用電氣生產(chǎn)的噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)。社交媒體放大了任何故障的影響，迫使客戶(hù)要求更高的可靠性和更少的停機(jī)時(shí)間。
與此同時(shí)，客戶(hù)預(yù)計(jì)價(jià)格也將繼續(xù)下跌。
Parris說(shuō)：“人們會(huì)說(shuō)你無(wú)法預(yù)測(cè)未來(lái)。你絕對(duì)可以。人們希望價(jià)格更便宜?！?/p>
為了解決這個(gè)問(wèn)題，通用電氣公司轉(zhuǎn)向采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，從給客戶(hù)提供服務(wù)開(kāi)始，例如對(duì)噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)和渦輪機(jī)進(jìn)行維護(hù)。然后，通用電氣將AI應(yīng)用于內(nèi)部制造，然后是設(shè)計(jì)和內(nèi)部流程，例如數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)和人力資源。
“在過(guò)去至少10到15年中，我們一直在服務(wù)中使用各種模型和分析形式，”P(pán)arris說(shuō)。5年前，通用電氣開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)字雙胞胎以提供機(jī)器的虛擬呈現(xiàn)，例如風(fēng)力渦輪機(jī)或分組、風(fēng)電場(chǎng)等。數(shù)字雙胞胎也可用于呈現(xiàn)裝配線(xiàn)、整個(gè)工廠(chǎng)或采購(gòu)流程。
在通用電氣，數(shù)字雙胞胎用于模擬性能，預(yù)測(cè)故障，并對(duì)潛在改進(jìn)進(jìn)行快速測(cè)試。
“我們可以預(yù)測(cè)會(huì)在哪發(fā)生故障，這樣我們就會(huì)派專(zhuān)門(mén)的工程師，有針對(duì)性地庫(kù)存零件。我們提高燃油效率，延長(zhǎng)飛行時(shí)間，不用庫(kù)存不必要的零件。我們已經(jīng)為客戶(hù)實(shí)現(xiàn)數(shù)百萬(wàn)美元的成本節(jié)約?！?/p>
為每臺(tái)設(shè)備、每個(gè)系統(tǒng)或者每個(gè)流程配備數(shù)字雙胞胎的另一個(gè)好處是，通用電氣可以利用增材制造（例如3D打?。﹣?lái)生產(chǎn)定制零件，而不必依賴(lài)傳統(tǒng)裝配上的那個(gè)批量生產(chǎn)出來(lái)的替換零件。
“隨著時(shí)間的推移，機(jī)器的性能會(huì)發(fā)生降級(jí)?，F(xiàn)在我可以說(shuō)，‘因?yàn)槲铱吹接?xùn)練邊緣出現(xiàn)的設(shè)備損壞或者是這種刀片出現(xiàn)更多的開(kāi)裂，所以我是否可以設(shè)計(jì)專(zhuān)門(mén)的零部件？’增材制造讓我可以一次生產(chǎn)出一個(gè)部件，來(lái)解決這臺(tái)機(jī)器在環(huán)境中遇到的獨(dú)有問(wèn)題，而不是必須在大型工廠(chǎng)內(nèi)生產(chǎn)出數(shù)百個(gè)部件。以前，我不得不投資數(shù)億美元來(lái)建造工廠(chǎng)?，F(xiàn)在，我一次只打印一個(gè)部件，并且還可以不斷調(diào)整機(jī)器的機(jī)身和核心系統(tǒng)?，F(xiàn)在我有了這樣一臺(tái)可以不斷自適應(yīng)的、越來(lái)越富有成效的機(jī)器，我們稱(chēng)之為不朽的機(jī)器?！?/p>
“我正是我認(rèn)為對(duì)通用電氣來(lái)說(shuō)未來(lái)會(huì)變得非常有趣的原因，”他補(bǔ)充道。
預(yù)測(cè)性維護(hù)前景看好
還有其他一些制造企業(yè)也在考慮使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)降低成本、提高性能。
總部位于美國(guó)佛羅里達(dá)州的Jabil是一家財(cái)富500強(qiáng)公司，為全球主要品牌提供合約制造服務(wù)。幾個(gè)月前，Jabil公司開(kāi)始使用人工智能來(lái)發(fā)現(xiàn)制造缺陷，以及進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)。
例如，Jabil在中國(guó)開(kāi)設(shè)的一家工廠(chǎng)中，自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)機(jī)器配置有多個(gè)攝像頭尋找制造中的電路板存在的缺陷。
此前Jabil已經(jīng)使用了基本的圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)尋找缺陷，但系統(tǒng)標(biāo)記出要發(fā)送給操作人員進(jìn)行檢查的電路板中，有35％到40％實(shí)際上根本沒(méi)有問(wèn)題。
Jabil公司高級(jí)經(jīng)理Ryan Litvak表示：“操作員對(duì)每個(gè)圖像有兩秒鐘的時(shí)間，其中一些圖像可能非常大，有數(shù)百個(gè)組件。挑戰(zhàn)就在于要捕捉操作員的直覺(jué)，并且要有很高的準(zhǔn)確度，能夠判斷出這是一個(gè)缺陷，或者這不是一個(gè)缺陷?！?/p>
Jabil通過(guò)減少標(biāo)記的電路板數(shù)量而不犧牲準(zhǔn)確性，能夠讓其運(yùn)營(yíng)商把更多時(shí)間用在研究出問(wèn)題的電路板上，或者用于其他更有價(jià)值的任務(wù)上?！?/p>
“我們已經(jīng)能夠得出非常好的結(jié)果。真實(shí)缺陷的捕獲率在93％到98％，這是非常高的，不僅如此，還避免了大約70％的誤判，也就是那些實(shí)際上沒(méi)有缺陷的組件?！?/p>
他說(shuō)，概念驗(yàn)證涉及兩條生產(chǎn)線(xiàn)，這兩條生產(chǎn)線(xiàn)在設(shè)備和工藝上非常相似?，F(xiàn)在，Jabil正在努力將其推廣到不同的生產(chǎn)線(xiàn)上，以處理更大量的數(shù)據(jù)，并將新的決策過(guò)程直接納入工作流中。
Jabil公司關(guān)注的另一個(gè)領(lǐng)域是預(yù)測(cè)性維護(hù)，最大挑戰(zhàn)是要獲取所需的數(shù)據(jù)。
Litvak表示：“在使用中的系統(tǒng)有很多，大量不同的設(shè)備。其中一些系統(tǒng)有自己的系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行維護(hù)，有些則沒(méi)有。一些供應(yīng)商通過(guò)電子表格來(lái)追蹤維護(hù)情況，有些則是有自己開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)。”
他說(shuō)，Jabil的數(shù)據(jù)科學(xué)家正在努力規(guī)范這些數(shù)據(jù)，并與微軟的專(zhuān)家合作，建立預(yù)測(cè)設(shè)備故障所需的深度學(xué)習(xí)模型。
根據(jù)麥肯錫的研究結(jié)果，對(duì)工業(yè)設(shè)備進(jìn)行AI增強(qiáng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)將使年度維護(hù)成本降低10％，停機(jī)時(shí)間減少20％，檢查成本降低25％。
麥肯錫慕尼黑辦事處的合伙人MatthiasK?sser表示，最近幾個(gè)月有幾個(gè)對(duì)人工智能特定用例進(jìn)行試點(diǎn)項(xiàng)目引起了人們極大的興趣。
最大的影響是在質(zhì)量檢查和預(yù)測(cè)性維護(hù)中使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和傳感器數(shù)據(jù)。
他說(shuō)：“我們目前在幾家試圖利用人工智能巨大潛力的公司內(nèi)實(shí)施這種基于視覺(jué)的AI應(yīng)用。然而，為了充分利用潛力，企業(yè)需要快速將這些試點(diǎn)的學(xué)習(xí)項(xiàng)目轉(zhuǎn)化為跨職能和流程的整體AI轉(zhuǎn)型。這個(gè)時(shí)候才真正開(kāi)始發(fā)揮作用?！?/p>
準(zhǔn)確性問(wèn)題
另一家剛剛開(kāi)始使用圖像識(shí)別來(lái)發(fā)現(xiàn)制造問(wèn)題的制造企業(yè)是Lennox International，一家位于美國(guó)達(dá)拉斯的HVAC系統(tǒng)制造商。
Lennox公司IT、高級(jí)和新興技術(shù)總監(jiān)Sunil Bondalapati表示：“準(zhǔn)確率遠(yuǎn)高于人類(lèi)?，F(xiàn)在，我們的準(zhǔn)確率提高了大約20％。我們認(rèn)為這不是人員數(shù)量的對(duì)比，更多是準(zhǔn)確率的對(duì)比?！?/p>
Lennox公司還向企業(yè)客戶(hù)提供設(shè)備租賃，與通用電氣一樣，改善維護(hù)是核心需求。
如今，HVAC設(shè)備將有關(guān)其性能的信息傳輸?shù)皆贫?，每小時(shí)有800萬(wàn)條新記錄。
利用智能來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)設(shè)備故障，這在以前是不可能的。
Bondalapati表示：“這就是人工智能的用武之地，它可以保留兩年前特定設(shè)備的背景和記憶——設(shè)備在105度溫度下的性能如何，當(dāng)濕度達(dá)到某個(gè)點(diǎn)的時(shí)候，性能如何，現(xiàn)在性能又是怎樣的?！?/p>
Lennox從4個(gè)月前開(kāi)始這個(gè)項(xiàng)目，其結(jié)果令人鼓舞，Lennox已經(jīng)決定在接下來(lái)的4個(gè)月內(nèi)開(kāi)始全面推進(jìn)該技術(shù)。
他說(shuō)，計(jì)算維護(hù)方面的投資回報(bào)是一件棘手的事情。“當(dāng)設(shè)備沒(méi)有發(fā)生故障時(shí)，你如何計(jì)算投資回報(bào)率？我們不得不在明年做一些數(shù)據(jù)收集方面的工作?！?/p>
但Lennox已經(jīng)把存儲(chǔ)和計(jì)算成本降低一半了，因?yàn)槭褂昧薉ataBricks技術(shù)來(lái)整合數(shù)據(jù)。
“現(xiàn)在20個(gè)內(nèi)核減少到4個(gè)內(nèi)核，”他說(shuō)。
人工智能在的Lennox另一個(gè)用途是財(cái)務(wù)方面。舉例來(lái)說(shuō)，計(jì)算公司應(yīng)該為保修留出多少錢(qián)。
Bondalapati說(shuō)：“以前，我們只是批準(zhǔn)一定數(shù)額的金額——例如2000萬(wàn)美元或者3000萬(wàn)美元——而沒(méi)有科學(xué)的方法來(lái)知道需要多少錢(qián)來(lái)為客戶(hù)退貨。今天，使用人工智能，我們能夠預(yù)測(cè)每個(gè)組件的故障率，并告訴保修部門(mén)預(yù)留多少錢(qián)，隨著我們獲得的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，我們也可以隨時(shí)調(diào)整預(yù)算金額。”
他說(shuō)，他預(yù)計(jì)這樣做可以讓預(yù)留金額減少10％。
人工智能激增的力量
Lennox也在使用人工智能來(lái)解決會(huì)計(jì)問(wèn)題。
“我們做了數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的總分類(lèi)賬，讓財(cái)務(wù)員工來(lái)處理每天所有的賬目顯然是不可能的?！?/p>
他說(shuō)他的團(tuán)隊(duì)一直在尋求利用人工智能來(lái)幫助企業(yè)的機(jī)會(huì)。
“我們就像一個(gè)內(nèi)部咨詢(xún)機(jī)構(gòu)。我們一直在售賣(mài)這種產(chǎn)品，我們每周與業(yè)務(wù)部門(mén)和其他利益相關(guān)方進(jìn)行溝通，并提出其他用例供他們?cè)囉谩！?/p>
他說(shuō)，Lennox在使用人工智能方面還處于初期階段?！皩?duì)于像我們這樣的行業(yè)來(lái)說(shuō)，人工智能是一條艱難的道路，而且需要說(shuō)服那些還持懷疑態(tài)度的受眾?！?/p>
AI今天的主要局限：技能和數(shù)據(jù)
機(jī)器學(xué)習(xí)和高級(jí)分析在預(yù)測(cè)性維護(hù)和制造過(guò)流程的其他方面也發(fā)揮著重要作用。
根據(jù)普華永道最近的一項(xiàng)研究，78％的制造企業(yè)已經(jīng)部署或計(jì)劃部署預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)，其次是制造執(zhí)行系統(tǒng)（73％）、數(shù)字雙胞胎（60％）、機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化（59％）。
只有29％的企業(yè)正在使用或者計(jì)劃使用人工智能，而普華永道將人工智能定義為不僅是機(jī)器學(xué)習(xí)和高級(jí)分析、能夠制定獨(dú)立認(rèn)知決策的技術(shù)。
今天，大多數(shù)焦點(diǎn)集中在嵌入人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以降低成本，普華永道負(fù)責(zé)IT戰(zhàn)略的負(fù)責(zé)人Kumar Krishnamurthy表示。“但我的預(yù)測(cè)是，其中一些技術(shù)將幫助企業(yè)擴(kuò)大規(guī)模并提高生產(chǎn)力水平。”
他說(shuō)，客戶(hù)的需求和行業(yè)顛覆者所面臨的壓力將迫使制造企業(yè)做出改變。
然而，這項(xiàng)技術(shù)并不像人們所認(rèn)為的那樣成熟，他說(shuō)。此外，缺乏人工智能技能和缺乏可用數(shù)據(jù)也阻礙了這一過(guò)程的發(fā)展。
根據(jù)普華永道的調(diào)查，在實(shí)施了人工智能的制造企業(yè)中，有52％的企業(yè)表示，缺乏技術(shù)人才是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)，42％的企業(yè)認(rèn)為挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)的可靠性。
將AI融入設(shè)計(jì)過(guò)程中
帕羅奧多研究中心（Palo Alto Research Center，PARC）正試圖在制造流程中很難且極其耗時(shí)的設(shè)計(jì)階段，克服技能和數(shù)據(jù)問(wèn)題。這家施樂(lè)旗下的公司專(zhuān)注于各項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)，例如激光打印、面向?qū)ο蟮木幊獭D形用戶(hù)接口、光存儲(chǔ)和許多其他基礎(chǔ)技術(shù)。
PARC實(shí)驗(yàn)室經(jīng)理兼研發(fā)副總裁Ersin Uzun說(shuō)，人工智能可以滿(mǎn)足功能性要求，解決成本、監(jiān)管和制造方面的限制，并提出人類(lèi)無(wú)法想到的設(shè)計(jì)。
“如果我要你設(shè)計(jì)一些能讓我拿著液體的東西，你可能一下子會(huì)想到像杯子這樣的東西。你不一定會(huì)立刻想出像Camelback這樣的設(shè)計(jì)?！?/p>
除了設(shè)計(jì)，PARC還致力于創(chuàng)造可以知道如何使用減材和增材制造方法實(shí)現(xiàn)這一設(shè)計(jì)的技術(shù)，并考慮到不同設(shè)計(jì)和制造選擇可能帶來(lái)的缺陷。
“今天，你設(shè)計(jì)出東西之后，發(fā)送給制造專(zhuān)家，他們要弄清楚如何制造出來(lái)，然后工程和分析人員看看制造的部件是否滿(mǎn)足我們的操作要求，這需要幾個(gè)月的時(shí)間?！?/p>
Uzun說(shuō)，制造業(yè)是一個(gè)少見(jiàn)的、物理能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于軟件能力的領(lǐng)域。
“我們擁有非常令人興奮的新材料，新的增材制造技術(shù)，混合制造設(shè)備。但是你看看人們正在使用的軟件，就會(huì)發(fā)現(xiàn)在這個(gè)時(shí)代你可以用你擁有的材料和工具來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。我們現(xiàn)在擁有的這些機(jī)器可以同時(shí)進(jìn)行增材和減材制造，但你無(wú)法真正為制造能力而進(jìn)行設(shè)計(jì)。所有這一切都是手工完成的，基本上超出了任何人類(lèi)的認(rèn)知能力，滿(mǎn)足了我們今天的大多數(shù)復(fù)雜制造的需求?！?/p>
PARC區(qū)域經(jīng)理Sai Nelaturi表示，為了使設(shè)計(jì)工具能夠跟上材料科學(xué)和制造技術(shù)的變化步伐，人工智能需要融入工具本身中。
PARC還致力于創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議，使制造工廠(chǎng)中的所有不同系統(tǒng)能夠相互通信，并創(chuàng)建以AI為驅(qū)動(dòng)的算法，優(yōu)化能源使用、吞吐量、效率和安全性。
Uzun說(shuō)，PARC不會(huì)制造技術(shù)本身?！拔覀兪莿?chuàng)新的合作伙伴和技術(shù)提供商。我們創(chuàng)造這些技術(shù)，讓他們進(jìn)入原型階段，并找到合適的合作伙伴將其推向市場(chǎng)。”
今天，PARC正在與大型和小型制造企業(yè)合作，測(cè)試這些技術(shù)并將其推向市場(chǎng)。他說(shuō)，人工智能技術(shù)可以幫助中小型制造企業(yè)提高競(jìng)爭(zhēng)力。
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