每天，我們都會(huì)聽(tīng)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(huì)圍繞消費(fèi)者所面對(duì)的境況而展開(kāi)。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(huì)受到更大的影響。

 

　　隨著傳感器數(shù)據(jù)洪流的到來(lái)，工廠有機(jī)會(huì)加入信息知識(shí)界，有效地推動(dòng)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(huì)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(guò)程中的全鏈路數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率、設(shè)備使用效率提升等目標(biāo)。

 

　　在市場(chǎng)方面，人工智能可以計(jì)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(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的生產(chǎn)計(jì)劃和市場(chǎng)計(jì)劃。在制造環(huán)節(jié)，可以通過(guò)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(shí)現(xiàn)自動(dòng)化診斷，設(shè)備實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。

 

　　埃森哲的研究顯示，人工智能的潛在好處遠(yuǎn)比過(guò)去的自動(dòng)化帶來(lái)的影響大得多，舉例來(lái)說(shuō)，在 1993 年至 2007 年之間，傳統(tǒng)的自動(dòng)化系統(tǒng)據(jù)估計(jì)已經(jīng)產(chǎn)生了 0.9% 的額外年增長(zhǎng)率，而在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中則增長(zhǎng)了 0.9%。

 

　　在利用人工智能進(jìn)行預(yù)測(cè)性和自我監(jiān)測(cè)方面，根據(jù)埃森哲的報(bào)告顯示，德國(guó)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(guó)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(dòng)訂購(gòu)替換部件，并預(yù)測(cè)維修需求。

 

　　通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)以及自我監(jiān)測(cè)，Bosch 能夠節(jié)省十億美元的成本開(kāi)支，并且預(yù)計(jì)會(huì)帶來(lái)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(huì)社（以下簡(jiǎn)稱日揮）與日本電氣株式會(huì)社（以下簡(jiǎn)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(kāi)發(fā)等領(lǐng)域提供工廠運(yùn)轉(zhuǎn)異常預(yù)測(cè)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(guò)分析涵蓋整個(gè)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(cè)的分析時(shí)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(shí)時(shí)測(cè)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 NTT Communications Corporation 與三井化學(xué)株式會(huì)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(cè)上。他們以來(lái)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，隨之高度精確地預(yù)測(cè)產(chǎn)生的氣體產(chǎn)品的質(zhì)量。

 

　　美國(guó)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(cè)服務(wù)。目前，GE 公司已經(jīng)開(kāi)始了對(duì)用于煉油廠、工廠、鐵路以及其他工業(yè)設(shè)施檢測(cè)的自主無(wú)人機(jī)和機(jī)器人「爬蟲」的檢測(cè)工作。

 

 

　　在制造過(guò)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(xiàng)工作必須由對(duì)產(chǎn)品非常熟悉、經(jīng)驗(yàn)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(guò)人工智能的圖像識(shí)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「AI Visual Inspection」視覺(jué)檢測(cè)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，檢測(cè)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 NEC Industrial IoT 中，新增 AI Visual Inspection 功能，協(xié)助作業(yè)人員進(jìn)行產(chǎn)品檢測(cè)。具體流程則是，NEC 將現(xiàn)場(chǎng)品檢時(shí)拍攝的系列產(chǎn)品影像，儲(chǔ)存保管在物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) NEC the WISE Iot Platform 云端上。當(dāng)影像數(shù)據(jù)達(dá)到一定的量后，云端的 AI 會(huì)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(chǎng)裝設(shè)的設(shè)備上。

 

　　在工廠端，則會(huì)運(yùn)用現(xiàn)場(chǎng)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(shí)，云端的 AI 也會(huì)自動(dòng)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(jì)、研發(fā)的工作量。

 

　　而 ABB 與 IBM 合作，可以在生產(chǎn)過(guò)程中記錄實(shí)時(shí)圖像，借助 ABB 系統(tǒng)，并結(jié)合 IBM Watson 的 AI 能力和實(shí)時(shí)產(chǎn)品圖像實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)瑕疵，識(shí)別人眼無(wú)法觀察到的問(wèn)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。

 

 

　　而人工智能在工廠中的應(yīng)用，最常被提及的也莫過(guò)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。

 

　　Universal Logic 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(shí)時(shí)快速進(jìn)行互動(dòng)并對(duì)環(huán)境做出回應(yīng)，它的能力包括識(shí)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(tái)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(dòng)機(jī)內(nèi)部進(jìn)行檢查的產(chǎn)品。除了構(gòu)建軟硬件平臺(tái)，通用電氣還投資了以自動(dòng)化移動(dòng)機(jī)器人著名的 Clearpath Robotics 和以蛇臂機(jī)器人著名的 OC Robotics。

 

　　隨著機(jī)器人的觸覺(jué)敏感度越來(lái)越高，對(duì)制造車間的組裝和獨(dú)立行動(dòng)工作，也將會(huì)越來(lái)越方便。而隨著傳感器與視覺(jué)技術(shù)的提升，機(jī)器人將會(huì)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(dòng)、包裝、運(yùn)輸或其他體力勞動(dòng)，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(yàn)主動(dòng)做出決策。

 

 

　　無(wú)論是德國(guó)的「工業(yè) 4.0」還是中國(guó)的「中國(guó)制造 2025」，還是美國(guó)政府想盡辦法讓制造業(yè)回流，制造業(yè)依然是全球國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)的核心戰(zhàn)場(chǎng)。然而，有此前有所不同的是，人工智能將為制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)加碼，國(guó)家對(duì)人工智能的投資和重視程度成為了一個(gè)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(yǔ)音識(shí)別和機(jī)器人技術(shù)。眾多投資都流向了美國(guó)的公司（66%），緊接著是中國(guó)公司（17%），據(jù) Infosys 調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在過(guò)去的一年，美國(guó)機(jī)構(gòu)很可能增加了對(duì) AI 技術(shù)的投資，盡管中國(guó)獲得的 AI 投資金額遠(yuǎn)低于美國(guó)，但其投資和 AI 的部署增長(zhǎng)迅速。麥肯錫研究稱，「我們的調(diào)查顯示，美國(guó)和中國(guó)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>