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新聞動(dòng)態(tài)導航圖

智能制造涉及的這些瓶頸和難點(diǎn),你知道多少?

2019-06-183654

人工智能、大數據等信息技術(shù)與傳統制造術(shù)的深度融合,不僅促進(jìn)了制造企業(yè)的轉型升級,也讓智能制造成為制造業(yè)的主要發(fā)展目標。如今,隨著(zhù)制造企業(yè)的快速發(fā)展,在智能制造上也遇到了一定的瓶頸和難點(diǎn)。

智能制造理論中涉及到的概念太多,圍繞著(zhù)應用:怎么用、誰(shuí)來(lái)用、什么時(shí)候用、什么場(chǎng)景下用。其中,考慮了三種可行性:技術(shù)可行性、經(jīng)濟可行性、現實(shí)可行性。所謂現實(shí)可行性,主要考慮到不能把人的能力考慮得太牛。

我們經(jīng)常從不同的角度提到智能制造,這實(shí)在讓人頭疼。

我們常把智能制造與轉型升級聯(lián)系在一起。但對一個(gè)企業(yè)來(lái)說(shuō),智能制造常常指的是技術(shù)層面的問(wèn)題,轉型升級是企業(yè)戰略方面的事情。從理論上說(shuō),轉型升級就是對組織、流程、業(yè)務(wù)等要素的重構。

我們有時(shí)候把智能制造簡(jiǎn)單地定義為“ICT技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的深度應用”。所謂“深度應用”,主要就是伴隨轉型升級和重構。而不是單單是服務(wù)于現有業(yè)務(wù)。強調這些的背景是:基礎技術(shù)提供的新機會(huì )在這里。這也是從技術(shù)手段角度定義智能制造。還可以從企業(yè)的外部表現或結果、目標來(lái)定義,比如提升企業(yè)的快速響應能力。從業(yè)務(wù)角度看,提升快速響應能力的手段包括“協(xié)同、共享、重用”。其中,“共享、重用”針對的是資源的準備,而協(xié)同則是資源的使用。

從業(yè)務(wù)角度看,互聯(lián)網(wǎng)的作用是提高協(xié)同能力;從經(jīng)濟學(xué)角度看,是提高了資源配置能力。故而,互聯(lián)網(wǎng)能夠促進(jìn)“協(xié)同、共享、重用”。按照熊彼特的觀(guān)點(diǎn),創(chuàng )新就是企業(yè)家的資源配置。所以,智能制造是企業(yè)家主導的、與技術(shù)密切相關(guān)的創(chuàng )新活動(dòng)——表現為“轉型升級”這種戰略活動(dòng)。其中,“共享、重用”涉及到資源的使用權限,需要有業(yè)務(wù)或者商業(yè)模式的創(chuàng )新來(lái)保證、需要由企業(yè)家推動(dòng)。而“信息集成”則是從IT技術(shù)角度為“協(xié)同”奠定基礎。當然,“協(xié)同”本身屬于業(yè)務(wù)范疇,IT如何集成則是要符合OT技術(shù)的要求。特別地,協(xié)同過(guò)程先要規范成“業(yè)務(wù)流程”,才能標準化,進(jìn)而實(shí)現智能化。事實(shí)上,流程本身就是一種知識。

協(xié)同的結果是快速響應。從實(shí)現的原理角度看,則表現為智能原理的應用。這樣,“智能制造”才與“智能”這個(gè)概念掛上鉤?!爸悄堋弊罨镜娜齻€(gè)要素是“感知、決策、執行”的統一;也就是維納當年提出的觀(guān)點(diǎn)。這是人工智能的三個(gè)學(xué)派之一。但長(cháng)期以來(lái),這不是主流學(xué)派。因為主流學(xué)派關(guān)注的是復雜決策相關(guān)的方法和理論?;ヂ?lián)網(wǎng)提升了“感知和執行”能力,故而促進(jìn)了智能制造。從某種意義上說(shuō),智能制造的思想,可以追溯到維納、與自動(dòng)化是同源的。但是,現在的條件與過(guò)去差別大了。在互聯(lián)網(wǎng)的背景下,這個(gè)理論再次彰顯生命力。

智能制造是決策革命。

通過(guò)“共享和重用”,互聯(lián)網(wǎng)幫助人們對更多的資源進(jìn)行配置。配置過(guò)程就是決策過(guò)程。這使得資源配置優(yōu)化的空間增大了,故而價(jià)值性增強。與此同時(shí),優(yōu)化配置的難度也因此而增大。故而,人們往往需要機器幫助人來(lái)配置資源。機器幫助人類(lèi)決策,意味著(zhù)人們控制復雜問(wèn)題的能力增強了。這就會(huì )釋放出工業(yè)創(chuàng )新的空間。比如“流水線(xiàn)上的個(gè)性化定制”,這就是工業(yè)4.0。而工業(yè)4.0又會(huì )帶動(dòng)數字化設計等一系列技術(shù)的進(jìn)步,如數字化設計。

決策需要知識。這種知識可以來(lái)源于人腦:用人腦的知識操作Cyber空間、把人腦的知識(邏輯)直接寫(xiě)成機器代碼、采用大數據記錄的成功案例、讓機器自己學(xué)習知識??傊?,知識的來(lái)源或者使用方式在互聯(lián)網(wǎng)、大數據的條件下發(fā)生了變化,有了更多的選項。其中,學(xué)術(shù)界指的“人工智能”側重決策,而“新一代人工智能”側重機器學(xué)習、尤其是深度學(xué)習——這種學(xué)習特別適合那些不便編碼的感性知識。

互聯(lián)網(wǎng)能夠帶動(dòng)大數據,大數據促進(jìn)決策智能技術(shù)和人工智能,智能化彰顯大數據和互聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值;進(jìn)而促進(jìn)大數據和互聯(lián)網(wǎng)的應用。

我們一直強調,智能制造要關(guān)注人機關(guān)系。換句話(huà)說(shuō),強調利用人的知識、彌補人的不足。這是從實(shí)現手段上說(shuō)的?,F實(shí)中,只有這樣做有技術(shù)可行性。潛臺詞是反對過(guò)度強調機器學(xué)習、機器決策。我們反對把智能制造理解為“機器換人”,原因是這約束了人們的視野、丟掉很多機會(huì )、還常常不具備經(jīng)濟性。

智能制造的瓶頸往往是經(jīng)濟可行性。經(jīng)濟可行性包括效益和成本兩個(gè)部分。前面說(shuō)的資源配置,是效益的來(lái)源之一。效益從何而來(lái)呢?在我看來(lái),中長(cháng)期是轉型升級帶來(lái)的效益,短期內是管理水平提升帶來(lái)的效益。

智能制造可以顯著(zhù)提升管理水平?;ヂ?lián)網(wǎng)可以實(shí)現“扁平化”、“遠程化”;大數據實(shí)現“透明化”、智能算法讓人避免淹沒(méi)在大數據的海洋中。由于歷史的原因,智能制造的機會(huì )往往在于管理與控制的融合;或者說(shuō)“信息化”與“自動(dòng)化”的“兩化融合”。所謂的“歷史原因”,就是指的這方面的機會(huì )比較多。

從管理入手,就要找到管理中的問(wèn)題。這時(shí)候,精益管理、6西格瑪、PDCA等方法就有用了。這些方法,讓我們先從OT角度發(fā)現價(jià)值,然后再從IT角度推進(jìn)智能化、讓價(jià)值落袋。這也是從技術(shù)經(jīng)濟可行性角度考慮的。所謂標準化、流程化、精益化是智能化的基礎,就是這個(gè)意思。

智能制造的另外一部分價(jià)值來(lái)源與成本的降低:“共享和重用”讓成本降低;大數據讓知識獲取的成本降低;工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺讓管理和持續改進(jìn)的成本降低。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺如何讓持續改進(jìn)的成本降低的?工業(yè)APP和數字孿生的思想解決了這個(gè)問(wèn)題。

 

文章來(lái)源:信息化和軟件服務(wù)網(wǎng)



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