人工智能真的會顛覆制造業(yè)嗎

對傳統(tǒng)制造業(yè)來說，最美好的場景莫過于“千人一面”，產(chǎn)品的同質(zhì)化意味著生產(chǎn)的規(guī)?；?，工廠可以借此有效降低成本、提升效率。然而，在消費(fèi)側(cè)，如果一個(gè)人和另一個(gè)人買的產(chǎn)品之間沒有什么太大的差別，那又何來的品牌忠誠度呢？

隨著90后、00后逐漸成為新的消費(fèi)主力軍，市場需求相比于過去發(fā)生了天翻地覆的變化。除了實(shí)用性，Z世代青年還要追求彰顯個(gè)性的獨(dú)特配置。在這種情況下，工廠必須重構(gòu)自己的柔性，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的小批量、定制化。

如今，工業(yè)4.0、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造的概念鋪天蓋地，但從本質(zhì)上來看，制造企業(yè)的目標(biāo)就是利用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)賦能傳統(tǒng)制造業(yè)，把傳統(tǒng)制造從以規(guī)模、成本、效益為第一要?jiǎng)?wù)，變成以定制化的體驗(yàn)、創(chuàng)新性的交付為競爭核心。

那么，究竟該如何實(shí)現(xiàn)這一跨越式的轉(zhuǎn)變？在由AWS于廣州主辦的“重構(gòu)高頻·AWS轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新峰會”上，聯(lián)想集團(tuán)首席科學(xué)家、副總裁于辰濤發(fā)表了題為《邊云融合和工業(yè)智能推動制造業(yè)全域效能提升》的主旨演講，闡述了自己對制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的獨(dú)到見解，并分享了AWS助力聯(lián)想全球化部署以及助力聯(lián)想客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)例。

攔在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路上的“四座大山”

“工廠當(dāng)前面臨的最大挑戰(zhàn)并不是無法實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)，而是如何在保證跟原來規(guī)?；a(chǎn)成本差不多的前提下去生產(chǎn)定制化的產(chǎn)品?！痹谘葜v一開始，于辰濤便一針見血地指出了問題所在。

過去，工廠升級改造的過程經(jīng)常會談到機(jī)器換人等話題，但那只是初級的自動化階段；現(xiàn)在企業(yè)的目標(biāo)則是要實(shí)現(xiàn)制造過程的數(shù)字化以及由此帶來的信息流的自動化，這需要從“人-機(jī)-料-法-環(huán)-測”幾個(gè)環(huán)節(jié)全面地進(jìn)行改造。然而，轉(zhuǎn)型升級的過程中卻橫亙著四座不得不翻越的“大山”：

第一大挑戰(zhàn)是工廠里的人工過程過多，導(dǎo)致工單流轉(zhuǎn)的方式難于滿足數(shù)字化。雖然現(xiàn)在很多工廠已經(jīng)部署了MES系統(tǒng)用于管理生產(chǎn)工單的執(zhí)行，然而訂單、物料、生產(chǎn)、交付各環(huán)節(jié)中人機(jī)交互復(fù)雜，多數(shù)以手工表單電子化進(jìn)行操作，導(dǎo)致交付周期長、出錯(cuò)率高。電子報(bào)單需要手工來填寫嗎？如果利用物聯(lián)網(wǎng)的手段，從物料的入庫，到生產(chǎn)制造過程中不同工位之間數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)，再到產(chǎn)品的交付，都應(yīng)該可以以數(shù)字化的手段完成。

第二大挑戰(zhàn)在于企業(yè)難以實(shí)時(shí)處理產(chǎn)線設(shè)備及終端的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)響應(yīng)。工廠信息流自動化的實(shí)現(xiàn)需要依賴于設(shè)備數(shù)據(jù)的采集和獲取，但這個(gè)過程卻絕非易事。單以傳輸過程來看，IT領(lǐng)域僅需一種傳輸控制協(xié)議TCP/IP，但是工業(yè)領(lǐng)域的控制協(xié)議卻超過2000種，有些專有工業(yè)協(xié)議的數(shù)據(jù)獲取甚至需額外付費(fèi)，或依賴日志數(shù)據(jù)讀取，更別說生產(chǎn)協(xié)作還需要對接MES、ERP、PLM、WMS等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。

第三大挑戰(zhàn)在于企業(yè)的信息化基礎(chǔ)差，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)既不全面，也不準(zhǔn)確，計(jì)劃準(zhǔn)確性低。我們不如以排產(chǎn)過程為例，中國目前有90%的離散制造工廠沒有APS（高級計(jì)劃排產(chǎn)）系統(tǒng)，排產(chǎn)只能靠廠長每天帶領(lǐng)工人開生產(chǎn)決策會，這就導(dǎo)致排產(chǎn)的準(zhǔn)確度不高。但是，即使給這些工廠上了APS，排產(chǎn)也依然不準(zhǔn)確，因?yàn)楣S只管控自己的生產(chǎn)，卻沒有整合供應(yīng)商上下游（包括天氣、地震、物流等）的數(shù)據(jù)。試想一下，如果物料的物流出現(xiàn)了異常，勢必會耽誤生產(chǎn)的進(jìn)程。

第四大挑戰(zhàn)是難于用人工智能技術(shù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，實(shí)現(xiàn)決策過程的智能化。很多人說人工智能會顛覆制造業(yè)，但事實(shí)真的如此嗎？一方面，很多重要的工業(yè)決策依賴于實(shí)時(shí)的邊緣計(jì)算，根本來不及將數(shù)據(jù)上傳到云端經(jīng)過分析再返回；另一方面，深度學(xué)習(xí)具有不可解釋性，但是工業(yè)智能的東西卻要求是可解釋的，這就要求方案商必須深刻掌握工業(yè)機(jī)理。

“所以我們認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型一定要遵從雙環(huán)驅(qū)動，即結(jié)合IT域和OT域組建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，然后通過統(tǒng)一的模型來賦能企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這種統(tǒng)一的模型不單單是AI，而是AI+工業(yè)機(jī)理模型?！庇诔綕M(jìn)一步總結(jié)道。

智能化時(shí)代的引領(lǐng)者和賦能者

為了助力傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級；為了給消費(fèi)者，中小企業(yè)，商用/企業(yè)級客戶，甚至電信級客戶提供更加智能化的技術(shù)；為了成為智能化時(shí)代的引領(lǐng)者和賦能者，聯(lián)想于2019誓師大會上重磅推出“3S戰(zhàn)略”。

所謂“3S戰(zhàn)略”，一是Smart IOT（智能物聯(lián)網(wǎng)），由它產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)智能化變革的基礎(chǔ)燃料。聯(lián)想將以5G為技術(shù)基礎(chǔ)連接一切，實(shí)現(xiàn)機(jī)器之間的高效自然的溝通互動，數(shù)據(jù)和服務(wù)在不同終端自由流轉(zhuǎn)；并利用AI使各類設(shè)備更加智能而產(chǎn)生全新的最佳的用戶體驗(yàn)；二是Smart Infrastructure（智能基礎(chǔ)架構(gòu)），它為智能化變革提供強(qiáng)大的計(jì)算、存儲和網(wǎng)絡(luò)支撐。聯(lián)想將在服務(wù)器、存儲、融合與超融合、網(wǎng)絡(luò)、HPC、云計(jì)算、邊緣計(jì)算以及軟件和服務(wù)等方面提供基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的定制化服務(wù)；三是SmartVerticals（行業(yè)智能），聯(lián)想通過自身的多年智能化轉(zhuǎn)型積累的經(jīng)驗(yàn)?zāi)芰?，針對不同垂直行業(yè)，提供端到端智能解決方案，助力行業(yè)的智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

于辰濤在接受物聯(lián)網(wǎng)的采訪時(shí)表示：聯(lián)想的優(yōu)勢在于“身先士卒”，要說服客戶，就先在自己的業(yè)務(wù)部門進(jìn)行充分的實(shí)踐。借助自身的大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)平臺，聯(lián)想在消費(fèi)端（客群營銷）和制造端（提升筆記本的生產(chǎn)質(zhì)量/優(yōu)化供應(yīng)鏈）均取得了不俗的成就。在對自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)驗(yàn)和產(chǎn)品進(jìn)行沉淀之后，聯(lián)想才開始轉(zhuǎn)向?qū)ν赓x能。迄今為止，于辰濤所在的數(shù)據(jù)智能事業(yè)部已服務(wù)了全國百余家重量級企業(yè)，推動中國制造業(yè)實(shí)現(xiàn)智能變革。

然而，無論是聯(lián)想在驅(qū)動自身數(shù)字化升級，還是助力客戶完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，都不可避免的會遇到全球化部署的問題，這正是AWS大顯身手的地方了。

站在自身的角度，聯(lián)想使用了AWS的Amazon CloudWatch、AWS CloudTrail 等管理和App服務(wù)；Amazon RDS、Amazon DynamoDB 等數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)；以及Amazon EC2、Amazon S3、Amazon EFS、AWS Lambda、Amazon VPC 等主要服務(wù)。同時(shí)，聯(lián)想還正在利用AWS 遍布全球的基礎(chǔ)設(shè)施打造全球統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖和實(shí)時(shí)混合云，以支撐其世界范圍內(nèi)的數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型。其10個(gè)數(shù)據(jù)中心分布在中國、北美、亞太、歐洲、俄羅斯全球5個(gè)不同區(qū)域，覆蓋160多個(gè)國家和地區(qū)，日增30TB數(shù)據(jù)，每日分析數(shù)據(jù)達(dá)到15PB。尤其是數(shù)據(jù)本地化收集的存儲，符合海外相關(guān)數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私保護(hù)法律，為聯(lián)想的海外業(yè)務(wù)發(fā)展減少了很大的阻力。

站在客戶的角度，在聯(lián)想為某能源集團(tuán)實(shí)施的數(shù)字化項(xiàng)目上，其通過AWS，實(shí)現(xiàn)了國外風(fēng)場數(shù)據(jù)的可靠回傳，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全球風(fēng)場設(shè)備的集中管理，做到了設(shè)備的實(shí)時(shí)故障監(jiān)控和資產(chǎn)狀況分析，實(shí)現(xiàn)萬里之外秒級故障響應(yīng)。遠(yuǎn)程感知風(fēng)機(jī)健康狀態(tài)，分析故障原因，優(yōu)化日常巡檢模式與周期，提高風(fēng)機(jī)使用率，運(yùn)維成本降低5%，故障響應(yīng)效率提升90%。

結(jié)語

“數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程是沒有盡頭的，而且是一直在發(fā)生的。傳統(tǒng)企業(yè)再造的目標(biāo)其實(shí)就是把自己變得像一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)一樣扁平、一樣高效。”于辰濤感慨道。

因此，聯(lián)想未來將始終專注于兩件事：一是向用戶轉(zhuǎn)型，二是向數(shù)字化轉(zhuǎn)型。