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电销机器人,为企业营销创新赋能
悟空话务电话机器人应用 | 智能制造和人工智能的场景应用
  • 作者:大坝科技
  • 发表时间:2018-11-08 10:13
  • 来源:悟空话务电话机器人

 
 
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 2018年中国大数据BI行业分析报告
 
 智能制造顶层设计:解读数字化工厂顶层设计与规划
 
 百度内部培训 数据分析中的道与术
 
 如何让普通的生产工厂插上智能的翅膀成为真正的智能工厂正在成为制造业共同思考的问题。
 
 制造业中生产过程中每天产生海量的数据,这些数据都存储在数据库里面,而真正能够 发挥实际价值的数据却非常少,从而造成数据资源的极大浪费。如何对生产过程中的海量数 据进行处理从而发挥数据的价值,将数据不再仅仅是数据,而成为生产的资产是每个制造业 管理者都关心的问题。
 
 为了实现对数据的利用,降低生产成本提高生产效率,很多供应商都 提出了智能工厂的解决方案。 目前社会上提到的智能工厂很多,而真正能够做到智能化的却 很少。 笔者基于多年在制造业中的工业机理模型经验和在智能技术领域的一些实践, 介绍下目前智能技术以及其在制造业场景的应用情况。
 
 一、人工智能' target='_blank'>人工智能、云计算、大数据、物联网的关系是什么?
 
 提到智能技术大家首先联想到的就是人工智能、大数据、云计算、物联网等。而很多人对这些名词间的关系模棱两可。因此有必要首先介绍下其间的联系。 为了便于读者理解,这里不 引用每个名词的通用定义,而采用通俗易懂的方式进行解释。人工智能从狭义角度讲就是以 CNN 卷积神经网络为代表的模型算法, 具体的应用图像识别和语音识别。
 
 目前社会上所有提到的人工智能技术包括人脸识别、自动驾驶、语音交互、阿尔法狗、指纹识别等等均是基于 CNN 卷积神经网络为核心算法的应用。因此,人工智能本质就是一种算法。云计算本质是一 种从资源到架构的全面弹性, 通俗的讲, 比如对于一台电脑,有 100 个任务,那么电脑在执 行这 100 个任务时就要有个排队,依次进行,而当数据量很大时, 超大的任务量将会造成电 脑服务器崩溃。
 
 而云计算就是可以将一台电脑的服务器虚拟成多台电脑,比如我们很多人都用过 VMware 的虚拟机软件,该软件可以把我们的 PC 机电脑虚拟成拥有不同内存、存储容 量和网络的小电脑, 这样 100 个任务将会同时分解到多台电脑去执行, 这就是分布式计算, 从而大大提高计算效率。 大数据通俗的讲就是海量的数据, 具有复杂的数据关系。
 
 物联网通俗讲就是通过网络协议将生产过程中的仪器仪表、 视频、语音、文本等数据全部进行连接。 为了通俗理解他们间的关系,笔者将其关系表示如下图所示,并以一方高人的成长历程作为比喻。
 
 物联网、互联网比喻作为一个人的成长环境, 通过在社会、 学校、环境中的不断学习, 将会收获海量的知识,这些海量的知识就是大数据。 要想有效的利用海量知识并发挥其价值 需要各种数据模型(包括统计分析、机器学习、人工智能、工艺机理模型)对数据进行训练, 这种训练的过程比喻为一个军师(或者老师)对人的指导、培养过程。 而数据模型的分析训 练需要云计算进行快速高效的迭代,从而形成丰富的知识经验,成为一方领域的高人。而云 计算就相当于人类的大脑。
 
 二、 数据模型包括哪些?如何对模型进行选择?
 
 由以上分析可知,一方高人的形成包括数据采集层、数据存储层、数据模型层、数据计算 层,其中数据采集和数据存储依托于目前的 MES 系统已经能够很容易的实现。数据计算依 托于阿里云、华为云、百度云的计算服务也能容易做到。目前的核心限制环节在于数据模型层,即如何将生产中产生的大数据通过数据模型转换为有价值的信息。因此,笔者在本节着重对数据模型的选择进行介绍。
 
 对于数据模型的分类仁者见仁智者见智,没有统一的 定义,笔者结合多年的工作经验, 认为主要分为以下四类, 包括统计分析、机器学习、深 度学习以及工艺模型。
 
 由于篇幅关系,本文将不再具体解释每个模型的具有原理和算法, 后续将会详细讨论。 数据模型详细具体分类如下图所示,由图可知,统计分析模型主要包 括线性回归、多元线性回归、非线性回归、 spc 分析、相关性分析等;机器学习模型主要 包括逻辑回归、支持向量机、 k-means 聚类、神经网络学习、决策树、贝叶斯模型、随机 森林等;深度学习(人工智能)主要包括 CNN 卷积神经网络网络等;工艺模型主要涉及冶金或者化工行业的物理化学反应,包括热力学和动力学相关理论知识,生物发酵化学反应 以及基于边界条件的最优解等问题。
 
 以上介绍了数据模型的分类,那么如何对模型进行选择呢?
 
 由于每个模型有其特殊的需求,本文主要根据数据的类型、数据量以及应用业务场景的不 同将其分为分类、回归、聚类、 降维、深度学习五大类,如下图所示。 通过该图结合生产 的数据类型、数据量以及数据实现的目标从而有效的选择需要的数据模型。
 
 三、智能技术在制造业中有哪些应用?
 
 对于智能技术,笔者认为从广义角度讲,凡是能够代替人工操作并能够有效提高工作效率的都可称作为智能技术;从狭义角度讲,智能技术主要是以机器学习、深度学习等复杂算法为核心,并将数据转换为有价值信息的技术。
 
 因此, 智能技术在制造业中的应用从广义角度讲可以概括为运营管理、智能模型、智能装备 等方面,每个方面包含内容如下图所示。其中运营管理包括财务管理、供应链、资金管理、人力资源、协同办公、智能物流、设备管理、能源管理、安环管理和自动报表等。智能模型 主要包括统计分析、机器学习、工艺模型、企业大数据、成分预测、设备预警、智能调度、 辅助决策以及人工智能等。智能装备主要包括机器人、自动化装备等。
 
 从狭义角度讲,智能技术在制造业中的应用主要包括以下 7 个方面,其中统计分析主要依托于柱状图、饼状图、散点图等实现对生产重要数据的实时展示和辅助决策等;图像智能识别技术主要应用在车牌识别、人脸识别、钢铁企业表面质检检测系统、标记号码自动识别等; 语音智能识别技术主要依托于科大讯飞等成熟产品,实现在局部区域进行人机对话操作,从 而减少人员数量;基于实时数据的智能预测主要基于生产过程实时的工艺数据和检化验数据 依托于智能模型对终点成分进行预测判定,以及根据设备重要工艺参数进行智能故障预警等。 基于历史数据的智能预测主要是针对无法实时获取生产实时数据的类型,需要根据历史 数据通过智能模型对终点成分、温度、压力以及设备故障等进行预测报警,还包括通过历史 数据的判定分析,结合智能模型,发现现场操作人员的数据作弊问题。基于聚类分析的专家系统主要包括通过对历史数据多维度的分析,通过聚类算法实现对产品质量以及新产品性能 等进行智能预测。基于边界条件的最有决策问题主要针对于一定限制条件下,对于某个目标通过建立线性方程组实现线性规划求解,从而实现最佳成本优化以及不同价格物料的最优匹 配,典型的应用场景为配料过程。对于更加具体的应用场景,将会在后续文章进行详细介绍。
 
 注:本篇文章主要是对智能技术和其在制造业场景的应用进行简要的概述,对于细节并未详细展开,希望让读者能够有个全面的了解。后续将会对细节进行介绍,敬请期待。 由于个人 水平有限,难免有不当之处,敬请批评指正。(本文完)
 
 智能制造和人工智能,是不是两码事?
 
 制造就是制造,就是它本身。不需要用各种先锋旗帜来混淆视听。
 
 制造就是制造,不要总是被引领
 
 去年早些时候,“互联网+”曾经被视为“智能制造”的灵丹妙药。经过一段时间的争吵、实践和沉淀,“制造业+互联网”的融合,才勉强修成正果。这看上去不过是一个词的顺序颠倒,背后却是不同角色的利益集团,在进行话语权的角斗。
 
 而在今年,随着“人工智能”出现在政府报告中,“AI2.0+制造”眼看着又要出现在江湖。这对于中国制造2025,恐怕又是一次身不由己的晃动。
 
 “智能制造”自身已经完全被舆论所异化。定语“智能”二字,奇怪地成为最大的主角和乐趣,而“制造”本身则沦为配角。
 
 在这种情况,引入“AI2.0”只会助长本来已经热气腾腾的“智能”。
 
 要不要就叫做“人工智能制造”?让“制造”干脆直接沦为“第三角色”。
 
 AI2.0,真的能引领智能制造吗?
 
 即使是IBM的沃森,现在也面临着大量的问题。沃森跟西门子合作,在工业领域也不过是配角。只玩算法的,是不会弄明白工业的。大家总喜欢用谷歌的AlphaGo举例子说明AI跑得有多快,可这跟制造业,能有多大的关系。我们几乎也没有任何案例说明AlphaGo在工业领域有多大的进展。说白了,那不过是一场秀而已。
 
 对制造而言,机器人、大数据都是大家吹过且正在漂浮的泡泡;人工智能则正在全新升腾。这些泡泡,如果来自市场和投资商一起吹动的,政府乐见其成;然而,如果政府花费太多心思放在这一类技术上面,那么智能制造势必误入歧途,这种“智能”过热的制造,将是制造业的悲剧。
 
 为什么制造业需要被ICT引领呢?制造就是制造,就是它本身。不需要用各种先锋旗帜来混淆视听。
 
 机器人+制造,也差点成为我们智能制造的主流,“机器换人”这一口号前两年还曾大行其道,但现在迅速过气成为没人愿意提及的晦气词。机器人不是不能引领制造,但要看国情。
 
 日本2015年1月出台《机器人国家战略》之后,矢志不移地将机器人在跟物联网、跟日本制造紧密地结合。那是有原因的,日本已经是世界排名数一数二的机器人强国,借用自己的优势是顺水推舟的事情,而中国机器人现在关键三大部件,都未能取得突破;在开源机器人系统、软件又有落后的情况下,奢谈机器人与制造的关系,最终势必沦为“中国是机器人最大的市场”这种我们屡见不鲜的结局。
 
 在上周浙江余姚举办的中国机器人峰会,凯文·凯利这个在中国疯狂收割出场费的美国预言家,倒是从侧面给了我们一个提醒。他认为,在现有的基础上,人工智能技术第一个影响到的领域应该是金融领域,而且这种影响已经开始;另一个就是零售行业。
 
 也许凯文凯利并不懂制造业,但他应该在美国也没有看到这种迹象。
 
 弯下身子搞“制造”,而不是翘起脚尖搞“智能”,是当下工业界需要正面应对的问题。不要再干“语不惊人誓不休”的大事啦,而是要下沉搞出一些“寒窗十年无人知”的突破。
 
 调门过热的智能制造
 
 智能制造是过热的,正在演变成一场无心而起的非市场化的逐利行为。这方面原因,综合了多种指向不同的志向,既有新奇元素的加入,容易理解,容易“说出水平”,也有急功近利的示范工程、领导视察的需要。
 
 重要的是,智能制造已经俨然成为“中国制造2025”的主舆论、主焦点,万般宠爱——无论是资金投入、各级政府言行还是政策研究机构,这对发展2025,将会非常不利。
 
 智能制造的调门起的太高,是不太适合中国工业极其不均衡的国情。中国工业是一个超级熔炉,这里面生米、熟米各种夹生饭十分不同,千层饼万层酥的现象比比皆是。而共性的问题,则是工业思想淡漠、四基工程薄弱、制造工艺跟不上等问题。
 
 这些问题,都不是“智能”的事情。但却是中国工业真正可以“强国”的根基。
 
 笔者前些日子去沈阳凤城考察增压器产业集群。这个凤凰山脚下的增压器产业区,呈现出生龙活虎的市场活力。许多企业搞技改、搞工艺改进、搞横向联合,有声有色,好一片民营企业的勃生之相。有一两家可以隐隐地看到德国“隐形冠军”那种作派的影子。
 
 然而就“智能制造”而言,这里几乎“纹丝不动”。以生产方式为例,目前基本解决了设备数控化的问题,但自动化正处在呼之欲来的阶段。而信息化几无培育,数据分析更是不见踪迹。而至于工业思想、战略意识,则基本处于民营企业原生态自发生长的阶段。差距相当不小。
 
 精益只有一点若有若无的影子,一些零星的5S看板挂在每个车间的里面。
 
 如果智能制造之风,不能更好地扶持如此有活力的“增压器之都”——凤城,那么只能说,我们的“智能制造”调门起的太高。这里有数百家企业,每家企业都有多多少少几十号员工——他们是东北不景气的工业局势下的一面闪亮的旗帜。“春风不度凤凰山”,那就是春风不识百姓门,“智能制造”之风不该只盘旋在少数企业的上空。
 
 在美国面向未来的先进制造伙伴计划中,国家制造创新网络是重要的一环。然而,从其分布来看,14个创新中心绝大部分都跟材料、工艺、电子相关,跟数字化制造、跟智能制造都只是各有一个。而且即使“智能制造平台”强调的也是能源效率和公共平台问题。
 
 就是这样,“人工智能”都没排上队呢。
 
 想想也是,如果谷歌、FaceBook都可以搞人工智能,山姆大叔何必亲自上呢?
 
 少谈一点智能,多谈一点制造,对中国制造2025尤其重要。中国制造2025是强国阶段的第一步,仅仅是第一步。对于“智能”而言,放到2035作为重点,恐怕都未必太晚。
 
 中国当下,似乎把制造业转型重点放在了智能制造上。然而,中国绝大部分企业连数字化制造都没有摸门,如果奢谈智能制造,中国制造将很容易进入了一个“迷雾阵”。“智能制造是2025的主战场”,这一选择,难免过于乐观。而这会误导中国制造2025的大好气候。
 
 智能制造没有版本论
 
 越来越多的实践和舆论表明,工业4.0可以看成是德国制造最强有力的一次国家营销之笔。笔者在三年前,就对此深怀警惕之意。至少现在,大多人已经开始将“工业4.0”跟“第四次工业革命”区分开来。
 
 如果从工业历史发展阶段,来严格地地考察工业4.0到底是什么?那么很难给出一个令人信服的结论。它看上去,更像是一个版本概念,不过是一个武断的“工业断代史”思路,是历史阶段论的说法。如果这样理解,那么就难免会有补课论之说。
 
 因此,“工业2.0补课、工业3.0普及、工业4.0示范”就会出现。这种说法,正是对“工业4.0断代史”思维的一种本能式的应激反应。
 
 “人工智能+制造”最终目的是加快制造业转型升级
 
 中国社会科学院工业经济研究所和腾讯研究院共同研究编制的《“人工智能+制造”产业发展研究报告》认为,对于复杂的制造业来说,互联网的定位更应该在“助力者”而非“颠覆者”,帮助制造企业加快转型升级的步伐。
 
 “人工智能+制造”本质是追求人机协同
 
 人工智能作为一类信息技术,诞生于20世纪50年代,几乎与计算机同步。60多年来人工智能涉及的技术和派系众多,学界并没有一个明确的定义。对于大多数公众而言,从其发展目的的角度,可以简单将其理解为“与人类一样聪明的人造机器”。
 
 将这个聪明的“机器”放入制造业中,主要的作用就是使机器能够“达到甚至超过人类技工水平”,以实现企业生产运营效率的提升。这个放入“人工智能”的“智能化”过程,与过去制造业追求“自动化”的过程实际上有本质的差异。“自动化”追求的是机器自动生产,本质是“机器替人”,强调大规模的机器生产;而“智能化”追求的是机器的柔性生产,本质是“人机协同”,强调机器能够自主配合要素变化和人的工作。
 
 因此,“人工智能+制造”未来所追求的,不应是简单粗暴的“机器替人”,而应是将工业革命以来极度细化、甚至异化的工人流水线工作,重新拉回“以人为本”的组织模式,即让机器承担更多简单重复甚至危险的工作,而人承担更多管理和创造工作。
 
 “人工智能+制造”必然走向平台模式
 
 制造业是一个庞大的产业,同一个厂房里,可能有好几种来自不同厂家的生产设备,这些设备往往采用各自的技术和数据标准,彼此之间并不能直接连通和交互。不同的工厂乃至不同的制造业企业,差异就更大了。这样的差异使得传统制造业信息化难度大、效率提升有限。
 
 互联网的普及和发展催生了“平台模式”,平台内信息传播的速度大大增加、交易成本大大降低,有效促进了经济效率的提升。近几年,互联网的这个模式逐渐扩展到了各行各业。对于制造业而言,这个模式就是“工业互联网平台”。
 
 未来“人工智能+制造”的实现的重要基础就是这个平台,由这个平台为产业提供通用的算力(工业云计算和边缘计算)、算据(工业大数据)和算法(工业人工智能)能力,从而推动整个产业的转型升级。根据调研公司MarketsandMarkets的数据显示,这三部分代表的全球工业互联网平台市场规模占整体“人工智能+制造”的比例,将从2016年的24%增长为2025年的36%,达到2.6千亿美元。
 
 互联网助力“人工智能+制造”的三类典型场景
 
 互联网经过数十年发展,已成为信息革命的中坚力量,也是当前人工智能技术发展的领航者。其连接、数据、云、算法和安全等五方面的经验与积累,能够有效支持其推动人工智能与各产业结合落地。对“人工智能+制造”而言,目前互联网助力的典型场景主要有三类:
 
 一是产品注智,从软件到硬件的智能升级。互联网可以将其人工智能算法,以能力封装和开放方式嵌入到产品中,从而帮助制造业生产新一代的智能产品。如谷歌开发出专用于大规模机器学习的智能芯片TPU、腾讯AI开放平台对外提供计算机视觉等AI能力等。
 
 二是服务注智,提高营销和售后的精准水平。互联网可利用其人工智能算法,为制造企业提供更精准的增值服务。一是售前营销,以人工智能进行用户侧需求数据的多维分析,实现更实时、精准的广告信息传递;二是售后维护,以物联网、大数据和人工智能算法,实现对制造业产品的实时监测、管理和风险预警。如三一重工结合腾讯云,把分布全球的30万台设备接入平台,利用大数据和智能算法,远程管理庞大设备群的运行状况,有效实现故障风险预警,大大提升了排障效率并降低维护成本。
 
 三是生产注智,增强机器自主生产能力。互联网可帮助制造企业,将人工智能技术嵌入生产流程环节中,使得机器能够在更多复杂情况下实现自主生产,从而全面提升生产效率。目前主要应用在工艺优化,即通过机器学习建立产品的健康模型,识别各制造环节参数对最终产品质量的影响,最终找到最佳生产工艺参数;智能质检,即借助机器视觉识别,快速扫描产品质量,提高质检效率。
 
 总之对于复杂的制造业而言,互联网需要更多从合作者、助力者、服务者的角度看待。正如腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾所言,腾讯“不会进入各行各业取而代之,而是做好连接、工具和生态三个角色”。在此基础上,人工智能等新一代信息技术才能更有效地发挥作用。
 
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