AI+工廠:AI工業(yè)化不再是一個(gè)遙遠(yuǎn)的命題
運(yùn)用AI方式將變革企業(yè)
在工廠內(nèi)部,AI會(huì)把各種好處帶給生產(chǎn)以及諸如維護(hù)、質(zhì)量與物流等支持職能:
生產(chǎn):連續(xù)加工以及離散型生產(chǎn)等環(huán)境中,制造商都會(huì)利用AI來(lái)降低成本提高速度,從而提升生產(chǎn)力。
維護(hù):制造商會(huì)利用AI減少設(shè)備故障提高資產(chǎn)利用,AI會(huì)持續(xù)分析和學(xué)習(xí)機(jī)器和部件產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。
質(zhì)量:制造商可以利用AI幫助盡早檢測(cè)出質(zhì)量問題。視覺系統(tǒng)利用圖像識(shí)別技術(shù)識(shí)別缺陷以及產(chǎn)品功能的偏差;同時(shí)還可以持續(xù)分析和學(xué)習(xí)由機(jī)器和生產(chǎn)環(huán)境產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。
物流:此物流指的是產(chǎn)內(nèi)物流和倉(cāng)儲(chǔ),而不是外部供應(yīng)鏈的物流。AI會(huì)促進(jìn)場(chǎng)內(nèi)材料供應(yīng)的自動(dòng)轉(zhuǎn)移和效率,這對(duì)于管理制造多種產(chǎn)品衍生和定制產(chǎn)品所帶來(lái)的日益增長(zhǎng)的復(fù)雜性是必不可少的。
報(bào)告:AI系統(tǒng)會(huì)根據(jù)事件報(bào)告建議相應(yīng)事件的解決方案,而且還會(huì)持續(xù)分析和學(xué)習(xí)這些報(bào)告。
美國(guó)公司的高采用水平可能反映出那里的AI技術(shù)的廣泛普及。
即便如此,中國(guó)在AI投資上仍壓倒了美國(guó),去年中國(guó)投資占到了AI初創(chuàng)企業(yè)全球投資的將近一半。
2017年中國(guó)國(guó)務(wù)院還頒布了《下一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,打算用三步走的策略到2030年達(dá)到AI全球領(lǐng)先水平;天津市政府已經(jīng)設(shè)立了300億元的基金來(lái)支持AI產(chǎn)業(yè)。
其他的新興國(guó)家,比如印度,其態(tài)度也類似,將AI采用視為保持其制造業(yè)全球競(jìng)爭(zhēng)力的必要元素,并且對(duì)AI進(jìn)行了大規(guī)模投資。
AI工廠各個(gè)方面所面臨的挑戰(zhàn)
機(jī)器學(xué)習(xí)算法嚴(yán)重依賴大量數(shù)據(jù),但僅大量數(shù)據(jù)并不能構(gòu)成好的AI算法。
許多公司都坐擁大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ),但是他們的數(shù)據(jù)和軟件存在于單獨(dú)的孤島中,存儲(chǔ)方式不一致,模型和框架也不兼容。
即使客戶將企業(yè)視為一個(gè)統(tǒng)一的實(shí)體,但在內(nèi)部,跨部門和職能的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)通常都是分散的。
從而阻止了數(shù)據(jù)的聚合,延遲了見解的產(chǎn)生,并使得無(wú)法利用分析和人工智能的力量。
此外,在將數(shù)據(jù)饋送到AI算法之前,必須對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理。
即使在處理諸如銷售記錄之類的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí),也可能存在缺口,信息丟失以及其他需要解決的不準(zhǔn)確之處。
在其他方面,例如為監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立正確的指標(biāo)和功能,在人類專家見解和AI預(yù)測(cè)之間找到正確的鴻溝,以及應(yīng)對(duì)運(yùn)行方面的挑戰(zhàn)實(shí)驗(yàn)并驗(yàn)證結(jié)果。
結(jié)尾:
但與金融等行業(yè)相比,雖然人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景不少,卻并不突出,甚至可以說(shuō)發(fā)展較慢。
目前,隨著越來(lái)越多的企業(yè)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域,大批成功的人工智能開源軟件和平臺(tái)不斷涌入,AI工廠將迎來(lái)前所未有的爆發(fā)期。
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