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人工智能怎樣推動(dòng)制造業(yè)革命?
來(lái)源: | 作者:tardetech | 發(fā)布時(shí)間: 2018-12-14 | 2228 次瀏覽 | 分享到:
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在推動(dòng)制造業(yè)變革。據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇去年年底發(fā)布的一份報(bào)告:人工智能、先進(jìn)機(jī)器人、增材制造(也稱為3D打?。┖臀锫?lián)網(wǎng)(IoT)的結(jié)合將迎來(lái)第四次工業(yè)革命...

從預(yù)測(cè)性維護(hù)到數(shù)字雙胞胎,人工智能正在引領(lǐng)下一次制造業(yè)革命——但是還缺乏技能、數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在推動(dòng)制造業(yè)變革。據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇去年年底發(fā)布的一份報(bào)告:人工智能、先進(jìn)機(jī)器人、增材制造(也稱為3D打?。┖臀锫?lián)網(wǎng)(IoT)的結(jié)合將迎來(lái)第四次工業(yè)革命。

大部分制造企業(yè)(80%)認(rèn)為人工智能項(xiàng)目會(huì)產(chǎn)生積極影響,預(yù)計(jì)收入將增長(zhǎng)22.6%,而成本降低17.6%。

事實(shí)上,制造商已經(jīng)在使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間,發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)缺陷,改善供應(yīng)鏈,縮短設(shè)計(jì)時(shí)間。然而,缺乏技術(shù)員工、數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn),使得很多企業(yè)裹足不前。

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通用電氣引領(lǐng)潮頭

通用電氣公司站在了這一波產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型浪潮的最前沿,由于公司所在領(lǐng)域生產(chǎn)率不斷下降,該公司一直在積極探索怎樣應(yīng)用人工智能。

該公司軟件研究副總裁Colin Parris評(píng)論說(shuō):“2010年之前,生產(chǎn)率增幅都在4%至5%之間。”然后,行業(yè)發(fā)生了變化。經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師面臨退休,而通用電氣公司所處的新地區(qū)(包括印度和中國(guó)),以年輕員工為主。

Parris說(shuō),同時(shí),客戶需求很快變得更加復(fù)雜。有些目的地的新航線出現(xiàn)了極端天氣條件和空氣污染,這也影響了通用電氣公司制造的噴氣式發(fā)動(dòng)機(jī)。社交媒體放大了停運(yùn)的影響,客戶受其影響也會(huì)要求提高可靠性,縮短停機(jī)時(shí)間。

與此同時(shí),客戶還希望價(jià)格仍會(huì)繼續(xù)降低。

Parris說(shuō):“人們說(shuō),你無(wú)法預(yù)測(cè)未來(lái)。其實(shí),你當(dāng)然可以。人們想要更便宜的東西?!?

要解決這個(gè)問(wèn)題。通用電氣公司轉(zhuǎn)而采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),從向客戶提供的服務(wù)開(kāi)始,例如,噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)和渦輪機(jī)維護(hù)。通用電氣公司將人工智能應(yīng)用于內(nèi)部制造,隨后是設(shè)計(jì),然后是內(nèi)部流程,例如數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)和人力資源。

Parris說(shuō):“至少在過(guò)去的10到15年里,我們?cè)诜?wù)中一直使用分析模型和表格。”5年前,通用電氣公司開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)字雙胞胎,它們對(duì)一些機(jī)械設(shè)備進(jìn)行了虛擬化表示,例如風(fēng)力渦輪機(jī)或者風(fēng)電場(chǎng)等機(jī)組。數(shù)字雙胞胎也可以用來(lái)表征裝配線、整個(gè)工廠或者采購(gòu)過(guò)程。

在通用電氣公司,數(shù)字雙胞胎被用來(lái)性能建模、故障預(yù)測(cè),并支持對(duì)有潛力的改進(jìn)進(jìn)行快速測(cè)試。

Parris說(shuō):“我們能夠預(yù)測(cè)哪些事情會(huì)失敗,所以我們會(huì)配置合適的工程師,庫(kù)存也會(huì)有合適的零件。我們提高了燃油效率,飛機(jī)飛行時(shí)間更長(zhǎng),而且提供服務(wù)時(shí)不必?cái)y帶一些不必要的零部件。我們已經(jīng)為顧客節(jié)省了數(shù)百萬(wàn)美元?!?

每一設(shè)備、系統(tǒng)和工藝都有數(shù)字雙胞胎的另一個(gè)好處是,通用電氣公司可以利用增材制造(3D打?。﹣?lái)開(kāi)發(fā)定制部件,而不必依賴于必須在傳統(tǒng)生產(chǎn)線上大批量生產(chǎn)的替換零件。

他說(shuō):“隨著時(shí)間的推移,機(jī)械設(shè)備的性能會(huì)劣化?,F(xiàn)在我可以說(shuō),‘我能設(shè)計(jì)專門的零件嗎,因?yàn)橐赃@種方式使用這臺(tái)機(jī)器時(shí),我們看到邊緣會(huì)出現(xiàn)損傷,或者刀片更容易出現(xiàn)裂紋。’”而利用增材制造,我一次只制造一個(gè)零件,就能夠解決這臺(tái)機(jī)器在這種環(huán)境下特有的問(wèn)題,而不用建造這些零件的大型工廠,并生產(chǎn)出數(shù)百個(gè)這樣的零件。以前,我不得不花費(fèi)數(shù)億美元來(lái)建造工廠。現(xiàn)在,我可以一次打印一個(gè)零件,并且可以不斷地調(diào)整機(jī)器機(jī)身和機(jī)器的程序?,F(xiàn)在我們的機(jī)器能不斷地進(jìn)行自我調(diào)整,生產(chǎn)效率變得越來(lái)越高,我們稱之為不朽的機(jī)器。”

他補(bǔ)充道:“我認(rèn)為通用電氣公司未來(lái)在這方面會(huì)非常有趣?!?

預(yù)測(cè)性維護(hù)的前景

其他制造公司也在考慮使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)降低成本,提高性能。

總部位于佛羅里達(dá)的捷孚(Jabil)公司是一家財(cái)富500強(qiáng)企業(yè),為全球很多大品牌提供代工服務(wù),幾個(gè)月前,開(kāi)始推動(dòng)使用人工智能來(lái)發(fā)現(xiàn)制造缺陷,開(kāi)展預(yù)測(cè)性維護(hù)工作。

例如,在中國(guó)的一家工廠,自動(dòng)光學(xué)檢查機(jī)上有幾個(gè)攝像頭,用于查找該公司制造的電路板上的缺陷。

雖然已經(jīng)采用了基本圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)查找缺陷,但是系統(tǒng)標(biāo)記有缺陷的電路板被發(fā)送給人類操作員進(jìn)行檢查后,發(fā)現(xiàn)35%到40%的電路板實(shí)際上沒(méi)有任何問(wèn)題。

公司的高級(jí)經(jīng)理Ryan Litvak說(shuō):“操作員有兩秒鐘的時(shí)間查看每一圖像,其中一些電路板可能非常大,上邊會(huì)有數(shù)百個(gè)組件。難點(diǎn)在于把握好操作員的直覺(jué),能夠非常準(zhǔn)確的判斷‘是’,這實(shí)際上是一個(gè)缺陷,或者‘不是’,這不是一個(gè)缺陷?!?

通過(guò)減少被標(biāo)記的電路板的數(shù)量,在不犧牲準(zhǔn)確性的前提下,捷孚公司使得操作員能夠把更多的時(shí)間花在有問(wèn)題的電路板上,或者把時(shí)間重新分配到其他更有價(jià)值的任務(wù)中。

他說(shuō):“我們已經(jīng)看到了非常好的效果。被標(biāo)記的電路板中有93%到98%是真正有缺陷的,這一比例相當(dāng)高,沒(méi)有缺陷的電路板中,70%以上都能夠通過(guò)檢查?!?

他說(shuō),概念驗(yàn)證涉及到兩條生產(chǎn)線,這些生產(chǎn)線有非常相似的設(shè)備和工藝?,F(xiàn)在,捷孚公司正致力于將其推廣到其他生產(chǎn)線上,用于處理大量數(shù)據(jù),在工作流程中直接集成新的決策過(guò)程。

公司關(guān)注的另一個(gè)領(lǐng)域是預(yù)測(cè)性維護(hù),其中面臨的挑戰(zhàn)是怎樣獲得所需的數(shù)據(jù)。

Litvak說(shuō):“有很多不同的系統(tǒng)在用,而且有很多不同的設(shè)備。有些有自己的維護(hù)系統(tǒng),有些則沒(méi)有。一些供應(yīng)商通過(guò)電子表格來(lái)跟蹤維護(hù),有些則使用自己開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)?!?

他說(shuō),捷孚公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家正在努力規(guī)范這些數(shù)據(jù),并與微軟的專家一起合作建立預(yù)測(cè)設(shè)備故障所需的深度學(xué)習(xí)模型。

據(jù)麥肯錫的研究,采用了人工智能預(yù)測(cè)性維護(hù)的工業(yè)設(shè)備的年度維護(hù)成本降低了10%,停機(jī)時(shí)間減少20%,而檢查成本則降低了25%。

麥肯錫慕尼黑辦公室的合伙人Matthias K?sser說(shuō)道,最近幾個(gè)月,人們對(duì)人工智能具體應(yīng)用的試驗(yàn)項(xiàng)目產(chǎn)生了濃厚的興趣。

最大的影響是在質(zhì)量檢查和預(yù)測(cè)性維護(hù)中使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和傳感器數(shù)據(jù)。

他說(shuō):“我們目前在多家公司實(shí)施了這種基于視覺(jué)的人工智能應(yīng)用,非常有潛力。然而,為了充分發(fā)揮這些潛力,企業(yè)應(yīng)迅速把從這些試驗(yàn)項(xiàng)目上學(xué)到的東西應(yīng)用到各種功能和流程的人工智能整體轉(zhuǎn)型中。這就是真正開(kāi)始工作的地方?!?

有關(guān)準(zhǔn)確性的問(wèn)題

另一剛剛開(kāi)始使用圖像識(shí)別來(lái)發(fā)現(xiàn)制造問(wèn)題的制造公司是Lennox國(guó)際——一家總部位于達(dá)拉斯的暖通空調(diào)系統(tǒng)制造商。

公司的IT、先進(jìn)和新興技術(shù)主管Sunil Bondalapati說(shuō):“準(zhǔn)確度比人類高得多?,F(xiàn)在,我們的準(zhǔn)確率大約是20%。我們不把它看成是一個(gè)數(shù)量問(wèn)題,我們把它看成是一個(gè)準(zhǔn)確性問(wèn)題?!?

Lennox還向企業(yè)客戶租用設(shè)備,和通用電氣公司一樣,改進(jìn)維護(hù)是其核心需求。

目前,暖通空調(diào)設(shè)備向云端傳送其性能信息,每小時(shí)大約有800萬(wàn)條新記錄。

增強(qiáng)了智能化水平后,公司能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測(cè)設(shè)備故障,這在以前是不可能的。

Bondalapati說(shuō):“這才是人工智能所擅長(zhǎng)的。它能夠保存兩年前某一設(shè)備所處的環(huán)境和內(nèi)存——當(dāng)濕度處于這一水平時(shí),它在105度溫度下是怎樣工作的,當(dāng)時(shí)它是怎樣工作的,現(xiàn)在又是怎樣工作的?!?

Lennox四個(gè)月前開(kāi)始了這個(gè)項(xiàng)目,結(jié)果很有意義,該公司決定未來(lái)四個(gè)月開(kāi)始全面推廣應(yīng)用這項(xiàng)技術(shù)。

Bondalapati說(shuō),很難計(jì)算維護(hù)方面的投資回報(bào)?!爱?dāng)設(shè)備沒(méi)有故障時(shí),怎樣計(jì)算投資回報(bào)?我們明年將不得不為此收集一些數(shù)據(jù)?!?

但Lennox的存儲(chǔ)和計(jì)算成本已經(jīng)下降了一半,因?yàn)樗軌蚴褂肈ataBrick的技術(shù)來(lái)整合數(shù)據(jù)。

他說(shuō):“我們從20個(gè)內(nèi)核降到了4個(gè)內(nèi)核?!?

人工智能在企業(yè)中的另一應(yīng)用是在財(cái)務(wù)方面。例如,計(jì)算公司應(yīng)該為履行保修責(zé)任留出多少備付金。

Bondalapati介紹說(shuō):“以前,我們只是批準(zhǔn)了一定的金額——2千萬(wàn)美元或者3千萬(wàn)美元,沒(méi)有科學(xué)的方法知道應(yīng)該為那些想退貨的客戶預(yù)留多少資金?,F(xiàn)在,使用人工智能后,我們能夠預(yù)測(cè)每個(gè)部件的故障率,告訴保修部門要留出多少資金,當(dāng)我們獲得了更多的數(shù)據(jù)后,我們每天都能夠隨之進(jìn)行調(diào)整?!?

他預(yù)計(jì)所需的備付金將減少10%。

人工智能的力量越來(lái)越強(qiáng)

Lennox還利用人工智能來(lái)查找會(huì)計(jì)問(wèn)題。

Bondalapati說(shuō):“我們有數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的總帳。如果是人的話,不可能每天都把這些賬本看一遍?!?

他說(shuō)他的部門一直在尋找利用人工智能來(lái)幫助業(yè)務(wù)發(fā)展的機(jī)會(huì)。

“我們就像一個(gè)內(nèi)部咨詢機(jī)構(gòu)。我們一直在推廣這些。我們每周都與業(yè)務(wù)部門和其他相關(guān)部門進(jìn)行交流,并提供其他應(yīng)用案例供他們嘗試。”他說(shuō)。

Lennox涉足人工智能有些早了。“對(duì)于像我們這樣的行業(yè)來(lái)說(shuō),人工智能是一條艱難的道路,需要不斷的給心存疑慮的客戶們進(jìn)行推銷?!?

人工智能目前的主要局限:技能和數(shù)據(jù)

機(jī)器學(xué)習(xí)和高級(jí)分析在預(yù)測(cè)性維護(hù)和制造過(guò)程的其他方面也起著非常重要的作用。

據(jù)普華永道最近的一項(xiàng)研究,78%的制造企業(yè)已經(jīng)部署或者計(jì)劃部署預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù),而已經(jīng)部署或者計(jì)劃部署制造執(zhí)行系統(tǒng)、數(shù)字雙胞胎和機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化的制造企業(yè)的比例分別是73%、60%和59%。

只有29%的制造企業(yè)使用或者計(jì)劃使用人工智能,普華永道將人工智能定義為超越了機(jī)器學(xué)習(xí)和高級(jí)分析,能夠做出獨(dú)立的認(rèn)知決策。

普華永道的IT戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人Kumar Krishnamurthy評(píng)論說(shuō),如今,制造企業(yè)之所以關(guān)注嵌入式人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),為的是降低成本?!暗业念A(yù)測(cè)是,其中某些技術(shù)將幫助企業(yè)擴(kuò)大規(guī)模,提高生產(chǎn)力水平?!?

他說(shuō),客戶需求和來(lái)自行業(yè)顛覆者的壓力將迫使制造企業(yè)進(jìn)行變革。然而,這項(xiàng)技術(shù)還沒(méi)有人們想象的那么成熟。此外,缺乏人工智能技能和缺少可用的數(shù)據(jù),也阻礙了其走向成熟。

據(jù)普華永道的調(diào)查,52%實(shí)施人工智能的制造企業(yè)表示,缺乏技術(shù)人員是很大的難題,42%的制造企業(yè)則認(rèn)為數(shù)據(jù)的可靠性存在問(wèn)題。

將人工智能融入到設(shè)計(jì)過(guò)程中

Palo Alto研究中心想克服制造過(guò)程中非常困難而且耗時(shí)的設(shè)計(jì)階段中存在的技能和數(shù)據(jù)問(wèn)題,施樂(lè)公司的很多創(chuàng)新都是源于該中心,例如,激光打印、面向?qū)ο缶幊獭D形用戶界面、光存儲(chǔ)和很多其他基礎(chǔ)技術(shù)等。

Palo Alto研究中心實(shí)驗(yàn)室經(jīng)理兼研發(fā)副總裁Ersin Uzun評(píng)論說(shuō),人工智能能夠承擔(dān)功能需求、成本、監(jiān)管和制造約束等工作,并提出人類想不到的設(shè)計(jì)。

他說(shuō):“如果我讓你設(shè)計(jì)一種能讓我拿著液體的東西,你可能會(huì)首先想到一個(gè)杯子,但不一定能馬上想到駱駝背設(shè)計(jì)?!?

一旦設(shè)計(jì)好了,Palo Alto研究中心還致力于開(kāi)發(fā)某種技術(shù),使用增材和減材制造方法來(lái)實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì),并考慮由不同的設(shè)計(jì)和制造選擇所引入的缺陷。

他說(shuō):“如今,你設(shè)計(jì)好一件東西,把它送給制造專家,他們知道怎樣制造它,然后工程和分析人員看看制造出來(lái)的東西是否能滿足操作要求。這需要幾個(gè)月的時(shí)間。”

Uzun說(shuō),制造業(yè)是一個(gè)罕見(jiàn)的領(lǐng)域——其物理能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于軟件的處理能力。

他說(shuō):“我們有令人非常興奮的新材料,新的增材制造技術(shù)以及混合制造機(jī)器。但當(dāng)你注意一下人們正在使用的軟件時(shí),它遠(yuǎn)遠(yuǎn)發(fā)揮不出你所擁有的材料和工具的實(shí)際能力。我們現(xiàn)在有這些可以同時(shí)進(jìn)行增材制造和減材制造的機(jī)器,但在設(shè)計(jì)上無(wú)法真正發(fā)揮出制造能力。所以一切都是手動(dòng)進(jìn)行的,對(duì)于我們目前的大部分復(fù)雜制造需求,這基本上超出了任何人類的認(rèn)知能力?!?

Palo Alto研究中心的區(qū)域經(jīng)理Sai Nelaturi說(shuō),為了使設(shè)計(jì)工具能夠跟上材料科學(xué)和制造技術(shù)的快速發(fā)展,應(yīng)該在工具中置入人工智能。

Palo Alto研究中心還致力于建立標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議,支持制造工廠中的所有不同系統(tǒng)彼此通信,開(kāi)發(fā)人工智能算法來(lái)優(yōu)化能源的使用、吞吐量、效率和安全。

Uzun說(shuō),Palo Alto研究中心本身并不產(chǎn)生技術(shù)?!拔覀兪莿?chuàng)新合作伙伴和技術(shù)提供商。我們一起創(chuàng)造這些技術(shù),使其進(jìn)入原型階段,并找到合適的合作伙伴將其推向市場(chǎng)?!?

今天,Palo Alto研究中心正在與大型和小型制造企業(yè)合作,測(cè)試這些技術(shù)并將其推向市場(chǎng)。

他說(shuō),人工智能技術(shù)將幫助中小型制造商提高競(jìng)爭(zhēng)力,而且有助于讓制造業(yè)工作崗位回歸美國(guó)?!叭绻沁@樣,將在生態(tài)系統(tǒng)中創(chuàng)造出其他類型的工作。”