“我們可以把一些設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)，如設(shè)備維保標(biāo)準(zhǔn)、崗位標(biāo)準(zhǔn)、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)等等體系都列到知識(shí)大腦里面去，工人在操作時(shí)，完全可以在一個(gè)隨時(shí)可以進(jìn)行的輔導(dǎo)體系下工作，我們的工業(yè)大腦將極大改變工作效率?！?/p>
4月9日，第十屆中國(guó)廣州國(guó)際投資年會(huì)天河平行分會(huì)上，廣州賽意信息科技股份有限公司副總裁林立岳作“人工智能‘走深向?qū)崱x能未來(lái)制造”主題分享。
林立岳介紹，工業(yè)智能制造范式發(fā)生很大變化，一是制造范式的遷移，從原先的試錯(cuò)實(shí)體制造方法到CPS虛擬制造體系，比如大家熟知的汽車(chē)碰撞，從設(shè)計(jì)就已經(jīng)在實(shí)現(xiàn)虛擬化。二是生產(chǎn)模式的轉(zhuǎn)變，以人工為主的密集型勞動(dòng)走向了智能化生產(chǎn)制造體系。三是生產(chǎn)工具的變革，由能量轉(zhuǎn)化的工具向智能化設(shè)備轉(zhuǎn)變。四是制造系統(tǒng)重建，讓封閉性的工廠走向了開(kāi)放式透明化的產(chǎn)業(yè)鏈模式。
在新的制造模式變革之下，勞動(dòng)者可能會(huì)發(fā)生很大變化，一是人形機(jī)器人越來(lái)越發(fā)達(dá)，二是虛擬數(shù)字人出現(xiàn)，三是還有工業(yè)智能體，這些都會(huì)替代大量的重復(fù)勞動(dòng)。
圍繞新型生產(chǎn)工具，林立岳介紹，賽意信息引入了大量的工業(yè)AI和敏捷的組織體系，當(dāng)生產(chǎn)工具和生產(chǎn)者發(fā)生變化時(shí)，整個(gè)勞動(dòng)關(guān)系也會(huì)發(fā)生變化，例如，形成在線的數(shù)字化協(xié)作，人機(jī)協(xié)同會(huì)變得更加普遍和常見(jiàn)。為此，賽意信息推出了賽意“工業(yè)大腦”，用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系來(lái)支撐工業(yè)智能時(shí)代下的制造業(yè)新的發(fā)展體系。
賽意“工業(yè)大腦”，林立岳講了幾個(gè)應(yīng)用案例。第一個(gè)案例是利用工業(yè)視覺(jué)智能，解決合規(guī)性問(wèn)題。合規(guī)分很多，有作業(yè)合規(guī)、安全合規(guī)、環(huán)境合規(guī)、質(zhì)量合規(guī)、還有工業(yè)操作合規(guī)，這些合規(guī)問(wèn)題其實(shí)已經(jīng)可以用視覺(jué)功能來(lái)解決，而視覺(jué)不僅僅是原先的監(jiān)控能力，而是已經(jīng)變成了智控，還變成可以自動(dòng)作業(yè)，它發(fā)現(xiàn)問(wèn)題還可以自動(dòng)解決問(wèn)題。
第二個(gè)案例是工業(yè)語(yǔ)言智能。隨著AIGC等大模型出來(lái)之后，語(yǔ)言的智能廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域，機(jī)器已經(jīng)具有理解人類(lèi)思想的能力，有了理解能力就能生成，能回答大量問(wèn)題，現(xiàn)在開(kāi)始延展到行業(yè)里的代碼編程，包括預(yù)測(cè)科學(xué)的計(jì)算和模型的體現(xiàn)。就像通訊錄一樣，原先是記在本子上，后來(lái)記在手機(jī)上，現(xiàn)在記在云上，未來(lái)大量的知識(shí)不用再去學(xué)習(xí)，因?yàn)樵谀愕纳磉吘褪悄愕闹R(shí)，一臺(tái)手機(jī)隨時(shí)問(wèn)隨時(shí)答。
第三個(gè)案例是經(jīng)營(yíng)決策智能。制造業(yè)分為很多類(lèi)型，比如有離散制造，有按批次的流程制造，也有連續(xù)制造，不同應(yīng)用場(chǎng)景追求的模式不一樣，比如說(shuō)庫(kù)存的管理優(yōu)化，針對(duì)不同的制造需求，要去開(kāi)發(fā)出面向更高級(jí)的經(jīng)營(yíng)決策智能，才可能幫制造業(yè)做更深入的應(yīng)用。
例如，在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中，要做量本利分析，現(xiàn)在，通過(guò)工業(yè)大腦，在生產(chǎn)時(shí)知道庫(kù)存有多少，同時(shí)知道訂單有多少，即將要采購(gòu)多少量，采購(gòu)?fù)曛蟪杀緺顩r是什么樣的，這些都實(shí)時(shí)在線，實(shí)時(shí)知道成本、銷(xiāo)量、庫(kù)存，進(jìn)而幫助決策智能。
工藝決策智能在制造領(lǐng)域用的更加廣泛，原來(lái)工藝是一個(gè)粗工藝階段，會(huì)看成一個(gè)整體，到了智能化時(shí)代，可以去了解每一個(gè)工藝制造所有的參數(shù)過(guò)程，而且參數(shù)是可以學(xué)習(xí)和優(yōu)化的，可以被模型優(yōu)化再做決策。
林立岳以光伏行業(yè)為例，光伏追求光電轉(zhuǎn)化率，每一個(gè)光伏片在生產(chǎn)出來(lái)時(shí)，光電轉(zhuǎn)化率是有差別的，把轉(zhuǎn)化率提升一個(gè)點(diǎn)，都需要大量的實(shí)踐，在這么多的工藝環(huán)節(jié)過(guò)程中，究竟是哪些要素、哪些工藝影響了光電轉(zhuǎn)化率，這只能通過(guò)大量的數(shù)據(jù)收集和分析才能知道哪個(gè)環(huán)節(jié)，然后根據(jù)最終的結(jié)果調(diào)整工藝參數(shù)，最后達(dá)到一個(gè)最佳實(shí)踐結(jié)果。
林立岳最后總結(jié)，賽意的工業(yè)智能價(jià)值在于，進(jìn)行復(fù)雜決策時(shí)，收集大量數(shù)據(jù)并通過(guò)大數(shù)據(jù)體系分析，利用人工智能幫助企業(yè)快速?zèng)Q策。
南方 記者 郜小平
【作者】 郜小平
南方產(chǎn)業(yè)智庫(kù)
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