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行業(yè)風(fēng)向

沉默的工業(yè)數(shù)據(jù),如何“開(kāi)口說(shuō)話”?

 

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工業(yè)信息化軟件中的數(shù)據(jù),其潛能和價(jià)值是極其巨大的......

  文 | 郭仁賢 

當(dāng)前,以智能化為核心的科技產(chǎn)業(yè)變革正在興起,人工智能技術(shù)與各個(gè)行業(yè)的融合不斷加劇,工業(yè)制造已逐漸成為人工智能的重點(diǎn)探索方向。

  • 新松機(jī)器人利用人工智能+5G的巡檢機(jī)器人,實(shí)現(xiàn)了全自動(dòng)巡檢以及異常問(wèn)題的自主判斷;

  • 攀鋼、東華水泥等企業(yè)借助阿里云工業(yè)大腦的深度學(xué)習(xí)技術(shù)識(shí)別生產(chǎn)制造過(guò)程中的關(guān)鍵因子,找出最優(yōu)參數(shù)組合,提升生產(chǎn)效率;

  • 三菱重工與FANUC合作,面向機(jī)身鋼板打孔、鉚接等工序,依托人工智能計(jì)算精密、高速加工的最佳條件。

在人工智能技術(shù)的加持下,工業(yè)制造正變得越來(lái)越聰明。生產(chǎn)線上的「鋼鐵軀體」開(kāi)始有了自己的工業(yè)大腦,一向沉默的工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)逐漸學(xué)會(huì)“開(kāi)口說(shuō)話”...... 用友在“秘密”地鉆研了半年之久后,近日他們的工業(yè)大腦也即將正式面世。

現(xiàn)如今,用友精智工業(yè)大腦成為了繼用友精智工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)之后的又一個(gè)智能制造「大殺器」,僅用了半年就完成了從生產(chǎn)配料、優(yōu)化排產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)效益測(cè)算和裁切優(yōu)化等眾多場(chǎng)景的全覆蓋。

用友集團(tuán)高級(jí)專家唐洪華博士表示:

“用友精智工業(yè)大腦是用友為了普及智能技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)用而打造的新一代智能制造生產(chǎn)力的平臺(tái),其對(duì)工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的優(yōu)化和應(yīng)用數(shù)據(jù)的優(yōu)化,是基于我們30多年以來(lái)服務(wù)46萬(wàn)多家工業(yè)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)的沉淀,幫助企業(yè)構(gòu)建行業(yè)化、場(chǎng)景化的算法工廠創(chuàng)建的智能制造的平臺(tái)。”

另外,雷鋒網(wǎng)就用友為什么要研發(fā)工業(yè)大腦,以及工業(yè)機(jī)理、模型構(gòu)建的關(guān)鍵點(diǎn),工業(yè)大腦如何發(fā)揮作用等問(wèn)題與唐洪華進(jìn)行了交流。

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工業(yè)大腦絕不是簡(jiǎn)單地模仿人腦

工業(yè)大腦是人類智慧與機(jī)器智慧深度融合的產(chǎn)物,用算力、數(shù)據(jù)和算法破解工廠密碼,形成了制造業(yè)的一套解決問(wèn)題的方法,幫助企業(yè)提升利潤(rùn),實(shí)現(xiàn)智能升級(jí)。

阿里云研究中心高級(jí)戰(zhàn)略專家王岳曾指出,“工業(yè)大腦絕不是簡(jiǎn)單地模仿人腦,而是以自己獨(dú)特的數(shù)據(jù)化思維方式解決人類解決不了的問(wèn)題。工業(yè)大腦的思考過(guò)程是從數(shù)據(jù)到知識(shí)再回歸到數(shù)據(jù)的過(guò)程。”

那么,用友為什么要研發(fā)工業(yè)大腦,以及他們的工業(yè)大腦是怎樣的?

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用友之所以研發(fā)工業(yè)大腦一定程度上來(lái)自產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要與客戶需求的倒逼。雷鋒網(wǎng)了解到,工業(yè)智能是我國(guó)由制造大國(guó)向制造強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變不可或缺的一部分,也是經(jīng)濟(jì)建設(shè)中人工智能領(lǐng)域的核心所在。用友作為工信部認(rèn)定的十大跨行業(yè)、跨領(lǐng)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)廠商之一,認(rèn)為自己需要擔(dān)負(fù)起工業(yè)大腦建設(shè)的重任;其次,在用友目前所服務(wù)的46萬(wàn)工業(yè)企業(yè)客戶,大部分來(lái)自制造業(yè)。用友發(fā)現(xiàn),制造企業(yè)已不僅僅是追求降本提質(zhì)增效,他們還需要通過(guò)數(shù)字化、智能化帶來(lái)業(yè)務(wù)模式、管理模式、以及商業(yè)模式的創(chuàng)新。

“工業(yè)大腦應(yīng)該包括三個(gè)方面,算力、數(shù)據(jù)和算法。”唐洪華表示:

“算力方面,主要是依靠伙伴提供IaaS支撐;數(shù)據(jù)方面,我們有大量的 ERP、MES、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等豐富的數(shù)據(jù)源;算法方面,用友有大量的客戶和應(yīng)用場(chǎng)景,這些場(chǎng)景的核心就是算法,這些算法有的是深度學(xué)習(xí)算法,有的是運(yùn)籌學(xué)多目標(biāo)優(yōu)化算法,有的是機(jī)理模型,這是我們一個(gè)很重要的優(yōu)勢(shì)。另外,用友31年的To B服務(wù)基因,這是其他一些公司所不具備的。”

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“羅馬不是一天建成的,”那么用友精智工業(yè)大腦是怎樣構(gòu)建起來(lái)的?

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從場(chǎng)景賦能的三個(gè)階段開(kāi)始

工業(yè)的數(shù)據(jù)種類非常多,比如工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)周期各階段,從最早的采購(gòu)到產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、工藝過(guò)程,一直到生產(chǎn)出來(lái)后的銷售供應(yīng)鏈等,會(huì)有非常多的工業(yè)信息化軟件在里面,包括MES、ERP等。

原本,這些軟件都只在自己的環(huán)境里面發(fā)揮作用,軟件系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)并沒(méi)有打通。這就使得大部分的數(shù)據(jù),其實(shí)處于閑置狀態(tài),而這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏的潛能和價(jià)值是極其巨大的。 

用友精智工業(yè)大腦在切入一些具體場(chǎng)景時(shí),每個(gè)場(chǎng)景基本都經(jīng)歷了樣板化驗(yàn)證、產(chǎn)品沉淀和持續(xù)賦能三個(gè)階段。

在流程制造行業(yè),由于它的原料是來(lái)自全球各地,因此原料的成分和價(jià)格都不太一樣。而用友在為國(guó)內(nèi)最大的冶煉銅企業(yè)做優(yōu)化配料時(shí),就曾經(jīng)歷了這樣一系列的過(guò)程:

  • 首先,基于場(chǎng)景的樣板化驗(yàn)證階段,結(jié)合客戶要求和自身經(jīng)驗(yàn)先把算法模型做出來(lái); 

  • 隨后,在產(chǎn)品沉淀階段,通過(guò)客戶驗(yàn)證以后,把算法和模型沉淀在自身平臺(tái),再去規(guī)?;茝V給中小企業(yè)。

  • 最后,在持續(xù)賦能階段,其他同類企業(yè)可能存在定制化需求,比如除了配銅之外,還要求可以配鐵礦、配煤、配焦炭、配合金等。大的模型是類似的,但是針對(duì)一些特殊場(chǎng)景還會(huì)根據(jù)客戶具體需求進(jìn)行微小調(diào)整和優(yōu)化。

現(xiàn)階段,用友精智工業(yè)大腦在優(yōu)化配料方面,已在化工、冶金、建材等流程工業(yè)有了諸多成熟的案例;此外,還在優(yōu)化排程、經(jīng)濟(jì)效益測(cè)算和裁切優(yōu)化等場(chǎng)景進(jìn)行了更大范圍的覆蓋。

在優(yōu)化排程方面,目前已給食品飲料、軍工、塑料等行業(yè)做一些內(nèi)容的優(yōu)化排程。

在經(jīng)濟(jì)效益測(cè)算方面,已面向化工企業(yè)去做經(jīng)濟(jì)效益測(cè)算。據(jù)了解,化工企業(yè)是否達(dá)到滿負(fù)荷生產(chǎn),以及在沒(méi)有滿負(fù)荷生產(chǎn)的時(shí)候,工作人員要判斷生產(chǎn)哪個(gè)產(chǎn)品更賺錢對(duì)于化工企業(yè)是很重要的。因?yàn)樯a(chǎn)一個(gè)產(chǎn)品,必然伴隨著另外一個(gè)副產(chǎn)品產(chǎn)生,有的副產(chǎn)品處理必須需要多裝置協(xié)同生產(chǎn),多裝置之間物料、能源都是關(guān)聯(lián)在一起的,因此怎么做經(jīng)濟(jì)效益測(cè)算使得全場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)效益最高,這個(gè)研究對(duì)化工企業(yè)是很有價(jià)值的。

裁切優(yōu)化,主要面向玻璃、鋼板等的裁切。另外,用友還會(huì)和客戶共同探索包括質(zhì)量診斷、故障診斷、圖像識(shí)別等這些場(chǎng)景的賦能。

“在鋼卷材料的剖切優(yōu)化中,使得某工業(yè)企業(yè)的原材料利用率提高了5%。比如某家企業(yè)客戶,每年鋼板的采購(gòu)量大概是3個(gè)億,做了剖切優(yōu)化后,可以幫助這個(gè)企業(yè)節(jié)省大概1500萬(wàn)的成本。”

用友精智工業(yè)大腦首次使用智能算法代替人工經(jīng)驗(yàn),為某冶金行業(yè)企業(yè)進(jìn)行智能配料計(jì)算,充分考慮料倉(cāng)庫(kù)位量、多種復(fù)雜約束條件,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同來(lái)源精礦的自動(dòng)配料,穩(wěn)定爐料波動(dòng),成本降低約3%,每年為企業(yè)節(jié)省近千萬(wàn)的成本;在食品行業(yè),用友精智工業(yè)大腦幫助某鹵制品加工企業(yè)通過(guò)機(jī)器自主學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)鹵制品生產(chǎn)過(guò)程的智能排程,使得生產(chǎn)計(jì)劃準(zhǔn)確率得到顯著提升,生產(chǎn)效率提升36%;用友精智工業(yè)大腦幫助某汽配企業(yè),配合智能工廠系統(tǒng),與設(shè)備供應(yīng)商、勞務(wù)公司在線協(xié)同,用機(jī)器人代替手工生產(chǎn),智能診斷生產(chǎn)質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)端到端網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造,產(chǎn)量增加22%,人員減少31%,缺陷降低千分之二。

我們知道,將工業(yè)大腦與眾多場(chǎng)景進(jìn)行深度融合時(shí),工業(yè)機(jī)理和模型構(gòu)建會(huì)是一個(gè)難點(diǎn),那么用友是如何攻克這些難點(diǎn)并快速覆蓋的?

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工業(yè)機(jī)理、模型構(gòu)建的關(guān)鍵點(diǎn)

中國(guó)是世界上工業(yè)行業(yè)最完備的國(guó)家,同時(shí)每類工業(yè)企業(yè)都有自己獨(dú)特的工業(yè)Know-How。但大體上,工業(yè)行業(yè)分為離散制造業(yè)和流程制造業(yè)兩大類。

離散制造業(yè),都是一個(gè)工位做完再做下一個(gè)工位,要經(jīng)過(guò)一連串可中斷的工序進(jìn)行聯(lián)接,實(shí)現(xiàn)一個(gè)產(chǎn)品的輸出;而流程制造業(yè),他們的生產(chǎn)過(guò)程的特色是當(dāng)把原材料投入到生產(chǎn)設(shè)備中以后,要經(jīng)過(guò)一連串的物理化學(xué)反應(yīng),最后才能夠成為一個(gè)產(chǎn)品,生產(chǎn)過(guò)程是不可中斷的。

全應(yīng)科技CEO夏建濤表示,國(guó)內(nèi)做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的企業(yè)在以自身作為“試煉場(chǎng)”給自己賦能時(shí),大多是來(lái)自離散制造業(yè)的賦能,比如家電、3C組裝等,其實(shí)他們是不研究具體工藝的。傳統(tǒng)流程型產(chǎn)業(yè)的智能化升級(jí)最重要工作是要做生產(chǎn)工藝的智能化在線控制優(yōu)化,這就意味著需要將工業(yè)機(jī)理、專家知識(shí)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型和人工智能模型結(jié)合到一個(gè)點(diǎn)上。

“對(duì)于工業(yè)機(jī)理、專家知識(shí)的掌握情況,傳統(tǒng)工業(yè)雖然不存在問(wèn)題,但是所有的流程工業(yè)都是動(dòng)態(tài)的,需要將這些動(dòng)態(tài)過(guò)程在數(shù)據(jù)上進(jìn)行體現(xiàn),因此必須疊加數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型和人工智能模型,而這兩種模型是傳統(tǒng)工業(yè)的人員難以完成的。”

用友精智工業(yè)大腦落地的眾多場(chǎng)景,包括離散制造業(yè),也包括化工、冶金這樣的流程制造業(yè)的場(chǎng)景。在為這些流程制造業(yè)賦能時(shí),他們?nèi)绾谓鉀Q工業(yè)機(jī)理和模型構(gòu)建方面的難題?

唐洪華博士表示,比如牛奶、冶金這種流程制造業(yè),一定是和一些物理化學(xué)反應(yīng)過(guò)程相關(guān)的。我們公司有專門聘請(qǐng)一些行業(yè)專家作為我們的外部顧問(wèn),當(dāng)然我們公司內(nèi)部也有這種專門鉆研工藝的行業(yè)專家,這有助于我們?nèi)ダ斫膺@種工藝模型;在模型構(gòu)建方面,通過(guò)和清華大學(xué)等高校合作,在理清產(chǎn)品的需求后和高校的教授、博士研究生等進(jìn)行合作,去把物理模型、業(yè)務(wù)模型轉(zhuǎn)化成數(shù)學(xué)模型,然后再與計(jì)算機(jī)的算法結(jié)合起來(lái)去解決這個(gè)問(wèn)題。其中,更難的一點(diǎn)是數(shù)據(jù)的清洗、模型的調(diào)試,以及約束邊界等這些細(xì)節(jié)的處理工作。

目前來(lái)看,工業(yè)人工智能和商業(yè)人工智能可能不太一樣,它更強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)性高、可靠性高、準(zhǔn)確度高、有邏輯、有機(jī)理、能解釋這些特點(diǎn)。

雷鋒網(wǎng)了解到,比如圖像識(shí)別這種純粹的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí),其中人工智能的一些方法與工業(yè)大腦中不太相同,這是一個(gè)很大的關(guān)鍵點(diǎn)。用友精智工業(yè)大腦中的人工智能,除了應(yīng)用深度學(xué)習(xí)等方法外,還強(qiáng)調(diào)使用運(yùn)籌學(xué)等算法。比如在優(yōu)化配料、優(yōu)化排程等,都是以運(yùn)籌學(xué)為核心的智能算法。當(dāng)然也有用到機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí),去解決質(zhì)量檢驗(yàn)等圖像識(shí)別的場(chǎng)景。

“也就是說(shuō),我們的工業(yè)大腦在模型建模這一塊與商業(yè)AI所用到的方法是不一樣,比如廢鋼的識(shí)別,我們會(huì)用到一些機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí),但是更多的場(chǎng)景還是要把運(yùn)籌學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)融合起來(lái)解決問(wèn)題。”

再者,在客戶的場(chǎng)景和數(shù)據(jù)質(zhì)量方面,用友做工業(yè)大腦時(shí)遇到很多場(chǎng)景,開(kāi)始可能會(huì)覺(jué)得一些場(chǎng)景很類似,但是真正去實(shí)踐時(shí)就會(huì)發(fā)現(xiàn)這里面有很多完全不一樣的地方。比如在一個(gè)冶煉周期的預(yù)測(cè)中,盡管企業(yè)原有原始數(shù)據(jù)很多,但真正做的時(shí)候會(huì)發(fā)現(xiàn),這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量有很大的問(wèn)題,真正有效的數(shù)據(jù)量卻不多,需要再構(gòu)建系統(tǒng)來(lái)獲取并清理數(shù)據(jù)。。

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工業(yè)大腦如何發(fā)揮作用?

據(jù)Markets報(bào)告預(yù)計(jì),2025 年人工智能制造市場(chǎng)規(guī)模將達(dá) 172 億美元,預(yù)測(cè)期 (2018-2025 年 ) 內(nèi)的年復(fù)合增長(zhǎng)率為 49.5%。而Automation Technology 預(yù)計(jì)到 2035年,人工智能對(duì)制造業(yè)增值占比可達(dá) 2.2%,排名社會(huì) 16 個(gè)主要行業(yè)之首。

工業(yè)大腦作為人工智能制造市場(chǎng)中的核心,到底是如何發(fā)揮它的作用,助力制造企業(yè)的智能化?

雷鋒網(wǎng)了解到,以用友精智工業(yè)大腦為例,這里主要有4個(gè)方面值得關(guān)注,分別是算法工廠、特定算法和管理系統(tǒng)的融合、與產(chǎn)業(yè)鏈伙伴的合作以及商業(yè)模式創(chuàng)新。

  • 豐富的算法工廠。在實(shí)踐中,用友已經(jīng)積累了在冶金、化工、建材、能源、離散、食品、飲料等多種算法,有300多個(gè)業(yè)務(wù)模型,20多個(gè)機(jī)械工業(yè)機(jī)理模型和10多個(gè)數(shù)據(jù)算法模型,用友精智工業(yè)大腦的算法工廠能很好地幫助客戶進(jìn)行高質(zhì)量化的發(fā)展。

  • 特定算法和管理系統(tǒng)的融合。這些智能模型算法融合了財(cái)務(wù)、供應(yīng)鏈、生產(chǎn)制造等產(chǎn)品,為客戶提供完整的產(chǎn)品體系,而不僅僅是一個(gè)單點(diǎn)的算法。此外,單點(diǎn)的最優(yōu)不一定是全程最優(yōu),用友采用這種算法與管理系統(tǒng)融合的方式去提升企業(yè)整體產(chǎn)品能力。

  • 與產(chǎn)業(yè)鏈伙伴的合作。目前,在故障診斷、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域,業(yè)界已經(jīng)有龍頭企業(yè)誕生。比如科大訊飛的語(yǔ)音識(shí)別、百度的圖像識(shí)別等都是在各地領(lǐng)域做得非常棒的產(chǎn)品。用友旨在打造商業(yè)創(chuàng)新平臺(tái),會(huì)通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈融合的方式,把生態(tài)伙伴的優(yōu)秀產(chǎn)品和解決方案融合到平臺(tái)產(chǎn)品里去為客戶賦能;

  • 商業(yè)模式創(chuàng)新。用友把在頭部企業(yè)落地效果非常好的智能場(chǎng)景和算法,放到用友的商業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)上,以此去賦能更多中小企業(yè),提高質(zhì)量和降低成本,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

未來(lái),用友精智工業(yè)大腦將持續(xù)進(jìn)行技術(shù)升級(jí)和功能迭代。比如,從產(chǎn)品設(shè)計(jì)本身,會(huì)考慮產(chǎn)品一定程度的靈活性、擴(kuò)展性,以減少大版本升級(jí);優(yōu)化配料方面,進(jìn)行特定參數(shù)設(shè)計(jì),使工業(yè)大腦在一定范圍內(nèi)具有擴(kuò)展性。比如,礦石的種類參數(shù)與可以自配置,從5種,到8種、10種、20種可以根據(jù)項(xiàng)目設(shè)置;針對(duì)庫(kù)存量、成分范圍、礦的用量等約束也有參數(shù)可以設(shè)置······

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