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人工智能+制造業=新一代智能制造

來源:中國電商物流網  發布時間:2020-5-4 12:57

日前,一年一度的《中國智能制造十大熱點》正式發布。在這份新鮮出爐的熱門技術盤點中,AI技術占據主要篇幅。人工智能作為當前智能制造變革浪潮的核心驅動力,在很大程度上影響著未來社會的經濟發展。

據賽迪顧問發布的《2019-2021年中國人工智能與智能制造市場預測與展望數據》顯示,預計未來三年,中國人工智能市場規模仍將保持30%左右的增長速度,到2021年,中國人工智能市場規模將達到818.7億元。其中,智能硬件的市場規模達515.9億元,占比63.01%;智能軟件的市場規模達302.8億元,占比36.99%。

這龐大的數據證明,AI的未來市場前景著實可觀,同時也為智能制造的發展創造了更多新機遇。智能制造作為先進制造技術與信息技術的深度融合的產物,與人工智能互促互融,人工智能為智能制造的發展奠定基石,而智能制造為人工智能的實際應用提供主戰場。我們不難得出結論,未來三年里人工智能將進一步發展,智能制造在受到AI"頭雁效應"后被動激發創新活力與內生動力,遵循明確的發展方向劃破長空。

大部分制造業企業仍處于"亞健康"狀態

然而,制造業想要踏上智能制造這輛快車,還存在諸多制約因素,大部分制造企業仍處于亞健康狀態。首先是企業的設備綜合效率較低。2013~2014年,MES國際與LNS調查公司對全球的離散、流程等行業進行了深入調查,被調查企業的平均設備綜合效率為71%(設備綜合效率達到80%為優秀),而被調查的中國企業的平均設備綜合效率為37%。

第二是產能過剩與交付周期問題。國內制造企業的產品和原材料庫存量、在制品量居高不下,這些資源的大量積存會占用企業過半的流動資金。相反,如果沒有庫存積壓的問題,制造業企業能否及時交貨?二者間的制約關系成為了當前制造業企業發展的疑云。

第三,也是最重要的一點,當前制造業企業還處于傳統的"黑匣子"生產模式,生產過程狀況不透明,且存在信息中斷、信息孤島、響應落后等問題,導致產品質量參差不齊,質量原因不能追溯,無法實現數據和信息的共享。

如何合理利用人工智能技術突破現存圍墻

這些問題在無形中嚴重放緩了企業實現智能制造的步伐,那么,我們應該如何合理利用人工智能技術來突破現存圍墻呢?

首先,合理利用AI技術來提升設備綜合效率。比如,企業主可利用AI技術對設備綜合效率進行計算與分析,找出導致OEE低下的主要原因,進行故障診斷并制定設備綜合效率提升方案,使車間OEE水平達到目標水平,為穩定、高效的生產提供支持和保障。

第二,以AI作為算法引擎,提高企業對生產周期預測的精準度。AI引擎對于生產周期預測精準度的提高,很大程度上能夠解決企業產能不足和產能過剩的問題。從宏觀層面看,可以為整個行業帶來連續的降本增效收益,從微觀層面看,可以為生產周期、匹配精準度等帶來實質的好處。

第三,打造新一代透明工廠,實現真正意義上的智能制造。近期,透明工廠的概念持續大漲,其火爆的背后意味著有一定數量的需求群體。企業可以通過構建人工智能平臺,從全局運營管控、大數據分析、決策看板、風險預警等方面實現內部體系化、規范化、數字化的信息流通,避免出現信息的孤島效應,提升業務網絡透明度,從而驅動資源配置的優化管理,讓生產運營纖毫畢現。

在疫情期間,智能制造無人化、高效化等諸多優點聚焦了大眾的眼球,同時向社會展現出了明顯的優勢與發展潛力,盡管國內疫情還未完全退散,但智能制造在某種程度上早已展現出了強大的生命力。未來,人工智能一定是主要的發展方向,而制造業企業究竟是否要憑借AI技術乘上智能制造的快車,筆者相信這不是一道選擇題,而是大勢所趨。

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