2020年疫情结束后工业智能化的方向和机遇

2020-03-18 14:11 宋志兵

2020年由于疫情的到来,很多工业企业被迫停止生产,也有企业在人工智能的加持下,在逆境中抓住机遇按下发展“加速键”。

作为“新基建”的一部分,工业互联网行业近日迎来诸多利好,随着疫情的日渐好转,如何在后疫情时代,利用人工智能等前沿科技抗疫和复工?工业智能未来会朝什么方向发展?工业智能是否会迎来发展机遇期?

首先

疫情之后,工业领域遇到哪些挑战?

 

首先是人员方面。厂区上下班打卡对员工进行体温测量,这本是安全措施,但也反而会造成拥堵。二是工厂人工聚集,企业提出了分时上班、分批吃饭等方式,但是希望有一些更smart的方式,比如能不能提前知道会议室目前的使用状况,食堂的人流情况,希望通过一些更智能化的手段解决问题。三是外来人员管控,尤其是设备运维、外部厂商客户拜访等等,如何在保证安全期的前提下进行正常业务的开展。四是在厂区内一旦有疑似人员或确诊人员,如何迅速锁定他行走的路径和接触的范围,这是各个企业目前非常头疼的问题,

 

第二部分是生产和设备稳定方面。一是员工还有很多没回来,面临员工少和生产需求大的矛盾。二是半导体、液晶面板等重资产、高价值的制造行业,由于其特殊性,一旦停产损失巨大,所以是全年无休的状态,如何在情绪变化和高压下保证员工的作业以及判断的稳定性很重要。

其次

这次疫情带来的机遇有哪些?

这次疫情对我们的挑战主要是三个方面:协同工作、供应链、智能化。

第一是在协同上的机遇,很多人必须远程办公了,很多制造企业工厂复工了,但是总部还没有复工,可能还在远程办公,这个过程中生产设计的协同是一个挑战。主要解决的技术手段是通过数字化的方式,通过信息化系统、通过云计算的方式来解决。

第二是供应链,这是这次疫情中暴露出来的最大的短板。我们今天突然发现我们以前说了很多,建了很多大数据,但是疫情突然发生的时候大数据的水平还挺低的。很多时候企业不掌握情况到底怎么样,政府也不掌握到底现在上游的供应链情况怎么样。我们对于供应链的整个掌握和企业智能化的生产有非常重要的作用,但是这部分的信息我们掌握的不足够。

第三是智能化决策。我们一直说机器代替人,制造业企业里第一个层次的机器换人不是靠任何数字化和智能化实现的,是自动化,比如说机器人,把机械化的重复性的劳动让机器人来干,干的比人效率更高、稳定性更高、准确性更高。我们今天讲的智能化替代人,代替的可能是企业里有知识的人,很有经验的老工匠、老师傅。

 

最后

疫情如何倒逼工业智能发展?

疫情带来的机遇就是倒逼工业智能发展,主要体现在技术代替人力繁复的工作、数据协同优化、信息化和数字化建设、平台化建设四方面。

第一,在一些产线上慢慢减少人力的参与,比如做工业的缺陷检测、CV的方式可以明显在产线上减少这些人,替代繁复的工作。

第二,数据协同优化,原来一些工程数据不集中在一起,所有的调配都是基于本地生产厂,那么基于整场甚至上下游集中优化是不是能用更好的方式协调生产。比如这次口罩生产,国家把很多东西收在一起,物资的调配,物资生产企业也是集中去调配的,这样是不是更高?在大型企业内部的调控也会使内部更高,这些调配的基础是建立在对我产能完全认知,以及对上下游供应链数据的完全知道之后,再用人或AI的方式调配,AI肯定更快、优势更加明显,能找到最优解。

第三,可以一定程度上倒逼信息化和数字化建设。在疫情之后大家导入人工智能技术的时候考虑就更长远了,原来可能只是考虑短期ROI,但是现在很多制造厂商考虑未来的竞争力,如果现在不发展这一部分的能力,不打这个基础,是不是后面招不到工人了、是不是竞争力就下降了?

第四,这次之后基于大平台的发展方式可能更受到关注,比如说我可以用视频会议的方式,基于云的方式做管理,在这一部分上也会倒逼企业发展更多数字化的解决方案。未来在这些已有数字的基础上,人工智能肯定会有一个更好的发展,不需要我们做端到端的解决方案,拿一个数据做即时优化就好。

总结

今天的工业制造,哪些环节还有机会?

我看到的机会中,有智能装备和知识数据。从运动控制的角度,因为现在的控制都是基于静态规则的,把这个东西写在PRC里边,那么将来能不能实时响应,实时感知之后控制策略可以做一些动态调整。工业智能化的升级势必会对传统工业产生影响。