陳雄飛

寧波中策動(dòng)力機(jī)電集團(tuán)有限公司，浙江 寧波 315000

筆者所從事的行業(yè)屬于典型的傳統(tǒng)行業(yè)的門類，作為原國(guó)家機(jī)械工業(yè)部專業(yè)生產(chǎn)船用柴油機(jī)柴油發(fā)電機(jī)組的重點(diǎn)骨干企業(yè)，一直以來，受到國(guó)家及省市各部門的關(guān)懷指導(dǎo)，雖有長(zhǎng)足發(fā)展，但依然存在著目前我國(guó)制造業(yè)發(fā)展普遍面臨的內(nèi)外壓力較大的問題。但可喜的是，人工智能及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展也為傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了合適的契機(jī)。

據(jù)埃森哲公司測(cè)算數(shù)據(jù)顯示，“到2035年，人工智能技術(shù)的應(yīng)用將使制造業(yè)總增長(zhǎng)值(GVA)增長(zhǎng)近4萬億美元，年度增長(zhǎng)率達(dá)到4.4%。作為新的“生產(chǎn)要素”，人工智能對(duì)于制造業(yè)的影響有幾方面：機(jī)器將部分取代人的工作，實(shí)現(xiàn)智能自動(dòng)化?！比斯ぶ悄埽梢杂行浹a(bǔ)老齡化、人力資源成本提升等帶來的勞動(dòng)力短缺問題；人工智能可以通過增強(qiáng)勞動(dòng)力技能帶來整個(gè)生產(chǎn)效率的提升，人工智能與制造業(yè)的深度融合不但可以加速新產(chǎn)品的科技開發(fā)，還將改變?cè)械纳a(chǎn)流程方式，不單能自動(dòng)完成匹配的任務(wù)，亦可實(shí)現(xiàn)全新的操作。比如，根據(jù)客戶的個(gè)性化需求自定義產(chǎn)品配置。

前不久，騰訊聯(lián)合國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心等多部委就AI智能與工業(yè)化生產(chǎn)問題進(jìn)行了深入的探討和分析。主要針對(duì)怎樣深入理解不同制造行業(yè)的現(xiàn)狀和實(shí)際需求，為制造業(yè)逐步實(shí)現(xiàn)智能化的轉(zhuǎn)型提供可實(shí)踐的有效參考，最終實(shí)現(xiàn)制造企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力提升，適應(yīng)新形勢(shì)下的市場(chǎng)需求。

當(dāng)前，我國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已形成一定的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，接下去的重點(diǎn)是利用互聯(lián)網(wǎng)，利用AI智能，分析總結(jié)其賦能制造業(yè)的創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)，力爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)在不同的制造業(yè)環(huán)節(jié)，都可以得心應(yīng)手的利用新技術(shù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的智能化，特別是傳統(tǒng)機(jī)械制造業(yè)的智能化。

一、國(guó)內(nèi)制造業(yè)的智能化現(xiàn)狀

縱觀一路發(fā)展，從數(shù)字計(jì)算機(jī)出現(xiàn)起的第一階段數(shù)字化，到第二個(gè)階段的網(wǎng)絡(luò)化，再到當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)化充分實(shí)現(xiàn)后，逐步向智能化(第三階段)過渡。目前我國(guó)僅有1/6的制造業(yè)企業(yè)可以達(dá)到“互聯(lián)網(wǎng)+”(網(wǎng)絡(luò)化)水平，其余5/6的企業(yè)連內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建都還不完善，企業(yè)部門、流程等還沒有構(gòu)成一個(gè)整體，無法實(shí)現(xiàn)空間跨越、交流信息的功能。這恰恰也是當(dāng)前我國(guó)制造業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。

針對(duì)這個(gè)現(xiàn)狀，需要明確的是：不要把“智能”泛化。智能化是數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化之后的高級(jí)階段，不能混為一談，研究智能化應(yīng)該聚焦在人工智能上；同時(shí)需要增加新的評(píng)估體系。這里要重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)的是：自動(dòng)化與人工智能還是有很多基本區(qū)別的，很多人固執(zhí)的認(rèn)為他們是一碼子事。這里必須明確：自動(dòng)化是做人不愿意做的事情(如簡(jiǎn)單性的重復(fù)勞動(dòng))，而智能化是實(shí)現(xiàn)人實(shí)現(xiàn)不了的事情(比如高級(jí)別經(jīng)驗(yàn)的傳遞)。舉個(gè)例子，傳統(tǒng)的數(shù)控機(jī)床的例子：傳統(tǒng)的數(shù)控機(jī)床是沒有智能的，充其量是自動(dòng)化，因?yàn)槠湓诮o定程序下，會(huì)自行運(yùn)轉(zhuǎn)，一旦程序出錯(cuò)，也會(huì)繼續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)；但智能的數(shù)控機(jī)床則完全不同，智能數(shù)控機(jī)床能運(yùn)行中可以感知切削力的變化，并分析判斷刀具磨損，同時(shí)進(jìn)一步?jīng)Q定是用刀具補(bǔ)償還是換刀以保證加工精度。智能機(jī)床具有自動(dòng)感知、分析、反饋、決策、控制等要素，這才是智能的實(shí)用之處。

二、AI智能在不同行業(yè)的定義和描述

清華大學(xué)智能科學(xué)系教授孫富春是我國(guó)人工智能領(lǐng)域?qū)＜?，他提出，可以基于CPS理論從感、聯(lián)、知、控、安全等五個(gè)方面，結(jié)合工業(yè)生產(chǎn)流程來定義和描述AI智能。制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展，最終是為了降低生產(chǎn)制造時(shí)間；維持高效率；提高產(chǎn)品質(zhì)量。主要關(guān)注三大指標(biāo)：時(shí)間、節(jié)拍、質(zhì)量。因此“人工智能+制造業(yè)”可以從設(shè)備、能效和質(zhì)量三方面，研究融合轉(zhuǎn)型的方法。

三、強(qiáng)化工業(yè)智能在制造業(yè)的應(yīng)用

如何把AI智能和互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)，真正用于機(jī)械制造業(yè)的提質(zhì)、降本、增效、減存，最終實(shí)現(xiàn)機(jī)械企業(yè)從以產(chǎn)品為核心、到以服務(wù)為核心的價(jià)值轉(zhuǎn)型。目前，人工智在制造業(yè)的如下幾個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用程度會(huì)大大增強(qiáng)。

首先，制造業(yè)的很多細(xì)分領(lǐng)域依賴傳統(tǒng)的視覺檢測(cè)。人工智能能夠橫縱不同角度比對(duì)產(chǎn)品和照片。將機(jī)器視覺應(yīng)用在制造業(yè)中的精確質(zhì)量分析領(lǐng)域，通過比人眼敏感多倍的相機(jī)結(jié)合AI技術(shù)提升圖像理解的能力。比如，在筆者的柴油動(dòng)力制造業(yè)中，產(chǎn)品本身形態(tài)較大，肉眼檢測(cè)本身就存在很大難度，AI機(jī)器視覺工具，可以在超出人類視覺范圍的分辨率下發(fā)現(xiàn)精密產(chǎn)品中的微觀缺陷，大大提升檢測(cè)效率。

其次，精準(zhǔn)優(yōu)化細(xì)節(jié)性生產(chǎn)過程。AI智能可以調(diào)節(jié)和改進(jìn)生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)參數(shù)，生產(chǎn)過程中，機(jī)器需要進(jìn)行諸多參數(shù)的設(shè)置。例如，在小部分的注塑中，可能需要控制原料的溫度、冷卻時(shí)間表、速度等等。所有這些參數(shù)都可能受到各種外部因素的影響，例如，外界溫度等。AI系統(tǒng)通過收集所有有效的參數(shù)數(shù)據(jù)，改進(jìn)自動(dòng)設(shè)置和調(diào)整機(jī)器的參數(shù)，從而提升生產(chǎn)效率。

再次，鎖定產(chǎn)品產(chǎn)生質(zhì)量問題的來源。所有產(chǎn)品都不是一道工序就可以完成的，當(dāng)產(chǎn)品最終沒有通過質(zhì)量檢驗(yàn)，甚至有時(shí)難以確定產(chǎn)品問題來源的時(shí)候。AI智能將幫助我們自動(dòng)識(shí)別生產(chǎn)中有問題的環(huán)節(jié)和步驟。制造，充滿了微調(diào)。人工智能還可以顯著縮短新產(chǎn)品無論是設(shè)計(jì)還是生產(chǎn)過程中的流程，提升制造行業(yè)的效率。

總之，AI智能極大地提高了效率、推動(dòng)了生產(chǎn)進(jìn)步，很快人工智能將迎來其在機(jī)械制造業(yè)的春天。