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德國(guó)科學(xué)院院士:傳統(tǒng)企業(yè)尋求變革,向智能制造靠近

來(lái)源:智匯工業(yè)

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所屬頻道:新聞中心

關(guān)鍵詞:智能制造 AI 工業(yè)融合

    近日在中新人工智能高峰論壇上,德國(guó)科學(xué)院院士漢斯·烏思克爾特詳細(xì)介紹了AI與工業(yè)融合的概念和具體案例。他表示,AI+工業(yè)原理分為三層,由內(nèi)到外分別是,生產(chǎn)層、運(yùn)行層和數(shù)據(jù)結(jié)合層。經(jīng)由這三層,智能制造創(chuàng)造了巨大生產(chǎn)力。

    論壇上,德國(guó)、深知無(wú)限人工智能研究院院長(zhǎng)、首席科學(xué)家,德國(guó)人工智能研究中心科學(xué)董事漢斯·烏思克爾特教授帶來(lái)主題演講:“德國(guó)工業(yè)4.0與中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的機(jī)遇與挑戰(zhàn)”。以下是漢斯·烏思克爾特的演講內(nèi)容。


    大家下午好!我在AI領(lǐng)域已經(jīng)工作了有30多年了,使用了不同的應(yīng)用,我想要跟大家分享智能制造的一個(gè)理由是因?yàn)樗业谋尘坝幸稽c(diǎn)關(guān)系。


    首先,我會(huì)給大家介紹一下AI的一些工業(yè)應(yīng)用。然后再給大家介紹工業(yè)4.0和智能制造,接下來(lái)我會(huì)簡(jiǎn)單地給大家介紹一些機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí),還有一些未來(lái)的展望。


    在過(guò)去的十年,我建立了一個(gè)德國(guó)人工智能中心。隨著AI變得越來(lái)越流行了。除了傳統(tǒng)的IT公司,比如SAP,軟件公司,微軟公司等。漸漸,很多制造的企業(yè)也加入進(jìn)來(lái)比如Facebook、寶馬、博世、空客等。他們都是機(jī)器制造的公司,在過(guò)去的一年,這些制造企業(yè)不斷地要求我們幫助他們進(jìn)行變革,把他們的公司轉(zhuǎn)型成一個(gè)現(xiàn)代化的數(shù)字驅(qū)動(dòng)的公司,能夠讓他們使用工業(yè)4.0。


    關(guān)于智能工廠,我們一共有三層。


    首先,核心層,也就是智能工廠,或者說(shuō)生產(chǎn)本身,AI在這里也能夠發(fā)揮一些作用。主要概念就是通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)把機(jī)器聯(lián)系在一起,AI根據(jù)這個(gè)傳感器上傳的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析,這就是核心。


    實(shí)際上,這個(gè)機(jī)器與之前的制造工廠,比如說(shuō)iphone、汽車工廠、手機(jī)工廠是不一樣的。區(qū)別在于,他們很多的解決方案并不是泛泛的,而是具體的。此時(shí)我們使用了一些機(jī)器人,有一些工人他們的工作已經(jīng)也不再嚴(yán)格分工了,這就形成了工人與個(gè)機(jī)器人之間進(jìn)行通信,互相溝通的需求——這是智能工廠的一個(gè)核心的部分——也就是網(wǎng)絡(luò)和實(shí)體的系統(tǒng)互相地聯(lián)系起來(lái),即用物聯(lián)網(wǎng),把處理器和傳感器聯(lián)系在一起。


    其次,有個(gè)非常重要的概念——“數(shù)字雙胞胎”(指以數(shù)字化方式拷貝一個(gè)物理對(duì)象,模擬對(duì)象在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的行為,對(duì)產(chǎn)品、制造過(guò)程乃至整個(gè)工廠進(jìn)行虛擬仿真,從而提高制造企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)、制造的生產(chǎn)效率。)。這樣一來(lái),整個(gè)制造流程、數(shù)字產(chǎn)品以及系統(tǒng),都有一個(gè)孿生的數(shù)字化鏡像。有一些產(chǎn)品本身就可以讓機(jī)器下達(dá)指令,從而為生產(chǎn)制定一個(gè)計(jì)劃,對(duì)于一些中度的自動(dòng)化的生產(chǎn),實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng),AI驅(qū)動(dòng)優(yōu)化的產(chǎn)品和流程、預(yù)防性維修,預(yù)測(cè)能耗的目標(biāo)。


    第二層,除了純生產(chǎn)之外,我們還有運(yùn)行的服務(wù)。比如說(shuō)公司內(nèi)部的移動(dòng)性出行,還有智能的物流、智能的建筑、智能的產(chǎn)品和智能電網(wǎng)。由于有“數(shù)字雙胞胎”,如果你對(duì)流程、產(chǎn)品和手冊(cè)進(jìn)行編碼的話,這將會(huì)是一個(gè)非常非常復(fù)雜的內(nèi)容,再加上培訓(xùn),供應(yīng)商、合作伙伴服務(wù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)來(lái),體量非常龐大,因此我們需要對(duì)運(yùn)行服務(wù)進(jìn)行重新的設(shè)計(jì)。


    最后,我們來(lái)看最外面的一層——數(shù)據(jù)結(jié)合。最外面的一層是通常被人們所忽視的,但實(shí)際上它決定一個(gè)公司成敗與否。為什么呢?因?yàn)榇蟛糠肿钪匾哪切?shù)據(jù)來(lái)源于公司以外,比如你的客戶、合作伙伴、供應(yīng)商、監(jiān)管當(dāng)局、技術(shù)合作提供商、媒體、投資商以及股東,還有你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。這就意味著說(shuō),我們最大的一個(gè)挑戰(zhàn)是要把所有的數(shù)據(jù),也就是智能工廠內(nèi)部的數(shù)據(jù)與外部的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合。


    要了解外部的數(shù)據(jù)是非常復(fù)雜的。因?yàn)槟切┩獠繑?shù)據(jù)的來(lái)源,并不能把數(shù)據(jù)以這種結(jié)構(gòu)式的方式給你,你拿到的通常都是非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)。你需要把內(nèi)外部的數(shù)據(jù)結(jié)合到一起。如果你能解決這個(gè)問(wèn)題的話,你才有客戶關(guān)系管理,或者說(shuō),你的供應(yīng)鏈就比較的智能了。智能實(shí)際上意味著我們要使用互聯(lián)互通,要使用物聯(lián)網(wǎng),使用大數(shù)據(jù),要使用分析,要使用商業(yè)的情報(bào),當(dāng)然還要使用AI來(lái)幫助你不斷地去優(yōu)化整個(gè)的流程。不僅僅是優(yōu)化,這個(gè)系統(tǒng)還能告訴我們,這些問(wèn)題是否解決了。


    我們?yōu)槭裁匆褂猛獠康臄?shù)據(jù)和知識(shí)?首先,這取決于我們到底要實(shí)現(xiàn)什么樣的目標(biāo)?要監(jiān)督流程,獲得早期預(yù)警,審視是否出現(xiàn)偏差,如果有偏差的話我們要早期介入,幫助我們盡早決策。舉個(gè)例子,我們的合作伙伴之一——西門子,他們已經(jīng)采取了我們主要的設(shè)備,也就是我們的公司出產(chǎn)的一個(gè)知識(shí)路線圖。我們要做的事情是,希望從外部獲得知識(shí),與公司的圖譜結(jié)合,可以知道我們生產(chǎn)的地點(diǎn)在什么地方,使用什么樣的技術(shù),在全世界各地有什么樣事件的發(fā)生。再把這些信息和我們企業(yè)內(nèi)部的信息結(jié)合到一起,這就形成企業(yè)的知識(shí)圖譜。


    不要低估這些知識(shí)。舉例來(lái)說(shuō),《大英百科全書》這是世界上最豐富的《百科全書》,但這也只是它的打印版。如果你把所有知識(shí)都打印出來(lái),應(yīng)該有多大的量呢?包括維基百科在內(nèi)的百科來(lái)源,都在慢慢地轉(zhuǎn)化為一些結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。實(shí)際上很多的知識(shí)現(xiàn)在正在經(jīng)歷著這樣的一個(gè)轉(zhuǎn)型:機(jī)器學(xué)習(xí)。


    回到西門子的合作例子上來(lái)。西門子有19萬(wàn)的供應(yīng)商,我們的企業(yè)知識(shí)圖譜,幫助他們做供應(yīng)鏈的觀察和管理。對(duì)內(nèi)外部信息進(jìn)行輸入、提取,在這個(gè)基礎(chǔ)之上能夠去做一些結(jié)構(gòu)性的轉(zhuǎn)型。就外部媒體信息而言,不僅僅包括媒體,還包括社交媒體,比方說(shuō)像推特網(wǎng),甚至來(lái)自鐵路、警察部門、高速巡警、消防部門等。這樣的一些信號(hào)整合在一起之后,我們搭建了大數(shù)據(jù)平臺(tái)和研究中心。


    這樣的一些應(yīng)用,對(duì)整個(gè)工業(yè)的流程有很大幫助。所以我們希望能夠從這些未結(jié)構(gòu)的信息進(jìn)行學(xué)習(xí),轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)的信息,并且在相應(yīng)的場(chǎng)景下進(jìn)行解讀。最終希望把一些顯性的知識(shí),比如說(shuō)工業(yè)的知識(shí),行業(yè)的知識(shí),能夠通過(guò)經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行掛鉤,使得機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)得以實(shí)現(xiàn)。如果做不到這一點(diǎn),我們是無(wú)法去應(yīng)對(duì),無(wú)法滿足復(fù)雜的工業(yè)現(xiàn)實(shí)所面臨的一些需求。謝謝!


    (審核編輯: 智匯小新)

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