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智能制造站上风口

近期,重磅文件密集出台,实体经济被提到前所未有的战略高度。


     第十九届五中全会提出,坚持把发展经济着力点放在实体经济上,坚定不移建设制造强国、质量强国、网络强国、数字中国,推进产业基础高级化、产业链现代化,提高经济质量效益和核心竞争力。


     可以看出,制造业的转型升级势在必行,智能制造已然成为新的时代风口。


     除了中国,德国的工业4.0战略,美国的工业互联网计划,日本的超智能社会5.0蓝图,都在试图向智能制造迈进。人工智能、物联网、大数据、云计算等先进技术正在以“工业4.0”之名,掀起对传统工业的智能革命。


     中国制造业现状


     世界银行数据显示, 2010年中国制造业增加值首次超过美国,成为全球制造业第一大国,自此以后连续多年稳居世界第一。但麦肯锡的数据显示,我国制造业更多依赖于劳动密集型产业,制造业自主创新能力相对薄弱,处于“大而不强” 的尴尬境地。


     英特尔亚太区物联网事业部中国区行业销售经理谢青山分析,与其他国家相比,中国的制造业呈现两个特点,一是中小企业占比高,二是覆盖行业广。由此,中国的智能制造需要解决的核心问题是如何帮助数目庞大的中小企业完成制造流程的数字化、信息化升级改造。“要想实现从制造大国变为制造强国的目标,只能通过加强研发、用世界最新的高科技改造制造业来实现,别无捷径。”


     TCL格创东智科技有限公司首席智能制造专家王锦认为,中国制造业在国际市场的竞争力不断上升,制造业转型正处于关键时期,但低端制造业的占比仍较高,与此同时,低端制造业企业由于工作技术含量低、内容枯燥等原因,也面临着招工难、用工难的问题。帮助制造业企业进行智能化转型,无论是从企业、从国家,还是从全球大势来说,都是必由之路和唯一之路。


     在互联网时代,用户需求日趋多样化、定制化,企业订单呈现出小型化、碎片化的发展趋势,引进与应用智能制造系统解决方案已经成为企业满足新时代发展需要的重要着力点。


     智能制造带给企业的不仅仅是新的技术,更是新的生产力、生产关系和生产方式,其最终目的是提高企业积极适应市场变化的能力。


     在谢青山看来,理想的智能制造的实现,需要全产业链的共同投入,基础设施的支撑和上下游的共同配合才能完成。


     互联网技术在改造消费服务业的同时,正迅速而坚定地来到工业领域。每一个中国人都享受到了互联网技术带来的便利,从淘宝、微信、外卖到在线教育。未来,制造业也将从中获得巨大收益。


     谢青山认为,互联网技术的快速发展还给我们带来了一个巨大的红利,那就是高性能计算芯片的成本和与之相关的产业链包括互联网通讯系统、人工智能技术的建设和使用成本都在快速下降。这些因素为制造业向数字化、智能化转型奠定了坚实的基础。


     智能制造势不可挡


     近年来,一种主流的观点是中国的人口红利在消失,加之老龄化问题加剧,导致劳动密集型的传统制造业面临生存难题。


     王锦认为,以自动化为代表的“机器替人”首先解决了人类在物质和能源方面的困扰,帮人工作;其次,以智能制造为代表的数字化、智能化的引入,解决了人类决策的困难,帮人决策。于是,人类可以解放出来,做更多创造性工作。


     统计数据表明,在传统加工组装企业中,平均每开展一百万个人工操作就会出现500次失误,而机器人的这一出错概率仅为每百万次11.5次失误。


     举一个典型案例。奥迪公司在内卡苏尔姆工厂的生产线上有 2500 个自动机器人。主要用于执行装配奥迪汽车所需的特定任务。这些机器人中有 900 个配有焊枪,工作包括将金属件固定在一起的点焊。每辆汽车大约有 5000 个焊点。如果每天组装约 1000 辆汽车,每个生产日就有 500 多万次焊接。


     为了确保焊接质量,按道理,应该对所有的焊点进行质量控制检查。但依靠人工检查 500万个焊点是不可能的,所以以前使用行业标准的采样法,只能精确检测其中的千分之一左右,质量隐患在所难免。


     针对这个问题,英特尔与奥迪合作,使用英特尔的工业边缘洞见平台(EII)加速创建算法,并进行预测分析和建模。该解决方案从焊枪控制器的所有监控中提取数据,在现场边缘侧直接与奥迪提供的历史实际检测数据进行比较分析,从而对其准确性进行人工智能的训练工作。


     运用这些数据运算和分析的结果,不仅可帮助控制工程师和操作员提升点焊的质量控制,还可以将其用作涉及机器人和控制器的其他应用场景,例如,铆接、胶合与喷漆等。并且系统会在预测到有故障隐患的变化时提醒技术人员,从而可将错误总数尽可能减少或消除。


     与英特尔合作后,奥迪在生产线上的焊接质量检测率从每天一辆汽车转变为百分之百全部检测,大大减少了潜在的质量隐患,降低了成本,提升了收益。


     机器既能工作又能学习,这又引起了另一种恐慌,未来人类是否会被机器取代。麻省理工学院计算机科学和AI实验室主任丹妮拉·鲁斯认为,当下科学探索的主题应该是人与机器合作的方法,而不是机器取代人工的恐慌。


     谢青山站在管理者的角度认为,如果把简单的、机械的、重复性的工作交给机器完成,让每个员工都从事探索性的工作,这将大大提升企业的整体竞争力。


     其实,企业最具战略意义的终极决策终究不可能由机器来完成,而必须由人来进行。机器自动化的依归还是服务于人,满足人的需求。


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