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        阿里云研究中心工業大腦白皮書:制造業如何實現智能化升級?

        來源:阿里云研究中心  時間:2018-09-21 11:09  字號選擇:

        9月19日,阿里巴巴董事局主席馬云在“2018杭州?云棲大會”全面闡釋對于新制造的思考。他表示,未來10~15年,所有的制造行業所面臨的痛苦遠遠超過今天大家的想象,傳統制造業必須向新制造轉變才有機會。

        為什么這么說?制造業該如何轉變?在21號的云棲大會上,阿里云研究中心高級戰略專家王岳發布了《工業大腦白皮書:人機邊界重構 - 工業智能邁向規模化的引爆點》的研究報告,對制造業的現有困境和未來出路進行了一些深入的分析解讀。

        1. 傳統制造業的3個數字化新挑戰

        在技術變革的大趨勢下,傳統靠資源消耗型的企業肯定會越來越艱難,挑戰會越來越大。

        首先,工業時代考驗的是生產一樣東西的能力,但數據時代考驗的是生產不一樣東西的能力。現在,消費者的個性化需求與日俱增,但很多工廠在實現多品種、小批量、個性化、按需生產方面明顯已經力不從心。

        其次,傳統企業中很多工廠設備的維護、工藝參數調節全憑經驗,“標準動作”缺失,工廠難以找到行之有效的方法將經驗進行量化、復用。而由于勞動力成本攀升,導致技術工人、工程師人才頻繁進出,企業很容易陷入原地踏步、重復造輪子的窘境。

        而且,隨著工業現代化的不斷演進,自動化和精益化的生產系統已經發展到了一個很高的水平,但也越來越接近生產的天花板。單純的工業內部解決方案已經很難進一步提升運營效率,需要行之有效的手段讓隱形和碎片化的工業問題浮出水面。

        2. 未來智能工廠的4個超能力

        在白皮書中,王岳提到了工業大腦在天合光能、中策橡膠、京信通信、正泰新能源等項目上的實踐案例,展示了其“獨特”的4種超能力。憑借這些超能力,工業大腦正在成為制造業數字化轉型的最佳助手。

        1)跨界復制 -實踐證明,工業大腦在圖像識別、智能排產、設備預測性維護、能耗優化等方面的沉淀,具有較強的通用性,可以跨行業復用。比如用于電池片良率提升的工藝參數推薦技術,也可以應用在多晶硅、硅片及電池組件的生產良率優化。恒逸石化工業大腦項目在能耗優化上的經驗積累,同樣可以復制到鋼鐵、水泥、紡織等行業。

        2)逆向推演 - 工業大腦強大的數學能力加上足夠的計算速度,使得它有望通過模型有效識別海量參數間的關鍵路徑,從結果逆向推導原因。這種方式突破了“專家經驗”傳統的思維定式,將隱性和碎片化的工業問題變得顯性化,并由此生成新的知識。

        3)微創手術 – 數字世界的試錯成本遠低于物理世界。大腦以微創的方式,并不需要大量的硬件投入與生產線的改變,僅通過在虛擬環境中對數據的改動與優化,即可產生明顯的價值與收益,且試錯成本低,路線不對可及時調頭。

        4)知識沉淀 - 知識、經驗、方法、工藝與實踐可封裝在模型、SaaS軟件和工業APP中,基于工業互聯網平臺傳播,加速知識的流動。比如依托阿里云工業大腦AI創作間,可以像搭積木一樣,快速搭建行業通用的數據模型,訓練企業專屬的工業智能。工廠的工程師即便不懂寫代碼,也一樣可以進行智能應用的開發。

        阿里云研究中心高級戰略王岳專家特別指出,“工業大腦絕不是簡單地模仿人腦,而是以自己獨特的數據化思維方式解決人類解決不了的問題。工業大腦的思考過程是從數據到知識再回歸到數據的過程。”

        3. 工業大腦的正確打開方式

        未來,工業大腦的力量將滲透到制造業全產業鏈、全價值鏈、全生命周期中,持續為制造業企業帶來機會和增值空間。制造業不會消失,只有落后的制造業會消失。企業想要正確地運用工業大腦實現自身的升級,關鍵在“小、快、準”, 以最低成本、最少時間、最小風險快速啟動工業大腦,并逐步擴展與優化。同時,企業還需要一個新組織、一個新平臺與一套新標準為工業大腦的梳理部署保駕護航。白皮書中還特別給出了詳細的實施路徑、配套的推進架構,以及工業大腦生態的頂層設計。

        附錄:

        阿里云研究中心工業大腦白皮書:制造業如何實現智能化升級?

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        關鍵詞:阿里巴巴 馬云 工業大腦 
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