【工業智慧】傳統工業如何實現工業智慧？工業發展的痛點體現在哪裡？

在解答這兩個問題之前，我們首先需要思考為什麼需要工業智慧？可以試想一下網際網路如何改變了我們的生活。網際網路革新最明顯的例子是基於地理位置的服務。比如，早年在一輛車上沒有導航裝置，我們在一個陌生的城市從A點出發到B點，完全要依靠人的經驗，用地圖、指南針、問路等等。而如今，我們越來越少地看到地圖或指南針，而越來越多地看到智慧手機，以及智慧手機上面的地圖應用程式。要知道，地圖應用程式不僅僅是地圖而已，在上面我們可以實時地看到發生的事故、交通狀況等，其實是用智慧演算法和分析代替了人的經驗，用數字互聯的平臺代替了現實中的物體，從出行的角度創造了智慧的映象(digital twin)，提供的是智慧互聯的無憂出行服務。

　　反觀製造業，其實我們想要看到的所謂工業智慧，可能也是類似與網際網路革新式的改變。理想的狀態是，在機器端有這樣一部裝置能夠提取出反應機器運轉健康狀態的特徵。這些特徵既可以在本地經過處理後變為基本的、機器健康資訊，也可以被傳輸到雲端，通過不同的軟體處理，滿足使用者多樣化、碎片化的功能需求，最終展示在使用者的終端顯示裝置上。該系統要以解決實際的使用者痛點為目標，賦予機器自我意識、自我比較以及自我預測的能力，甚至可以通過優化和演算法對有些可以補償的故障和早期異常進行維護，達到自我維護。也就是說，機器製造商所生產的並非機器本身，而是為機器使用者提供一種製造能力，幫助實現無憂生產與運營。

　　如今提到工業智慧，很多人都會聯想到模擬與自動化。曾經一家以設計可製造性評估模擬軟體的初創公司，為使用者提供可製造性的服務。在使用者提供所設計的產品的規格後，通過對應力等物理指標的模擬考察規格是否合格，設計是否合理。但是，即使他們傳達了可以生產的決策建議後，有些使用者還會找到他們，質疑為什麼模擬成功後，生產的產品還是存在缺陷。很明顯，由於在模擬的時候沒有考慮到實際生產中會遇到的一些問題，比如環境因素，機器的使用狀況等，導致模擬的結果並不能反映實際生產產品的質量。而對於自動化，比如製造機器人，它們關注的是控制的平穩度、精確度以及快速性。時間長了機器人的狀態會改變，就要派人重新除錯一下，而這被看成了很正常的事情。機器人的狀態衰退並沒有被追蹤、量化，這樣有問題發生才被一遍遍的排查，卻沒有考慮到這是可以避免的問題。這正是“冰山效應”。

　　傳統工業常常誤以為對已產生問題進行自動化檢測就是工業智慧，卻未意識到裝置時間長了都會有衰退的問題。對衰退的追蹤、量化、與預測性診斷，才是我們工業智慧真正需要的。比如飛機機翼的一種失效模式是會出現裂痕，針對這樣的問題，大多數人研究的是如何檢驗裂痕的發生，卻很少人研究裂痕的產生跟什麼相關，以及造成裂痕產生的根本原因是什麼，或者執行的機制等。而根因分析後對產生問題的機理進行建模，在問題出現前避免問題，才是工業智慧價值的最大體現。

　　很多人被大資料的觀念誤導，認為有資料就可以解決一切，其實不是這樣的。解決工業場景的問題其實都是需要很強的領域知識支援，因為從機器中測量的資料都有清晰的物理意義，如何去分析需要有一套適應相關場景的框架，並且有相應的專家知識配套配合來解讀資料意義，從而解決問題。工業智慧的使命最終要回歸業務目標、解決行業痛點。所以，只有運用有效的手段，我們的工業才能達到從維護角度，近似零當機；從產品質量角度，近似零廢品率；從能效角度，近似零浪費的無憂狀態。

如何實現工業無憂？

　　實現這三個零的無憂工業是我們的願景，然而這個願景如何實現呢？首先，要有一個本地的代理(local agent)，在採集資料的基礎上，從分析的角度，承擔一定的特徵提取以及衰退監測，進行固化的模型處理。現在邊緣計算跟這個領域是相關的。之後，在雲端，比如在私有云以及伺服器上等計算能力更強的平臺可以做預測性地分析，以及對等比較等更復雜的運算，甚至是模型優化與線上的自適應模型的自我調整。最後，系統產生的健康資訊其實是可以輸送到工廠系統，工廠系統可以根據生產計劃給裝置維護部門下單，實現維護的優化排期排程。

　　還有一個方面，可以進行控制優化，在本地就解決一些實時的問題。類似的工業場景問題解決多了可以固化下來轉換成領域知識。通過什麼形式固化呢？答案就是軟體的形式。過程中如果出現新的狀況，專家可以用他們的領域知識不斷擴充工業知識庫，擴充套件系統功能，最終實現近似零停機。那麼工業知識庫固化下來的知識，對誰的價值更大？其實是產品設計。我們現在做專案過程中不僅僅是跟使用者溝通，也要跟供應商一起進行合作。機器洞察資訊實現數字映象後，使用者掌握到資訊之後可以更好地管理供應商；供應商用這些資訊可以拿到產品在使用過程中的第一手資料，來不斷改善產品設計，形成一個閉環的產品壽命週期設計的概念，從而達到無憂生產。

　　要實現這樣的無憂生產系統可以參考李傑教授在2014年提出的CPS資訊物理系統的5C架構，是一個從資料獲取到最終價值交付的完整體系，它能夠幫助我們在不同的層級可以更清晰地定義使用者的需求，指導我們開發智慧化的工業系統。

傳統制造業的智慧化 – 從依靠人的經驗更換鋸帶轉變為基於自動識別工況的精準更換

　　很多人關心如何能讓傳統的製造行業也能實現智慧化，是不是做資料處理，做一些視覺化的東西就能實現智慧化？或者有一些具有物理意義的資料提取出來，用專家領域知識去看這些東西就能實現智慧化？

　　舉一個帶鋸機床製造商的案例。帶鋸機床的使用者不要求其加工精度有多高，也不要求加工的複雜性，但對加工速度與切割平面的平整度有較高要求。痛點是什麼呢？鋸帶是個耗材，總會斷裂，而且更換成本比機床還貴，所以大量的運維成本都是在後續的售後服務上。想控制這個成本，就需要更換的準時性，當鋸帶用到剛好疲勞到不能再切時進行更換，整個的效率才能實現最大化。

　　之前都是依靠人的經驗，通過聽噪音變大了，就進行更換。然而人的經驗不同，判斷標準無法統一化。換得過早會造成浪費，換得過晚就產生非預期斷帶的情況，鋸帶卡在工件裡面，還要把未加工好的工件裁掉，這對工件也是浪費。如果發生繃帶斷刀的狀況還會發生安全風險。

　　為了實現更加智慧準時地更換鋸帶，首先要通過大量的調研找到哪些是影響刀具狀況的因素，之後根據客戶的需求和期望的業務目標進行資料採集，以及試驗感測器的部署。在具體實踐中，從控制器與感測器採集資料建立鋸帶衰退預測系統。根據鋸帶的振動、聲學等特性，以及機器運轉的工況，將採集的資料進行特徵提取，進而形成特徵矩陣。由於加工的工件材料變化，以及加工過程的工況複雜性，我們用自適應預診方法來建立鋸帶的衰退預測模型。使用者可以在電腦端與移動客戶端實時監測鋸帶的衰退與機器關鍵元件的健康情況，從而在鋸帶剛好要斷裂之前，準時更換。

　　每種型別鋸帶的衰退檔案都被儲存在使用者的私有云中，可以通過系統實時掌握鋸帶衰退的狀況。日積月累，通過對比不同種類鋸帶的衰退模型，使用者也更加清楚地知道每種鋸帶在切割不同形狀、不同材料工件時的效能，在採購鋸帶時還能夠更經濟地管理供應商，獲得更低的成本；鋸帶製造商也可以通過鋸帶衰退曲線，建立洞察，改進鋸帶的效能，減少實驗成本，同時提高耐用性。

最後，所謂的工業智慧、工業大資料等新興熱詞只有迴歸到解決使用者痛點上，才能更好地創造價值。來源：常州MES及數字化工廠

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

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新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”；新模式：“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。

官方網站：AI-CPS.NET

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