工业智能化面临的问题:有效数据、智能技术与产线兼容

2020-12-24 13:37:49 admin 2

工业智能化面临的问题:有效数据、智能技术与产线兼容

   工业智能化带来的好处显而易见:节约人力成本,提高生产效率,改进生产流程,有利于定制化、个性化的产品制造等,并且能够提升所在行业的制造业竞争力,同时也让工厂直接面向消费者,颠覆了传统的交付模式。

   但工业智能化并非让程序员去工厂走一趟这么简单。被科技巨头们大书特书的案例,表面上是一个又一个漂亮数字,但背后也隐藏着工业智能化所面临的难题,业内人士也认为,“外行人看来很多领域都实现了智能化,但是真正能实现一整套智能化解决方案的企业很少。目前所谓的智能化准确来说还都是半智能化。”就目前来看,最大的问题有三项:

智能工业一体机

   第一,智能化的实现依赖于有效数据,数据来源于工厂机械与IOT(物联网)设备,并且要实现标准统一。但是一方面,部分工业数据很难进行结构化处理,而且信息化设备是一笔巨大的投入;另一方面,工业数据也有其敏感性,有的厂家不愿意对第三方开放数据。因此,从商业性角度看,第三方解决方案提供商要说服工厂,提供足够的商业动机,这意味着智能化解决方案要起到立竿见影的效果。目前BAT、华为、亚马逊、微软、谷歌都在致力于研发工业智能化解决方案,以及对生产线影响更小的改造模式,保证工厂在不停产的前提下实现信息化改造。

   第二,从前文提及的智能质检一体机发现,各个环节的智能设备正在往轻量化、小型化的方向发展,这是出于工厂空间利用的需求。边缘设备包括了摄像头、运算主机、IOT感应件等,业内早期的智能质检方案甚至有两张台球桌大小,这对于在工厂场景落地明显不利。近两年得益于更轻量化的板卡与感应器,设备的小型化成为可能,云计算技术也扮演了关键角色,但工厂吞吐的生产信息量十分庞大,对网络环境也提出了很高要求,这也是整体协同运作的前提,近两年开始落地的5G技术将这一问题的答案。

   第三,工业与AI不是简单的相加模式,也不仅仅是写个平台系统这么简单。从理念上看,工业化要求稳定、可复制,但生产环境往往不稳定,产生的数据也不稳定;智能化要求灵活便捷,即插即用,双方某种程度上是冲突的。工业+AI的过程需要智能化工程师/码农深入理解行业与场景,而一家工厂内的产线与产线之间也存在巨大差异,需要区别对待,这无疑带来了巨大的工作量与人力需求,同时也使得解决方案具备不可复制性,也就暂时无法大规模铺开。

   业内人士也认为:“工业智能化是一个庞杂的工程,涉及整个产业链,需要上中下游厂商相互合作,单靠某个环节的推动根本不行,其中还有很多技术和利益的问题需要协调。”但业界也相对乐观:“一方面这块市场会有更多的企业参与进来,去做工业智能化的解决方案,因为像阿里华为他也不可能把所有行业都包圆了,另一方面技术的困难,都是‘主观的困难’,克服只是时间问题,工业智能化的浪潮是不可逆转的。