1、人工智能与先进制造2人工智能与先进制造人工智能与先进制造邬贺铨邬贺铨中国工程院中国工程院2019.03.13从“互联网从“互联网+”到“智能”到“智能+”推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展。-习近平，在中央政治局第二次集体学习会上讲话，2017.12.08 打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。-李克强，2019年政府工作报告，2019.03.053流程电子化管理数字化生产自动化运行网络化企业智能化财务电算化办公自动化门户网站化产品寿命管理（PLM）供应链管理（SCM）企业资源规划（ERP）客户关系管理（CRM）物流仓储管理（WMS）监控与数据采集系统（SCADA）

2、分布控制系统（DCS）制造执行系统（MES）计算机辅助设计（CAD）计算机辅助制造（CAM）电子商务协同制造物联网工业互联网云制造大数据人工智能信息-物理系统（CPS）价值链管理生态链管理产业互联网IndustryInternet政务互联网government affairs Internet互联网+企业信息化流程4人工智能人工智能信息安全信息安全云计算云计算区块链区块链大数据大数据物联网物联网5G移动移动互联网互联网工业互联网以工业互联网为平台推进以工业互联网为平台推进ITIT与与OTOT技术融合技术融合传感器与反应器传感器与反应器PLC（可编程逻辑控制器）（可编程逻辑控制器）SCADA（监

3、控与数据获取）（监控与数据获取）MES（制造执行系统）（制造执行系统）ERP（企业资源规划）（企业资源规划）工业工业ITIT技术技术Information Tech.Material材料特性和功能Machine机器精度和自动化Methods工艺、效率等方法Measurement测量与监控Maintenance维护和售后服务Management 管理Modeling数据和知识建模工业工业OTOT要素要素Operating Tech.时延敏感网络、边缘计算、协同设计、时延敏感网络、边缘计算、协同设计、数字孪生、区块链数字孪生、区块链参考：浙江大学参考：浙江大学 谭建荣院士谭建荣院士从应用归类的人工

4、智能（从应用归类的人工智能（AIAI）技术）技术5感知感知理解理解行动行动计算机视觉计算机视觉自然语音处理自然语音处理音频处理音频处理知识表达知识表达机器学习机器学习专家系统专家系统虚拟代理虚拟代理身份分析身份分析认知机器人认知机器人语音分析语音分析推荐系统推荐系统数据可视化数据可视化来源：埃森哲，人工智能：助力中国经济增长，https:/ 产品质量分析与监管；产品质量分析与监管；专用设备诊断；专用设备诊断；缺陷图像数据处理与分类；缺陷图像数据处理与分类；能源整体调度优化；能源整体调度优化；智能采购；智能采购；先进先进制造系统；制造系统；销售决策支持；销售决策支持；成本大数据应用；成本大数据应

5、用；工序间数据建模与决策。工序间数据建模与决策。AIAI的机器学习与分析过程的机器学习与分析过程 台湾中钢公司引进 IBM 的 PowerAI 解决方案，对从27 吨的钢坯到0.5mm 成品的热轧过程中的缺陷进行预测。中钢提供过去一年近 7000+批次产品的各种工艺参数，对可能造成缺陷率分析所需要的数据进行清洗，规范成机器学习数据，并将数据分成两组，80%供机器学习，20%作为验证。利用 4 种数学模型进行分析和预测，以黑箱作业方式，确认模型的可行性。通过分析一条产品线上产生的2000+数据，发现“炉内压力”对缺陷率影响很大，同时经过人工经验进行验证。通过AI 技术节省 90%钢坯质量的判定和

6、人工资源，使得成本大幅降低。6从机器人到智能机器人从机器人到智能机器人 对于多关节工业机器人，同一个操作可以有多个不同的运动轨迹方案，利用AI技术通过比较可以以得出最优解。沈阳新松公司开发智能焊接系统，能自主生成程序。云控机器人-以云端大脑来管理一批机器人，机器人仅仅是简单的执行机构。7AIAI在设计仿真中应用在设计仿真中应用 大数据是从数据到模型，而仿真是从模型到数据，目前的仿真系统要求用户对仿真优化算法和仿真建模工具有较深入的了解，非仿真专业人员很难优化大量运行参数，利用AI可以帮助做出选择。吉利每研发一款新车都需要做60次整车碰撞试验和数百次仿真试验，碰撞仿真时间长达30个小时。基于AI

7、可将碰撞仿真时间缩短到10个小时，大幅提升新车研发速度。在仿真中运用VR技术，不仅能更加形象直观地显示仿真全过程，而且会让计算机与人之间的沟通更人性化，增强仿真系统的寻优能力。8AI AI 在在数字化排产数字化排产中应用中应用 汽车企业的汽车企业的冲压车间的排产是典型的小批次、多边界、多约束条件的数学模型，同时冲压车间的排产是典型的小批次、多边界、多约束条件的数学模型，同时在换模时间长、次数多、库位不确定等多种因素下，人工考虑的约束条件有限，排产在换模时间长、次数多、库位不确定等多种因素下，人工考虑的约束条件有限，排产效率低。效率低。2016年上汽通用在国内汽车行业首次将传统年上汽通用在国内汽

8、车行业首次将传统冲压车间冲压车间的手工排产转变为数字化排产的手工排产转变为数字化排产：大幅缩短排产所需时间，快速响应生产需求变化大幅缩短排产所需时间，快速响应生产需求变化；缩减物料缓存区面积，提高场地利用率，实现精益库存管理缩减物料缓存区面积，提高场地利用率，实现精益库存管理；合理安排和配置人员，提升计划员工工作效率、设备利用率及生产效率，并能调和合理安排和配置人员，提升计划员工工作效率、设备利用率及生产效率，并能调和产能溢缺产能溢缺；减少公用动力，降低各项物流运作费用。减少公用动力，降低各项物流运作费用。9AIAI在生产工艺优化中应用在生产工艺优化中应用 苏州协鑫公司苏州协鑫公司-在全球光伏

9、切片市场占有率最高（达1/3），利用阿里开发的工业大脑，分析0.2mm的硅片生产中上千个生产参数，找出60个关键参数，优化生产流程，良品率提升1%，每年可增加上亿元利润。天合光能天合光能公司公司-阿里帮助研究光伏电池的业务流程和制作工艺，构建出数据分析模型，找出丝网印刷环节的关键因子，优化后A品率提升了7%。杭州中策公司杭州中策公司-年生产5000多万条轮胎，全球橡胶生产位列前三，每天从全球采购千吨橡胶块，引入阿里的工业大脑后，提升混炼胶平均合格率3%-5%，年增千万元级的利润。10AIAI在个性化生产中的应用在个性化生产中的应用 90年代末欧美的车企从订单到交付需要20天，但今天却增加到40

10、天，这是因为要满足消费者的个性化需求。奥迪与SAP合作将其匈牙利电动汽车车间传统流水线用自动加工岛替代，基于AI技术协调不同车型的工序和大量零部件组合的几何级数据，同时满足效率与个性化需求，生产效率提升20%。11个性化个性化服装数服装数据库据库服装版型服装版型量体数据量体数据顾顾客客成衣数据成衣数据生产线生产线各工序各工序成品交付成品交付7个工作日个工作日青岛红领公司青岛红领公司用工业化的流程生产个性化产用工业化的流程生产个性化产品，成本只比批量制造高品，成本只比批量制造高10%10%，但回报至少，但回报至少是两倍以上。是两倍以上。AI AI 在生产质量监控中的应用在生产质量监控中的应用 韩

11、国浦项钢铁公司使用AI涂层重量生产模型，精确控制连续镀锌生产线，实时预测涂层重量，将涂层偏差从人工控制的7克/m减少到0.5克/m。普锐特公司与宝钢合作，在1580热轧机上的热轧板卷宽度通常由粗轧机中的立式机架以及精轧机张力和压下量的关系来控制，通过AI 实现精轧机动态宽度控制，消除或减少宽度偏差以提高成品率。印度塔塔钢铁公司使用AI来发现汽车用带钢上的表面缺陷。清华大学与英业达集团合作，发现PCB板故障近14%，每年效益近亿元。华星光电公司与腾讯合作，对面板海量图片进行快速学习与训练，建立高精度模型，实现机器自主质检，分类识别准确率88.9%，节省人力60%。12AI AI 在预防性维护中应

12、用在预防性维护中应用 ARC Advisory Group 对常见故障模式的研究发现，82%的故障类型是随机发生的，仅18%可通过传统维护方法预测和预防。Aberdeen Group 的研究表明，采用全面预测性维护计划的制造商平均可实现 25%的资产收益率，而实施传统低效维护实践的企业仅能实现 10%的收益率。清华大学与金风科技共建风电装备大数据平台，单机每秒产生传感器数据225k，2万台风机年运维数据为120PB。偏航对凤优化-每年提升发电效率1.5亿元；预测风机叶片结冰-大数据模型比现有规则平均提前2小时报警；基于大数据的透平设备健康评估模型-用户机组的维护成本降低50%，维护业务人员可减

13、少50%。13AIAI在供应链和销售环节的应用在供应链和销售环节的应用 传统的钢材供应链体系，经过代理商和钢贸商等多个环节，难以获得最终用户准确的市场信息，优化钢铁供应链最直观的方法就是走电商化道路。联想集团利用其全球数据中心掌握的数据，与宝钢合作建立钢铁的销量预测系统，预测精度在92.2%以上，库存周转时间减低了20%。波司登建立“零售云平台”，实时监控全国3000多家门店的库存和销售数据，有效减少缺货损失21%，售罄率同比增长10%。蒙牛利用AI 打通了从奶源、运输、仓储、生产到销售可追溯的的全流程，产品周转率提升了30%40%，核算人员下降了25%，单据的流转效率也提升了36%。亚马逊商

14、城建立用户购买习惯和产品的属性的知识图谱，向用户进行个性化推荐，也向销售商提供生产与营销建议，使亚马逊增加了10%30%的附加利润。14AIAI在预防性维护的应用在预防性维护的应用-数字孪生数字孪生15数字双胞胎数字双胞胎(Digital Twin)借助安装在物理对象上的传感器数据借助安装在物理对象上的传感器数据和和仿真手段来映射产品实时状态、工仿真手段来映射产品实时状态、工作条件或位置作条件或位置，获得，获得物理对象的属性及状态的最新和准确的镜像，可用于物理对象的属性及状态的最新和准确的镜像，可用于预防性维护预防性维护。GE在风电场建设之前，利用“数字风场”的数字环境来配置每个风机，通过分析

15、每一个汽轮机被馈送到它的虚拟孪生体的数据，能够提升20%的效率。AIAI在客服中心的应用在客服中心的应用 菜鸟提供的数据显示，平均每个快递员每天大约要送150-200个包裹，以一个电话半分钟至1分钟计算，每天光打电话就要3小时。阿里的语音助手在2018年双11期间已为数百万用户提供服务，能够帮助快递员节省时间更轻松地完成工作。印度大型IT服务企业Infosys的客服中心业务，被能够识别语音的AI系统取代，在提高生产效率的同时，可以减少公司约5%（相当于8000人）的工作岗位。日本的一个保险公司在2017年斥资170万美元引入IBM的人工智能系统代替34名白领，随后每年的维持费用约为12.8万美

16、元，但未来每年能节约110万美元的开支，这意味着此项投资两年后即可收回成本。16AIAI在企业管理中应用在企业管理中应用 华为的管理水平一直是企业的样板，但也暴露了一些问题：华为有很多手机型号，原来每款手机操作系统的编译过程都是独立的，没有考虑手机代码的可能复用，耗费了研发人员大量的时间，影响了研发效率。由于交付业务涉及的环节众多，交付人员有时需要前后打开20多个IT系统才能完成一项交付任务，由于流程复杂，还会引起项目合作方的抱怨。2014年华为账实一致率仅78%左右，有600多亿元的帐货对不上，花大量的人力和时间手工核对。转型后 2016年达到98.62%。目前华为标准业务场景的会计工作交给

17、机器操作，每年完成120万单的员工报销。华为提出了数字化转型的目标：在未来35年率先实现数字化华为，实现大平台支撑下的精兵作战，通过与客户交易过程数字化，实现五方体验和提高客户满意度。17客户客户员工员工消费消费者者供应供应商商合作合作伙伴伙伴ROADS体验体验实时实时按需按需全在线全在线自组装自组装社交社交来源：http:/ 神经网络是一种以输入为导向的算法，优质的结果取决于接近无穷量的数据。工业企业长期收集全面高质量数据并非易事。数据模型参数因复杂的数据拟合原理而失去了物理意义，AI深度学习算法得出的结果可能知其然不知所以然，即通常缺乏透明性和解释性。为使对人工智能的结果可解释，需要实施神

18、经网络的反向工程。18同样一张照片能看出两种旋转方向，因为它处在我们的辨识分界线。对处于AI模型辨识分界线的事件和图像容易产生误判决。目前人工智能目前人工智能=人工人工+机器智能机器智能 工业智能需要利用AI，但更需要创造人与AI协同工作的环境。机器学习着重于通过有限的输入数据流来了解环境，而人类则能同时洞悉各种不同的环境特征。基于大数据导出的数学模型未必能优于制造业基于长期积累对建模对象客观规律的理解所得到的机理模型。在牵涉到权衡利弊的复杂情况时，AI对于无先例可循的非连续性变化束手无策。群体学习是人类与生俱来的一种交际本能，电脑却不具有这种属性。AI也很难与对方进行深层次的交流，而人类具有

19、交流能力。日本野村综合研究所与牛津大学的研究结果表明，最多只有49%的岗位能够被AI取代，企业数字化转型还需要企业管理人员与工人实现。19工业智能时代更需要重视信息化的安全挑战工业智能时代更需要重视信息化的安全挑战20 工业互联网有可能将企业的生产线暴露到外网，工业互联网有可能将企业的生产线暴露到外网，物理隔离也可能因管理疏忽而感染外网病毒。而物理隔离也可能因管理疏忽而感染外网病毒。而且工业互联网大量使用传感器，且工业互联网大量使用传感器，僵尸物联网僵尸物联网往往往往被利用来实施拒绝服务攻击（被利用来实施拒绝服务攻击（DDOS）。）。2019年年3月月7日下日下午午5时起委内瑞拉时起委内瑞拉全

20、国大部分地区全国大部分地区长达长达9小时停电小时停电-原因是其古里原因是其古里水电站疑似受网水电站疑似受网络攻击而瘫痪络攻击而瘫痪2019年3月10日埃塞俄比亚航空ET302波音737 MAX8（机龄4月，起飞6分钟）坠毁2018年10月29日印尼狮航JT610波音737 MAX8（机龄3月，起飞13分钟）坠海波音 737 MAX采用更省油的CFM大发动机因起落架高度不够，发动机需靠机翼前端安装飞机因大迎角将承受较大抬头力矩而容易失速设计了使飞机俯冲的失速配平系统迎角传感器数据错误触发防失速程序，强制机头下压飞行员手动拉升未果，飞机最终坠毁 波音是工业互联网的先驱，有很强的软件开发能力，重视大数据的收集与开发应用，但如果数据不准确或软件有缺陷，自动化也会失控。工业智能时代更需要重视网络安全、软件安全与数据可信。结束语结束语 人工智能推动企业向智能制造与智能运营发展，但人工智能需要与大数据、移动互联网、物联网及云计算等的协同融合，而且需要与企业运营技术紧密结合。基于AI的智能制造的实现是长期的过程，目前仅仅是开始。目前工业智能需要人工+机器智能，在人工智能时代，企业工程师和工匠精神与经验仍将发挥不可取代的作用，安全不能完全交给机器去做。与其他领域相比，AI在制造业的应用将产生较大的效益，但目前我国AI投资还主要在消费领域，在制造业仅占1%，需要重视工业智能的研发与创新。2122