工業總線最完美的著作_工業總線 - CSDN

2020-11-22 CSDN技術社區

小江按:2017年的句號,2018年的起點,我們從知識進化論的角度來聊一聊卓越運營是如何擁抱工業智能,為2018的企業轉型升級提供思路。

 要   點 


卓越運營中關於流的改進的四個方面:



工業智能中知識管理的六個層次:


  • 原始的數據

  • 規範的數據

  • 有用的信息

  • 數據的洞察

  • 專有性知識

  • 智能型決策


卓越運營擁抱工業智能的正確姿勢:


  • 回歸原點,系統性思維

  • 環環相扣,夯實基本功

  • 持續更新,迭代型進化


在追尋卓越運營的道路上,就像《鞋狗》書中所說:懦夫從不啟程,弱者死於路中,只剩前行者,一步都不能停。

"卓越運營不會流行,因為能夠實現卓越運營的只是少數,或是極少數。但每個企業都必須專注於其運營的基本功,用卓越的信念和方式去攀登。如果用動態思維來看,卓越的狀態永遠屬於昨天。


卓越運營著眼於整個運營績效突破改進和日常改善系統地構建,打造高績效組織和優化有絕對競爭力的流程。那卓越運營和工業智能是怎樣的關聯?卓越運營又是如何融合工業智能技術的?


我們首先看下面的分享:


你用常識可以得出上面的結論嗎?現在很多談的智能其實是對智商的傷害。我們換個角度來理解智能,智能的背後是什麼?是知識進化論。


知識進化論就是企業如何從內部和外部挖掘能匹配組織未來發展的知識,並將這些知識內化為組織的核心要素,成為組織的競爭力提升的源動力。


知識進化論是卓越運營和工業智能的底層互聯。


知識進化論將組織的知識視作產品,在產品流程所要考慮SQDC指標,也同樣適用於組織知識這樣的產品:

  • Safe 安全。目前組織是否對內部知識進行了安全分級?核心知識如何進行管理和升級?

  • Quality 質量。這些知識的質量如何?能提升組織的競爭力嗎?能提升組織中人員的能力嗎?

  • Delivery 交付。這些知識如何在組織應用?學習曲線如何?如何提升應用的效率?

  • Cost 成本。這些知識內化的成本如何?ROI是怎樣的?


你如何看待你目前企業的組織知識管理?這些組織知識成為組織的競爭力了嗎?它們的質量如何?它們是如何被企業的成員獲得的,容易嗎?


卓越運營的系統如果從流的角度來看,就是如何讓物料、信息、資金、知識的流更準、更好、更協同的進行。


這些流的運轉質量支持了組織的知識進化。


工廠的運營就是把原材料轉化為客戶所需要的產品的過程。

這個轉化過程就就是物料流動的過程,在《流的傳承》中明確了物的四種狀態:



信息爆炸的時代不僅適用於社會,對於企業而言,同樣如此。但企業中無論是無形或是有形的信息,增值的部分同樣非常少。只有有用的信息得到實時共享,並拉動每一個關鍵決策點的流動,才能讓信息增值。下面是信息的幾種可能狀態:

  • 缺失,對於核心的管理信息,但組織沒有設定相應的流程和數據採集,比如我們用損失來表述運營中的機會,如果企業不能收集相關數據,就無法形成有效的績效管理循環;

  • 孤島,數據或是信息產生後,沒有得到流轉或是呈現。比如有的公司應用了自動化設備,內部也有很多的過程數據,但企業從來沒有確定其價值;

  • 冗餘,因為缺乏系統的規劃,同樣的信息在不同單元各自生成。比如同樣的流程信息,在設備中有,相關人員的電腦中也有,手工記錄也有,但到底有幾個備份是必須的,有哪些備份應該及時刪除需要明確。

  • 雜亂,是數據或是信息沒有能明確具體的要求,無法區分「正常」或「異常」。比如很多的信息記錄模稜兩可,以檢查項的結果,給出了「OK」,但難以確認實際狀況;

  • 觸發,信息可以觸發某一個行動,包括上面提到的物料的整個流動環節。比如看板;

  • 呈現,對信息進行更容易的方式進行展示,比如目前很多的所謂智能主要還只是在進行信息層面的易用性的展示。



組織的運營在資金層面是如何幫助股東創造價值。資金流關注資金流動的速度、每次流動的投資回報率、以及資金的使用成本。通過這幾個方面的展開,可以幫助運營更好地支持財務績效目標的實現,以及如何在日常管理中及時糾偏。


人力是資本,同樣需要考慮是如何讓人力增值,而不只是看做成本。

庫存也不只是資產,同樣需要考慮其對資金使用價值的佔用,以及庫存本身所要消耗的成本。

圖片來自錢自嚴


「管理者就應該構建出一個可以推進」流動化「的環境和組織。「 ——《流的傳承》

「一個組織卓越的因素有很多種,但唯一不可被取代的就是這個組織創造的知識;不過組織自己並不能創造知識,而知識是由組織裡面一個個單獨的個體創造的」——《知識創造》


知識的流動對於以上的物料的流動、信息的流動、資金的流動的效用尤為關鍵。知識可以分為顯性知識和隱形知識,對於隱性知識的挖掘對於企業的競爭力的形成非常關鍵,同時隱性知識又可以分為經驗型隱性知識,數據挖掘型隱性知識


知識創造—企業持續的創新動力|空巴讀書會第4期


我們不只是要解決可見的問題,智能製造要解決的如何是如何解決不可見的問題,利用智能信息創造新的知識。(《從大數據到智能製造》)。


知識(模型)成為我們用數據來解決問題的更有效的橋梁。



《CPS:新一代工業智能》中有如下描述:

「工業智能化的另一個重要特徵是對知識的管理。


製造系統中的知識產生過程通常遵循一個閉環的過程:發現問題 →根據經驗分析問題 →制定解決問題的決策 →根據結果的反饋積累經驗 →把經驗進行抽象總結並用於解決未來相似性問題。


在這個閉環的過程中,日本通過對人的不斷訓練將知識固化在人的身上,於是就形成了「工匠文化」。而德國則通過對生產系統和裝備的持續改善和集成化設計,將知識固化在了生產系統中,於是就形成了「器匠文化」。


然而,無論是「工匠文化」還是「器匠文化」,發展到今天都遇到了嚴重的瓶頸:日本工匠文化的核心是人,但是以傳統全生產系統管理( TPM)和精益管理的方式將知識固化在人的身上已經慢慢變得不可持續。一方面這個過程往往要經歷很長的時間,隨著新知識產生的速度越來越快,其效率已經受到嚴峻的挑戰;另一方面,以人作為知識的載體,對知識的利用效率也非常低,因為人的精力和大規模並行處理多個問題的能力非常有限。最後,人終歸是要消失的,很多的知識也會隨著人的消失而失去。


日本製造的「工匠文化」可持續性正在面臨非常嚴峻的挑戰。而德國的「器匠文化」在利用效率和可複製性方面都勝於「工匠文化」,所以德國的製造系統能夠變成一種產品成為德國出口的重要引擎。但是「器匠文化」的一個突出弱點是,在使用這些智能裝備的過程中,人自身的技能卻在慢慢退化。以取代人作為結果的「器匠文化」也面臨可持續性的挑戰。


無論是工匠還是器匠的模式,都是為了獲得知識這一製造領域的核心競爭力。知識的定義是對已發生事情的內在邏輯進行洞察過程,並能夠將其作為依據去管理未來相似的事情。」


我們看到了知識的產生方式在發生改變。不僅僅來源於人,也來源於模型(機器智能)。下面是AlphaGo的成長經歷:

AlphaGo:  通過棋譜的學習戰勝了人類的圍棋高手。

AlphaGo Zero:從空白狀態學起,在無任何人類輸入的條件下(放棄人類的經驗),它能夠迅速自學圍棋,並以100:0的戰績擊敗「前輩」 AlphaGo。

AlphaGoZero: 通過自我對弈,強化學習,可以達到下面的成果:

「下一個社會將是知識社會,知識會成為社會的關鍵資源,知識工作者將成為主要的勞動力。」

德魯克:《下一個社會的管理》,133頁


只是德魯克可能無法預測到:知識的創造已經不僅僅是依賴於人類,我們需要更好地擁抱工業智能,思考如何產生知識。

註:題圖來自網絡





說起人工智慧,可能最早接觸的時候,是在2008年漫威的首部電影《鋼鐵俠》。作為未來工業領域的一顆新星,影片中的「Jarvis」是對人工智慧系統最直觀的詮釋,通過結合先進的AR技術和人工智慧語音等多種人工智慧系統,在鋼鐵俠出戰前進行數據可視化分析、預測性維護,以及在戰鬥過程中的自我診斷。


自20世紀50年代「有思想的機器」誕生以來,人工智慧一直未能實現突破性進展。直至近10年來,隨著科技發展的日新月異,原本只在電影中虛構的「Jarvis」已經悄然進入人們的生活。毫無疑問,無論是在工業領域還是民用領域,人工智慧正在掀起一波新的數字革命浪潮。


現如今,人工智慧技術在各領域迅速發展。提及工業領域的人工智慧,大家會具象為工業機器人;而民用領域,當屬Iphone的SIRI人工智慧語音功能,它的出現給人類生活帶來了翻天覆地的變化。


第一類是比較簡單的應用數據的可視化分析:人工智慧除了能夠收集設備運行的各項數據(如溫度、轉速、能耗情況、生產力狀況等),並存儲數據以供二次分析,對生產線進行節能優化,提前檢測出設備運行是否異常,同時提供降低能耗的措施。

第二類則是讓機器實現自我診斷。比如一條生產線突然發出故障報警,機器能夠自己進行診斷,找到哪裡產生了問題,原因是什麼,同時還能夠根據歷史維護的記錄或者維護標準,告訴我們如何解決故障,甚至讓機器自己解決問題、自我恢復。

當然,我們都不太希望發生故障,所以通過人工智慧技術可以實現第三類應用,預測性維護。要知道工業生產線或設備如果突然出現問題,那造成的損失是非常巨大的。所以我們通過人工智慧技術讓機器在出現問題之前就感知到或者分析出可能出現的問題。比如,工廠中的數控工具機在運行一段時間後刀具就需要更換,通過分析歷史的運營數據,機器可以提前知道刀具會損壞的時間,從而提前準備好更換的配件,並安排在最近的一次維護時更換刀具。

人工智慧不僅是新一輪產業革命的引擎,也是推進傳統產業轉型升級的重要工具。比如製造業企業通過物聯網和大數據的分析,可以使企業的運營更加有效率。」高新區有關負責人告訴記者,高新區在積極布局人工智慧新產業的同時,利用「網際網路+」和人工智慧新興技術改造升級傳統產業,為其注入新動能、釋放新活力。人工智慧產業被視為全球下一個支柱性產業之一,去年7月,國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》,明確了人工智慧產業成為新的重要經濟增長點。


西門子——西門子中央研究院近日在慕尼黑演示了雙臂機器人的一部分,藉助人工智慧的高度自動化,該機器人無需編程即可自主分工協作,用於產品製造。西門子中央研究院KaiWurm博士表示,「我們只需告訴機器人,把某個部件安裝到導軌上,它就會執行這個操作。」作為一個簡化的例子,這項任務描述了「單件定製化生產」的內涵。其中涉及加工或組裝含有不同部件的多樣化產品。機器人從關聯的軟體模型中獲取製造產品的相關信息。傳統的機器人無法理解這種CAD/CAM(計算機輔助設計和製造)模型,但新的機器人原型可以做到。從某種意義上說,這就好像機器人能夠理解不同的語言,從而不必對其運動和工藝進行編程。

從計算機、網際網路行業出身的智能化技術,正在以勢不可當的勢頭橫掃全球各個領域。智能化與工業的結合更是引得全球矚目。從德國的工業4.0到美國的工業網際網路可以看出,工業與智能化技術的結合也必將是下一個風口。從人工智慧到工業智能到智能製造。

朗坤大型海外工程服務雲平臺——這個大型海外工程服務雲平臺,讓企業在海外建廠就像生產汽車一樣簡單。這個平臺還能為走出去的企業服務,幫助客戶實現遠程診斷。現已和中國電建、中國石化、中國建材等展開合作,為幾百個海外工廠提供服務,足跡即將遍布全球,真正幫助用戶實現了運籌於帷幄之中,決勝於千裡之外。海外工程服務雲平臺在網際網路+BIM的成就絕不是邁出了一小步,而是取得了革命性的進展,不是一維、二維到三維的進步,而是到五維的飛躍。朗坤是國內唯一專注海外工程服務雲平臺建設的方案及產品提供商,也將持續與已經和即將走出去的公司一同探索信息技術驅動管理創新,開創合作共贏的展現局面。


智能的核心在於決策和執行,而決策的核心在於感知和判斷。在工業系統中,IoT技術,以及傳感器技術、數據傳輸、數據管理等不斷發展,為智能化技術實施提供了可靠的感知基礎。但是目前的工業界大都以人的決策和反饋為核心,這就導致系統中有很大一部分的價值並沒有被釋放出來。系統越是複雜,人的學習曲線就會越緩慢,而當人的學習曲線比技術的進步速度慢時,人就會成為制約技術進步和應用的瓶頸。而人工智慧為工業帶來的第一個革命性的改變,就是擺脫人類認知和知識邊界的限制,為決策支持和協同優化提供可量化依據。

人工智慧將成為2018年萬眾矚目的關鍵詞之一,對於人工智慧的未來,在眾多科幻影視中已為我們揭曉一二。但到目前為止,人工智慧在工業領域的應用並不及網際網路那麼成熟,未來還需更加深入地耕耘。藉由人工智慧全面實現工廠運營智能化,運營商能以此最大程度減少人力,持續提升製造品質。


對於人工智慧在工業領域的發展你有什麼樣的看法?




製造業作為全球經濟競爭制高點,近年來持續受到了各國的高度重視。美國、德國、英國、法國等發達國家相繼提出了例如「工業網際網路」、「工業4.0」等「再工業化」戰略,力圖搶佔新一輪工業革命的制高點。


相較於美國、德國等製造能力相對發達的國家,我國的製造業在自主創新能力、資源利用效率、產業結構水平、信息化程度、質量效益等方面有著明顯的差距,轉型升級和跨越發展的任務緊迫而艱巨。


製造業是國民經濟的基礎和支撐。我國於2015年5月出臺了「中國製造2025」國家戰略規劃,力圖大力推進我國由製造大國向製造強國的轉變,期望抓住新一輪工業革命的歷史機遇,實現大步發展,逐步追平甚至趕超相關發達國家。在黨的十九大報告中強調,建設現代化經濟體系,深化供給側結構性改革,加快發展先進位造業,推動網際網路、大數據、人工智慧和實體經濟深度融合。10月底國務院常務會議通過了《深化「網際網路+先進位造業」發展工業網際網路的指導意見》,這與之前的《中國製造2025》一脈相承。


大數據、物聯網、雲計算、人工智慧等新興技術領域的日益成熟。新一代信息技術與製造業深度融合,正在引發影響深遠的產業變革,成為新工業革命的關鍵支撐和深化「網際網路+先進位造業」的重要基石。


我國製造行業緊跟時代潮流,快速向數位化、智能化轉型升級,重新思考傳統的生產流程、生產模式和管理方式的改進方向,提升其在全球價值鏈中的影響力。


在轉型過程中,我國製造企業同時面臨著內部運營挑戰和外部環境變化的雙重壓力。從企業內部看,生產成本上升、研發投入不足、生產組織方式較為傳統都是目前亟待解決的具體問題。從外部環境看,消費者具有更大的主導權,大數據、雲計算、移動、社交化、3D列印、機器人等技術發展已經在逐步顛覆傳統的製造模式。


一方面,技術驅動是數據洞察的使能手段,設備互聯互通與系統綜合集成將實現機器運行、車間配送、企業生產等信息實時交互,機器學習、工業大數據智能分析將賦予企業更快速、高效以及敏銳的洞察力。


另一方面,開放創新是數據洞察的核心思想,例如智能開放供應鏈不斷推動複雜供應網絡中的企業間信息獲取、識別、提煉與反饋,服務創新轉型滲透進研發、製造、物流等各個環節,整體供應鏈效率得到改善。


面對數位化轉型與變革的十字路口,製造企業必須未雨綢繆,主動求變,積極主動推進數位化轉型升級,以開放創新為適應外部環境變化的方向,以新技術為應對變革和實現跨越的手段,充分把握新工業時代下信息資源帶來的機遇,構建以數據智能為驅動的新價值網絡。




一、智能系統的定義與識別

實現智能製造,需要構建和識別各式各樣的智能系統。符合以下特徵的任何一個級別的人造系統,可以認為是智能系統。

類比於人腦的認知能力,《三體智能革命》作者們對人造系統的智能特徵做了提取,將智能系統分成三類:

ž·初級智能系統具備三個基本特徵:狀態感知、自主決策、即刻執行,即前面提到的有感知,自決策,善動作。其決策依據通常依靠科學效應來實現(例如利用光敏傳感器自動開啟和調光的智能路燈,數控車床防撞刀裝置等),由工業智能實現,無需嵌入計算系統;

·ž恆定智能系統具備四個基本特徵:狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行這類系統效率極高,自主工作,但是智能水平在構建時預先設定,難以改動(例如具有感知衣料特性並自動決定洗衣策略的智能洗衣機)。這樣的系統必須嵌入計算內核,嵌入軟體和知識,以工業智能為主,在自主決策環節引入少量人工智慧;

·ž開放智能系統具備五個基本特徵:狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行、學習提升具備這五個特徵的人造系統是高度智能、有一定認知能力的系統,具備了自我改善、學習提升的持續發展能力(例如具有深度學習能力、可藉助網絡共享知識,並自主更新和優化程序的智慧機器人)。這樣的系統具備強大的計算能力,需要使用人工智慧技術或認知計算技術,可以實現對大數據的分析與處理,能不斷應用、積累和創造知識。

由此可知,構建智能系統,尤其是數量巨大的初級智能系統,並非首先用到人工智慧,而是首先用到由長期的工業技術積累所形成的工業智能和其它智能技術。

二、工業智能

工業智能主要是依靠豐富的科學效應在工程技術領域的應用來實現的。

1、科學效應與工程技術

科學效應是幾何效應、物理效應、化學效應、生物效應的統稱。效應來源於科學研究與發現,但是在工業領域獲得了極為廣泛的應用。如果仔細分解一個機器設備,其中每一個關鍵子功能都是由科學效應實現的,例如洗衣機靠離心力脫水甩幹,空調靠相變製冷。

科學效應是工程技術的實現依據和解決技術問題的根本,用好一個效應可以獲得幾十項發明專利。發明家愛迪生的1023項專利裡只用到了23個效應;飛機設計大師圖波列夫的1001項專利裡只用到了35個效應。

科學效應:效應物質在外部物質屬性輸入作用影響下所形成的屬性輸出,輸入和輸出形成了特定的因果現象。例如,離心力、相變、熱膨脹、雙金屬結構、形變、電場、磁場、電磁場、電致伸縮、磁致伸縮、電致變色、磁流體、壓電效應、傳導、對流、輻射、毛細管、衍射、電解、爆炸、磁熱效應、超導、都卜勒效應、馬格努斯效應、珀耳貼效應、韋森堡效應等(了解更多的效應,可參閱作者今年1月出版的《TRIZ進階及實戰》一書)。

2、以物理效應構建的智能系統

在工業革命的早期,人類就利用科學效應來實現各種功能,以增強對機器的自動控制。先來看一個第一次工業革命時期的蒸汽機轉速調節器(如圖1),當蒸汽機轉速增加時,離心力導致飛球升高帶動氣閥開口減小,蒸汽機轉速隨之降低;反之,蒸汽機轉速降低時,飛球下降使得氣閥開口變大、蒸汽機的轉速便隨之提升。依靠這樣的機制,蒸汽機轉速就能自動保持基本恆定。離心力這個物理效應在這裡起到了關鍵作用。


圖1 蒸汽機的轉速調節器(控制系統)

這個結果是符合初級智能系統的基本定義的。實際上這個控制系統的狀態感知是由飛球來承擔的,飛球轉動時離心力所形成的向上的分力,克服了重力。重力與離心力博弈的結果形成了自動決策,實時反映在飛球的高低變化上,通過連杆機構實現了對閥門的實時調節(即刻執行)。這樣的自動化調節機構完全替代了過去由人來做的調節工作,遂人願,全自動。

案例不同,原理相通——自動識別工人的手是否在衝床下方的自動檢測設備,讓機器軋手成為了歷史,而其工作原理,不過是一個紅外成像傳感器;酒店或倉庫的防火自動噴淋裝置,其工作原理是一個盛有酒精的細玻璃管,感知到高溫可以自動炸裂;飛機上的自動除冰裝置,是通過雷射掃描翼面來檢測結冰情況,並自動啟動加熱裝置來除冰。從過去到現在,類似的例子數不勝數。

3、以生物效應構建的智能系統

借用某些生物效應來實現智能系統的案例更為有趣。在電視劇《大染坊》中,主人公陳壽亭把魷魚爪放入正在加熱的染缸中。如果魷魚爪很快打卷了,就是到了最合適染布的水溫,他就立即指揮工人把棉布放入染缸。在這裡,魷魚爪的生物效應(遇熱打卷)起到了傳感器的作用。

2013年以來,英國警方使用蜜蜂作為傳感器來緝毒獲得了不錯的效果。蜜蜂的嗅覺靈敏度高出緝毒犬百倍以上,其特點是聞到了毒品的味道就伸舌頭,舌頭可以被紅外傳感器探測到。於是,利用這個生物效應,人們把訓練好的蜜蜂無損地固定在一個標準的塑料卡件內(如圖2),每次以6個蜜蜂為一組,放在一個箱式探測器之內,然後用來檢測行李。如果同時有3個蜜蜂伸出舌頭,就說明行李中藏有毒品。這種技術明顯地提高了檢測成功率。


圖2 以6個蜜蜂一組來檢測毒品

4、以工業軟體構建的智能系統

工業軟體由程式語言、系統軟體、應用軟體和介於這兩者之間的中間件組成。它們是數位化革命的成果,是信息技術與工業技術相結合的產物。數位化的所有的基本功能,其實都是由科學效應來實現的,例如電場形成了計算的01,磁場形成了存儲的01,電磁場形成了無線網絡的01,等等。因此,軟體不過是調用低層硬體通過科學效應來執行各種功能的計算機指令的程序集合。

工業軟體可以分為機械自動化、生產自動化、企業信息化等不同的大門類。還可以分為CAXERPPLMMESOAEB等不同用途的軟體,也可以細分為PLCDCSPAC / PLMCSCADA、工控機、嵌入式系統、信息安全、生產安全、工控供應鏈、工業乙太網、現場總線、無線通訊、低//高壓變頻器、運動控制、機械傳動、電機、電氣連接、工業機器人、機器視覺、離散傳感器、分析測試儀表、顯示控制儀表、工業電源、機箱機櫃、低壓電器等專屬用途軟體。

以《三體智能革命》中提到一個飛機關聯設計案例為例,在給定飛機方案的情況下做好了CAD設計建模,形成了數位化樣機。如果飛機在風洞試驗中被確認需要做外形的優化與調整,就會遇到很大的麻煩,只要外形一變,內部所有有關聯的結構件全部要跟著變。但是早期軟體是做不到關聯修改的。設計人員只好全部重新所有的相關結構件,這些重複性的勞動讓設計人員苦不堪言。

而關聯設計就可以解決這個問題。通過定義飛機設計總體參數及傳遞上下遊和各專業之間接口關係的骨架模型,實現設計信息的有效傳遞和控制。飛機外形一變,引發骨架模型的相應變更,設計軟體基於特定算法,可以自動檢測到裝配關係上不匹配的零部件,並經過分析計算之後,做出自適應的更改,自動引導大約60%以上的相關結構件的自動變化,這就是一種典型的智能設計,它體現了「狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行」的智能特徵。

三、工業智能與智能製造

上述案例表明,很多人造系統中的智能,都是屬於長期的工業技術積累所形成的、利用科學效應來實現的工業智能——系統有明確的狀態感知和信息輸入與輸出,有著自動的決策,有著快速而靈敏的執行結果。它們可以是機械技術實現的,可以是電子技術實現的,也可以是生物技術實現的,或者是綜合實現的。

對企業而言,任何的工具以實用為根本。在能用電子驅蚊器、噴霧器、紫外滅蚊器等技術手段來驅蚊、殺蚊的地方,就不要用高射炮來打蚊子。工具適用、並且有提升和改進的餘地,才是最佳選擇。

智能製造的原理其實並不難懂——網絡無所不在、知識在任何場景下以數位化形式調用,用儘可能多的數據流動與儘可能少的成本物耗來滿足個性化定製的需求。企業首先要做的,是在充分認識自身發展水平的基礎上,找到一個適合企業自身條件和發展方向的快速提升的路徑。其次,是讓企業裡的機器設備變得更加柔性,機器上的數據更加有序自由流動。

只要機器設備能夠比較「聰明(Smart)」,如能夠自動感知人的存在而不傷人,能夠修改幾行軟體代碼就調整了機器功能,能夠在任務變動的情況下自我調整生產節拍,能夠自動識別並剔除缺陷產品,能夠長時間、高質量地生產產品等,這樣就能替代一大部分人的體腦工作,就可以釋放巨大的生產力,甚至就可以改變生產關係。而構建這樣的智能系統,並不一定需要人工智慧的介入,基本上可以用工業智能來實現,因此,對於初級智能系統和恆定智能系統的應用是企業起步的重點。

但即使是初級智能系統,在我國的企業裡也沒有得到普及應用,很多設備還是啞設備、笨設備,還是會傷人,還是不自動,還是難以調整功能。大力發展以初級智能系統為核心的工業智能,是讓設備變得更聰明、讓企業走向智能製造的初始路徑。

四、人造智能與人工智慧

《三體智能革命》中定義:人造智能(MIMan-made Intelligence)是人造系統所具有的一種模仿、拓展和超越人類智能的能力

人造智能包含了所有由人開發和建立的人造系統的智能,例如源於信息技術領域的人工智慧、認知計算、黑暗森林、網際網路大腦等,以及源於製造技術領域的基於傳感器和自動化技術的工業智能等。

作者已經在此前專門撰文指出,目前市場上流傳的「智能製造裡面的智能是人工智慧」的說法,是不正確和片面的,具有較大的誤導作用。正確的說法是:「智能製造裡面的智能是人造智能

人工智慧的發展已經經歷了兩起兩落,現在正處於第三次蓬勃興起的大好時期。目前,過分誇大和貶低人工智慧都是不可取的。人工智慧的很多研究成果,已經可以期待在數年後真正用於製造業的生產過程。但是在今天,其實用性還是有一定的問題的,需要時間來優化和成熟。如果能夠有人工智慧的技術立即用於智能製造當然好,但是,如果沒有馬上能用於智能製造的人工智慧技術,智能製造就不能發展了嗎?事情當然不是這樣。

其實,問題的實質在於概念的混淆和理解的偏差。因此澄清概念,正確理解智能製造就變得非常重要。

我們今天要實現的智能製造,是基於人造智能(而並非僅僅是人工智慧)的智能製造。其中,源於工業領域長期積累的工業智能,與源於信息領域的人工智慧,是要相互借鑑和融合的。以這兩種智能技術為主體,兼顧其他智能技術,才是今後智能製造技術的主流發展方向。而如前所述,對於目前普遍處於工業1.X2.X水平的中國企業來說,首先需要的,並不是高大上的人工智慧,而是長期積累的工業智能。起步於工業智能,逐漸融入人工智慧,才是更適於中國企業的智能製造之路

人工智慧走向成熟的市場應用大概還需要5年左右的時間,這正好是工業智能大有作為的時期。

五、小結

智能製造中的智能,是人造智能。人造智能包含了工業智能、人工智慧和其它類型的智能。

構建智能系統,應該特別注重應用由長期的工業技術積累所形成的工業智能,同時兼顧人工智慧。工業智能基本都是由科學效應來實現的。

起步於工業智能,逐漸融入人工智慧,是當下比較適用於中國企業的智能製造路徑。

兩化融合和智能製造,應該首先從對兩種智能的清晰認識開始,從兩種智能的融合開始。

作者簡介:趙敏——中國發明協會常務理事,發明方法研究分會會長,國內著名創新方法專家、兩化融合/智能製造專家。高級工程師。34年來一直致力於企業如何實現創新、轉型的研究與實踐,對TRIZ發明方法學、CAI、PLM、KE/KM、精益研發、智能製造、工業4.0等企業技術創新、管理創新和企業信息化專題有著深入的研究和獨到的見解,在國內外媒體和國際國內學術會議發表文章和論文百餘篇,為企業解決眾多技術難題。著有《創新的方法》、《TRIZ入門及實踐》、《知識工程與創新》、《TRIZ進階及實戰》、《三體智能革命》等專著、合著。

聲明:本文由趙敏先生原創,由趙敏先生享有著作權。部分觀點摘編自即將出版的新書《三體智能革命》(胡虎、趙敏、寧振波、郭朝暉、陳志成、朱鐸先、顏強、張馳、蘇明燈著)。趙敏先生是《三體智能革命》副主編,是《走向智能論壇》核心專家顧問團隊成員。本文授權《走向智能論壇》微信首發。歡迎原文原版轉載,並註明原作者姓名以及「來源:《走向智能論壇》微信訂閱號」,違反上述聲明者,將追究其相關法律責任。


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:雲計算+大數據+物聯網+區塊鏈+人工智慧)分支用來的今天,企業領導者必須了解如何將「技術」全面滲入整個公司、產品等「商業」場景中,利用AI-CPS OS形成數位化+智能化力量,實現行業的重新布局、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+信息化、智造+產品+服務數據+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位化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數位化+智能化力量,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. 重新行業布局: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?要重塑自己並在數位化+智能化時代保有領先地位,你必須如何去做?

AI-CPS OS是數位化智能化創新平臺,設計思路是將大數據、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形成的字化+智能化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉,形成了領導力模式,使數位化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置:

  1. 精細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位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. 智能:模型隨著時間(數據)的變化而變化,整個系統就具備了智能(自學習)的能力。

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

  4. 不確定性:數位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形成的數位化+智能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「智能自動化」,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能,為企業創造新商機;

  2. 迎接新一代信息技術,迎接人工智慧:無縫整合人類智慧與機器智能,重新

    評估未來的知識和技能類型;

  3. 制定道德規範:切實為人工智慧生態系統制定道德準則,並在智能機器的開

    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. 開發數位化+智能化企業所需新能力:員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想像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》雲計算、大數據、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,拓展的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現,拓展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。雲計算,大數據、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,形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求,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。





產業智能官  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:雲計算+大數據+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能;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「雲計算」、「大數據」、「物聯網」、「區塊鏈」、「人工智慧新產業:智能製造」、「智能農業」、「智能金融」、「智能零售」、「智能城市、「智能駕駛」新模式:「財富空間、「數據科學家」、「賽博物理」、「供應鏈金融」


官方網站:AI-CPS.NET



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