麥肯錫季刊 | 工業人工智慧:賦能未來製造業的全新引擎

2021-02-13 麥肯錫

近年來,隨著計算機算力以及全球數據總量呈指數級增長、算法研究快速迭代,人工智慧已經登上了科技革命的風口。高德納(Gartner)諮詢公司最新發布的技術成熟度曲線顯示,目前全球處於上升期或巔峰期的新興技術中,一半以上與人工智慧有關。到2020年,人工智慧預計將在全球產生約470億美元的總收入,成為全球經濟發展、科技創新及社會變革的一大驅動力。

隨著人工智慧走出科幻的迷霧,成為切實改變世界的革新技術,工業4.0時代的企業也逐漸認識到它對製造業轉型升級的巨大價值。根據麥肯錫全球研究院預測,人工智慧將為全球企業額外創造3.5萬億~5.8萬億美元的經濟價值,這一數字甚至超過了德國2018年的GDP總量。同樣人工智慧遇上工業所能發揮的潛力讓人們浮想聯翩、趨之若鶩,工業人工智慧也首次站在了工業舞臺的聚光燈下。工業人工智慧的概念最初由美國國家科學基金會智能維護系統中心提出,它作為一種系統化的方法和規則,專注於開發、驗證和部署各種不同的機器學習算法,進而形成具備可持續性能的工業應用,重複、有效、可靠地解決工業問題。不過,大多數企業仍對人工智慧的商用前景和投資回報心存疑慮,工業人工智慧的規模化應用依然任重而道遠。儘管如此,以全球「燈塔工廠」為代表的工業人工智慧領軍者業已證明,人工智慧將重塑產品服務、生產運營、組織流程等業務場景,打造具有顛覆潛力的創新業態,成為企業發起智能製造「攻堅戰」的新引擎。如今,製造業智能化曙光初現,人工智慧技術競爭方興未艾。企業必須思考自身如何「點亮」工業人工智慧,才能在這場獨屬於「追光者」的競賽中取得先發優勢。

先者為王:人工智慧讓企業在經營競爭中如虎添翼

工業物聯網技術的廣泛應用,為企業創造了海量的物聯網大數據。然而,由於人腦的算力和思維範式存在上限,為傳統戰略運營工具的數據處理、分析和應用能力加上了一個難以突破的閾值,企業的價值創造因此面臨瓶頸。人工智慧作為一項「智慧」科學,其本質就是研究如何使計算機具備類似人腦的學習、推理、思考和決策能力,並藉助遠超人腦的算力,為工業企業帶來一次端到端全價值鏈的智能化革命,具體包括:精準投放、打造極致個性化旅程的智能化銷售;虛擬仿真和優化驅動的智能化研發;從採購到付款的「一站式」智能化採購;實時透明、動態決策的智能化供應鏈;以高級分析驅動生產力及質量提升的智能化生產;機器人流程自動化賦能的智能化後臺;基於工業物聯網和大數據的智能化售後。這些人工智慧和機器學習用例在企業全價值流中不斷湧現,顯著提升了企業的運營水平、財務表現及競爭力(見圖1)。

首先,積極擁抱人工智慧技術,有助於企業顯著提高生產運營水平。根據麥肯錫的預測,僅在製造業和供應鏈領域,人工智慧引領的業務變革就將在未來額外創造近2萬億美元的經濟價值。在世界經濟論壇評選的全球26家「燈塔工廠」中,人工智慧應用實現了工廠產出平均提升7%~10%、生產效率增加4%~17%、產品質量提升至少10%,並減少了至少50%的延遲交付和2%~4%的能源消耗。我們看到,在製造業全面優化成本、效率、質量和敏捷性的過程中,人工智慧發揮了關鍵作用,成為繼自動化和數位化技術之後,推動企業智能製造轉型的全新槓桿。

更為重要的是,只要在人工智慧領域先行一步,企業便能收穫「真金白銀」的財務收益。麥肯錫旗下的Analytics Quotient(AQ)資料庫分析發現,人工智慧領軍企業相對於同類企業具有更強的收入和盈利創造能力(見圖2)。而麥肯錫全球研究院的預測模型表明,即使是先行者與跟隨者只是在決策時點上存在細微差異,從長期來看也會演變成企業發展的巨大差距。

企業管理者必須認識到人工智慧對於企業戰略的重要意義。長遠看來,在這個問題上猶豫不前,必將挫傷企業的經營競爭力和行業領導力。工業人工智慧的賽道上不存在後來居上的奇蹟——永遠是先行者獲勝,亦步亦趨者苟活,落後者則被無情淘汰(見圖3)。

燈塔引路:工業人工智慧領域的頂尖先行者在做什麼

儘管人工智慧對於企業潛力巨大,但在工業領域的試驗和規模化部署程度仍然很低。縱觀全球製造業,規模化實施工業4.0技術的企業尚不足3%;而在這些企業當中,也僅有約25%的企業剛剛開始落地工業人工智慧;其中又有不足10%的企業真正實現了一項或多項工業人工智慧的成熟應用。由此觀之,真正踏上工業人工智慧舞臺的企業還不足百分之一,工業人工智慧真正發揮的影響還不足潛力的千分之一。

燈塔的光芒可以刺破暗夜,引導航船穿過洶湧的大洋——這1%的先行者就是工業人工智慧的燈塔,為更多企業提供了人工智慧應用的優秀示範。通過解讀世界經濟論壇全球「燈塔工廠」的32個人工智慧用例,我們發現:

成本和用戶是企業部署工業人工智慧的兩大動因

隨著勞動力群體老齡化加劇、工資成本和離職率不斷攀升,製造業企業感受到了前所未有的人力成本壓力。與此同時,精益管理和數位化槓桿的潛力逐漸開發殆盡,工廠很難找到繼續優化生產成本的方法。但機器智能可以提升工人的勞動效率,大數據分析輔助決策能夠提升投入產出比的效率,因此,人工智慧成為開啟製造成本優化新階段的鑰匙。

對優化用戶服務的追求,則是製造業把目光轉向人工智慧的另一核心動因。隨著市場對用戶體驗的要求越來越高,生產商亟須向小批次、多品類、高質量、快周轉的大規模、定製化生產模式轉型。如何為用戶提供個性化的產品旅程?如何在大規模定製的條件下提升產品質量?如何準確預測需求、迅速交付?傳統的自動化設備和簡單的數位化改造無法徹底解決這些問題。生產者需要一條以用戶價值為中心的智能化生產線,才能為用戶創造端到端的極致定製體驗。

高級分析和機器視覺是工業人工智慧領域的兩大主流應用

在工業領域,機器學習驅動的高級分析是普及較早的一項人工智慧應用。該技術通過預測技術和最優化模型,助力生產效率、能源效率和產品質量獲得進一步提升。在浦項鋼鐵集團的浦項工廠,基於深度學習的爐溫控制模型能夠自動預測高爐溫度,實現過程參數優化值的人工智慧推薦,推動高爐產出增加4%,綜合能耗降低0.7%;在拜耳製藥的加巴納特工廠,通過機器學習在線分析設備關鍵參數,智能分析和預測設備故障根因並自動提出行動建議,將關鍵設備的綜合效率(OEE)提升了50%;博世無錫工廠以高級分析系統實現刀具全生命周期的最優化,根據性能根因分析調整操作方式,並結合設備效率和更換成本優化換模規則,將刀具庫存降至10%以下;富士康工業網際網路公司在深圳工厂部署了集成工業大數據的中央決策雲平臺,並通過全局規劃和智能應用將無人運營的「關燈工廠」變為現實,從而節省了88%的人力,並且提升了30%的生產效率。

機器視覺是工業人工智慧的另一項主流應用。該技術通過解析非結構性圖像數據來提供洞見,在質量過程控制和檢驗方面效果卓著。在塔塔鋼鐵集團(TATA Group)的艾默伊登(Ijmuiden) 工廠,集團旗下的分析卓越中心自行研發的機器視覺應用能夠快速識別帶鋼表面缺陷,確保有質量問題的產品不流入市場,由此將該問題帶來的質量成本損失降低了50%;在丹佛斯集團(Danfoss) 的天津工廠,以三維機器視覺技術為內核的在線質量控制系統可對壓縮機油麵位置進行精確監控,以保證此類問題客戶「零投訴」;在Arçelik A.Ş. 公司的格艾什提工廠,機器視覺實現了線上操作質量的全自動控制,將單品間接人力成本降低了17%。

除此以外,這些「燈塔工廠」也在積極探索自然語言處理、先進機器人、流程自動化、智能雲等其他人工智慧技術的工業應用,以期在不同行業的豐富場景中進一步釋放工業人工智慧的價值潛力。

破譯密碼:「AI+X」五大賦能要素,點亮工業人工智慧

如何點亮工業人工智慧?無數看到了人工智慧的商用前景卻因落地實施的潛在挑戰而逡巡不前的企業,都渴望破譯工業人工智慧的通關密碼。然而,大多數企業卻落入了「人工智慧技術陷阱」——過分強調技術本身,卻忽視了其他關鍵賦能要素,導致工業人工智慧技術難以規模化落地。事實上,部署工業人工智慧是一項系統工程,企業必須在價值、數據、人才、文化和生態五大賦能要素上勤練內功。在此,讓我們把目光聚焦於國內某先進電子製造企業富士康工業網際網路股份有限公司(以下簡稱「工業富聯」),了解它積極推進「AI+X」五大賦能要素協同發展、擁抱工業人工智慧的故事(見圖4)。

AI+ 價值:以企業價值為導向,規劃人工智慧戰略

企業制定人工智慧戰略的前提,是對其工業人工智慧的價值取向形成清晰認識。富士康工業網際網路在人工智慧領域起步之初,也曾嘗試過開發前幾年紅透半邊天的跨行業、跨價值鏈橫向整合的工業網際網路平臺。但由於進度緩慢、回報不清晰,富士康工業網際網路很快意識到專業領域知識的重要性。比起模型和算法,工業經驗和場域驗證才是決定應用工業軟體產品影響的關鍵證據。於是,工業富聯最高層重新思考並明確了自身部署工業人工智慧的價值取向:立足優勢行業、注重行業價值。

此後,工業富聯從深耕多年的電子製造行業出發,制定了以「VaaS」(Value-as-a-Service,價值即服務)為導向的人工智慧發展戰略:針對電子製造行業的價值痛點,研發智能管理、智能排配、智能監控、智能分析、機器視覺檢測、智能調試等一系列智能技術應用, 以價值創造作為工業軟體開發的初心,以價值實現作為工業軟體產品的始終。基於這種價值導向的戰略定位,工業富聯很快便找到了工業人工智慧的發力點,在垂直整合市場的賽道上跑得有聲有色。

AI+ 數據:搭建從數據到洞見的工業物聯網架構

工業人工智慧在把海量數據轉化為智慧洞見的過程中,離不開強大而可擴展的工業物聯網架構作為保障。工業富聯的工業網際網路平臺分為設備層、車間層和企業層,在數據採集、傳輸、管理、分析、應用等各個階段針對每一層級詳細設計了架構需求:明確全面、精確、統一且兼容的數據採集;確保靈活而安全的數據傳輸和交互;建立安全、穩定、高速、可擴展的數據管理平臺;強化可視化和先進分析能力;打造以用戶為核心的敏捷開發環境。如果說人工智慧是企業的大腦,那麼工業物聯網架構就是支撐大腦思考的神經元群。正是通過完備的工業物聯網架構,工業富聯才得以充分驅動並釋放來自數以萬計的機器人、傳感器和關鍵設備的巨大數據資源,實現工業人工智慧應用的快速孵化和規模推進。

AI+ 人才:工匠、器匠、智匠,一個都不能少

推動工業人工智慧,僅僅依靠數據科學家的力量顯然是不夠的。工業富聯在探索人工智慧落地的徵程中領悟到,只有打造一個融合了運營技術(OT)、信息技術(IT)和分析技術(AT)等各領域人才的跨職能敏捷作戰團隊,才能有效賦力人工智慧項目的迭代開發。其中,OT專家是團隊中的「工匠」,主要負責描述業務。

他們憑藉豐富的生產和運營經驗準確判斷業務痛點和用戶需求,在精益改善和流程優化方面發揮重要作用。IT專家是團隊中的「器匠」,主要負責整合數據。他們懂得如何快速採集、清洗並整合數據,包括跨部門、跨地區的系統、設備、人員和第三方數據,為人工智慧提供全面、高時效性的數據土壤。AT專家則是團隊的「智匠」,主要負責生成洞見。由他們來執行算法策略設計和模型開發,在大數據的海洋中捕獲具有業務意義的洞見信息。與此同時,三類人員彼此間的合作和反饋也必不可少。

在工業富聯,OT人員的業務需求決定了IT人員的數據清單;IT人員的數據質量將顯著影響AT人員的分析效果;而AT人員的模型驗證和調校也需要OT人員的經驗輸入。工業富聯的成功經驗表明,為了推動工業人工智慧成功落地,工匠、器匠、智匠,一個都不能少。

AI+ 文化:講好故事,自上而下推動全員理念變革

作為領導整個集團向人工智慧全面轉型的頂層力量,工業富聯的管理者深知,只有自上而下講述堅定不移、振奮人心的轉型故事,才能推動全員持續的文化變革,將工業人工智慧真正烙刻於企業的血脈之中。具體而言,工業富聯從公司願景、組織架構和文化建設三個方面,講述了一個精彩的「工業人工智慧」故事。

首先是公司願景。在談到工業富聯未來將走向何方時,其掌舵人不止一次明確表示:「我們要做一家智能製造和大數據公司!」AI、工業智慧和大數據也是他在各種場合頻頻提到的三個詞。從傳統的外包電子製造到創新的智能製造,工業富聯對工業人工智慧的赤誠之心始終未改。

其次是組織架構。工業富聯在旗下單獨設立了一個工業網際網路子公司,專門負責集團的智能製造以及工業物聯網技術的研究和業務拓展。該子公司的負責人位列集團董事會,昭示了集團上下對於工業人工智慧的重視。

最後是文化建設。在工業富聯偌大的工業園內,建於多年前的「IE(工業工程)學院」舊貌換新顏,變成了「工業網際網路學院」,這使每一個員工都意識到,集團對數位化轉型的決心勢不可擋。同時,工業富聯還專門成立了一個「燈塔學院」,致力於培養工業大數據和人工智慧人才,通過理念宣貫和實踐訓練,鼓勵每一位員工為推動企業向工業人工智慧前進而提升自我,攜手成為照亮未來製造業的曙光。

AI+ 生態:創造並引領獨屬於自己的人工智慧「朋友圈」

企業的人工智慧之路並非閉門造車的孤獨之旅,而是結交良朋益友的共創共贏。工業富聯的人工智慧「朋友圈」兼具深度、廣度與靈活度。在深度上,工業富聯縱貫工業物聯網架構,從工業應用、功能平臺、系統整合、智慧產品到關鍵零部件,在各技術堆棧中儲備了豐富的技術夥伴資源,確保逾千應用和數十萬臺聯網設備能夠穩定服務各類型用戶。在廣度上,工業富聯積極籌劃「政產學研用」的深度融合,一方面協助區域工業智能產業升級,另一方面通過聯合國內外高校和研究所進行人工智慧的研究和試點,以期在技術供應生態圈之外形成更加廣泛的工業人工智慧合作環境。在靈活度上,無論行業專家、網際網路新貴還是初創先鋒,都可以成為工業富聯歡迎的「AI之友」,工業富聯也在積極運用戰略合作、投資和併購等多種方式拓展人工智慧「朋友圈」。先做到技術生態縱向整合,繼而推進「政產學研用」全盤融合——工業富聯打造的極具品牌領導力的人工智慧「朋友圈」,成為它持續保持工業人工智慧競爭力的重要保障。

縱觀全球,涉足工業人工智慧領域的企業早已證明了這種技術的獨特價值。人工智慧技術在改善企業的生產力、效率、質量和成本等方面具備巨大潛力,無疑將成為賦能未來製造業的全新引擎。不過,企業的人工智慧轉型之旅任重道遠。率先覺醒的企業必須堅定信念、勤練內功、即刻出發,在工業人工智慧領域開疆拓土,力求將自己變成閃耀未來智能製造之光的燈塔。

侯文皓

麥肯錫資深專家,麥肯錫清華數位化能力發展中心創始人,常駐上海分公司;

本文選自麥肯錫季刊《贏在當下:解鎖大規模數位化轉型

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