人工智慧怎樣在製造業發揮自己的長處

2020-12-13 電子發燒友

人工智慧怎樣在製造業發揮自己的長處

網際網路先鋒 發表於 2020-02-27 11:19:34

去年年末，新華社中國經濟信息社發布《中國製造業高質量發展報告（2019）》（白皮書）。該報告對國內外製造業的前沿動態進行了比較研究，發現我國製造業競爭力在持續增強的同時，「大而不強」的問題依然存在，關鍵核心技術與高端裝備依然高度依賴外力，勞動生產率依然落後於美、德、日等傳統製造業強國。因此，在新的一年，我國製造業亟待進一步優化產業結構，由要素驅動向創新驅動轉變，以緩解由全球貿易結構變化帶來的壓力。

在我國經濟和製造業向高質量發展、向價值鏈中上遊邁進，向效率要紅利的過程中，更深層次的自動化、數位化，特別是智能化將毫無疑問地起到關鍵推動作用，必將成為製造業轉型升級的核心動力。作為製造業大國的中國，同時也是人工智慧的強國，只要兩者結合得當，無疑將給中國製造業插上一雙有力的翅膀，飛躍智能化轉型的高峰。

「自家的和尚好念經」，研究院打造真正適合聯想的智能排產

然而，相關市場研究發現，中國的人工智慧公司中真正關注工業領域的尚不足5%，幾百項大型人工智慧投資項目中，與製造業有關的不到1%。原因何在？有媒體分析認為，除了工業領域數據和標註不足、相關算法不夠成熟之外，算法工程師對工業流程和技術等實際問題不夠了解，以及工業企業對「外來」人工智慧公司和解決方案的不信任，是更加深層次的原因。在這一背景下，我們更多看到的是企業內部的技術團隊，尤其是人工智慧團隊，在自身企業的智能化轉型過程中發揮了關鍵作用。

全球PC市場佔有率第一的聯想集團旗下的合肥生產基地——聯寶科技，全球每售出8臺筆記本電腦就有1臺來自這裡。短短幾年，產品累計出貨超過1.2億臺，年訂單數超過60萬，定製化小單比例超過80%，面向全球100多個國家和地區高效供應。如此龐大的生產需求對生產排程提出了很高的要求，整個排產過程需要考慮包括人員、設備、物料、生產工序與方法、環境在內等數十種複雜的變量，因此人工排產逐漸變得力不從心。針對這一問題，聯想研究院人工智慧實驗室的機器學習團隊打造了使用多交互增強學習優化網絡和基於注意力機制的最優化網絡的人工智慧排產方案，可以模擬多變的生產環境，自動尋找最佳排產策略。在製造企業最關注的產品數、訂單數、訂單交期滿足率和產能合理利用率四個指標上，人工智慧算法相比人工排產均有明顯提升，排產耗時也大幅減少，從原來的每天6小時縮短到1.5分鐘，生產效率也獲得了16%的提升。而且隨著數據的積累和模型的訓練，智能排產模型的能力還會進一步提高。

以解決實際問題為導向，聯想人工智慧大有作為

聯想研究院人工智慧實驗室機器學習總監範偉曾表示，聯想的機器學習研究目標是把數據轉化為生產決策，把技術轉換成生產力，從而提高集團業績並創造實際價值。在這個過程中，優秀的算法固然是重要的一環，然而真正能夠「一錘定音」的是基於生產環境下各種實際問題的，對不同算法的深度理解和靈活運用。聯想機器學習團隊目前由26名員工組成，其中14位是算法工程師，都是對算法擁有深入理解並對實際問題擁有敏銳認知的人才。

以解決實際問題為導向，聯想機器學習技術在垂直行業的深度融合應用中具有優秀的可擴展性。這在團隊的另外兩款明星產品——智能服務備件前瞻分析和智慧物流系統中，得到了充分的體現。

智能服務備件前瞻分析系統的核心目標是預測聯想售後服務站對產品備件的需求，並實現提前採購，提前調度，提前在離用戶最近的服務站備貨，在用戶的產品發生故障以前就感知到需求，這樣當需求真正發生時就能以最快的速度完成對用戶備件的更換，最大化用戶滿意度，同時也能平衡企業的庫存成本。為了實現這一目標，機器學習團隊不僅需要對服務站所需的成千上萬種備件進行精細的分析，還需要針對因服務量較少而數據稀疏，或者受季節性地理環境影響較大的地區，靈活切換不同的算法。目前，智能預測精度已實現比人工提升7%，每年為聯想節省上千萬美元成本。

智慧物流系統的核心目標是通過優化配送路徑，助力聯想城市配送中心降低運營成本，提升服務質量。據最新調查統計，末端配送成本佔端到端物流總成本的比例高達41%，可優化空間巨大。最後一公裡的服務質量也直接決定了用戶體驗。高達84%的客戶表示，令人沮喪的末端配送體驗，讓他們放棄再次選擇購買相關產品或服務。與智能排產類似，末端配送的優化也是一個典型的運籌學問題。為了應對這一挑戰，機器學習團隊對聯想北京配送中心的業務現狀進行了調研和梳理，綜合考慮產品數量、種類、運單數量、體積以及配送地址、客戶類型、服務時長等多種因素，通過強化學習建立圖深度網絡模型，挖掘出「訂單-客戶-路線」之間的複雜關係，動態生成了一套智能調度方案。與人工派車方案相比，智慧物流系統可有效降低運輸裡程44.1%和平均用時42.9%，提升車輛裝載率32.6%，減少車次46.0%。從而在提升配送服務水平和客戶體驗的同時，極大的降低了運力成本。

聯想集團副總裁，聯想研究院人工智慧實驗室負責人徐飛玉博士曾在多個場合表示，聯想人工智慧研究的長項在於研究與業務緊密結合，形成了閉環的生態系統。相信在未來十年，在人工智慧的應用趨勢逐漸從消費端的「酷炫」功能轉向針對商用端「對症下藥」的大背景下，擺在聯想研究院面前的必將是更將廣闊的天地。

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