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AI 與「制造」的聯(lián)姻,、沖突與破局

2021-11-20
來源:雷鋒網(wǎng)leiphone
關(guān)鍵詞: AI 機(jī)器人 智能制造

一個機(jī)器人正轉(zhuǎn)動機(jī)械臂,,將履帶上的物料轉(zhuǎn)移到另一個機(jī)器人的托盤上。裝滿之后,,這些物料被送至加工處,,早已準(zhǔn)備好的機(jī)器人正在對物料進(jìn)行檢測,部分物料因不合格而被“剔除”,,剩下的合格物料將進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)節(jié),。

另一側(cè),監(jiān)控機(jī)器人正在記錄該環(huán)節(jié),,目的是保存視頻數(shù)據(jù),,實現(xiàn)生產(chǎn)過程的可溯源。與之同時進(jìn)行的,,是在二十多米高的倉庫里,,機(jī)器人正在“取貨”,將打包好的商品裝車,,準(zhǔn)備出庫,。

整個車間里,都是機(jī)器運轉(zhuǎn)的聲音,,偶爾有幾個人在走動,。在車間外的辦公室里,,人們正盯著電腦屏幕上的數(shù)據(jù),關(guān)于商品的一切數(shù)據(jù),,諸如品類,、價格、銷量,、銷售額等等一目了然,。

掌握這些數(shù)據(jù)之后,生產(chǎn)計劃隨之進(jìn)行改變,,人們只需按調(diào)整計劃進(jìn)行部署,,便可將具體生產(chǎn)交由機(jī)器完成,甚至,,打包入庫,、分揀、出庫等工作也可實現(xiàn)機(jī)器化處理,。

這就是智能制造的縮影,。

所謂智能制造,即是利用新一代信息技術(shù),,來提高生產(chǎn)效率,、產(chǎn)品質(zhì)量、降低能耗等,,貫穿設(shè)計,、生產(chǎn)、管理等制造的各個環(huán)節(jié),,和產(chǎn)品的整個生命周期。

2015年5月19日,,國務(wù)院正式印發(fā)《中國制造2025》,。其中,智能制造作為五大核心工程之一,,重要性不言而喻:人口老齡化,、產(chǎn)業(yè)升級、提高附加值......都需要“智造”,。

當(dāng)前,,“智造”的核心表現(xiàn)為整個生產(chǎn)流程的智能化,而在這一過程中,,人工智能技術(shù)的運用與落地,,為其提供了最為底層的應(yīng)用能力。

基于人工智能(譬如機(jī)器學(xué)習(xí)),,機(jī)器能夠代替人力,,并且在安全,、效率上得到很大提高;而通過數(shù)據(jù)來實時反饋市場需求,,則為再生產(chǎn)提供數(shù)據(jù)支撐,;從而對整個產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)——擴(kuò)張——再生產(chǎn),帶來顛覆性改變,。

但人工智能技術(shù)對制造業(yè)帶來的改變,,又不止于此。

AI給制造帶來了什么,?

“以前,,車間的原料、半成品,、成品等物料都是通過人工或叉車搬運,,勞動強(qiáng)度高且效率較低,并且作業(yè)區(qū)域人,、車,、貨交集,也帶來了安全風(fēng)險,?!?/p>

某生產(chǎn)車間主任表示,這類工作強(qiáng)度大,,環(huán)境也不好,,屬于技術(shù)含量低的重復(fù)性勞動,由人力完成不僅效率較低,,且不利于工人的身體健康,。

在引入了新的技術(shù)改造方案后,搬運工作可完全實現(xiàn)自動化,,事故率降低的同時,,搬運效率是之前的2~3倍。并且,,整個環(huán)節(jié)避免了人與物料的接觸,,避免了可能存在的人力導(dǎo)致的產(chǎn)品異物問題。

“最直接的感受就是效率提高了,,以前三個人干一天的活兒,,現(xiàn)在一個‘人’就能完成?!?/p>

除此之外,,管理也變得更加容易。

比如,生產(chǎn)出的產(chǎn)品需要進(jìn)行檢測,,檢測合格方可入庫,,而對于不合格的產(chǎn)品,需要分析原因,,來提高良率,。

“放在以前,我們只能一個環(huán)節(jié)一個環(huán)節(jié)去調(diào)數(shù)據(jù),、找原因,,一步步核實,還不一定能有結(jié)果,?!?/p>

該車間主任表示,現(xiàn)在有視頻監(jiān)控,,各項檢測機(jī)器都記錄下數(shù)據(jù),,有問題直接調(diào)用數(shù)據(jù),“效率和準(zhǔn)確率都提高了好幾倍,,還節(jié)約了人力成本,。”

總而言之,,AI帶來的可量化的改變,,通常是效率得以提高,解放了人的部分勞動,。不過,,技術(shù)改變社會,往往從效率開始,,但并不以效率為結(jié)束,。

正如瓦特改良蒸汽機(jī)給紡織業(yè)帶來巨變一樣,最初的表現(xiàn)是紡織品生產(chǎn)規(guī)?;瘮U(kuò)張,、成本下降、產(chǎn)品價格下跌,,使其具備價格競爭優(yōu)勢。

更深層次的影響是,,整個紡織業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈都因此調(diào)整:上游原材料供給擴(kuò)大,;中游,技術(shù)代替人力成為主導(dǎo)性生產(chǎn)要素,;下游,,成本下探帶來價格競爭優(yōu)勢。

兩百多年前和現(xiàn)在如此相似,只不過蒸汽機(jī)變成了以AI為代表的機(jī)器人,。

在西南證券某分析師看來,,AI對制造業(yè)的影響,大體可以從成本效率,、生產(chǎn)要素的再分配以及產(chǎn)業(yè)鏈的調(diào)整三個方面來解釋,。

在成本和效率方面,AI帶來生產(chǎn)和管理效率的提升,,使得生產(chǎn)能力進(jìn)一步增強(qiáng),,具體表現(xiàn)在:人力及管理成本削減,機(jī)械化作業(yè)帶來規(guī)模收益,,產(chǎn)品的議價能力更強(qiáng),。

但在初期,企業(yè)的改造成本較高,。

從生產(chǎn)要素投入上講,,技術(shù)要素將比勞動要素更重要。機(jī)器代替人工,,人力成本將得到控制,,但企業(yè)需要投入更多資金研發(fā)或購買機(jī)器(技術(shù)服務(wù)),比如對機(jī)器的維護(hù),、管理等,,這將導(dǎo)致對技術(shù)要素的投入會更多一些。

對于產(chǎn)業(yè)鏈而言,,AI對上游原材料供應(yīng)商,、中游生產(chǎn)制造商的影響以降本增效為主,下游的經(jīng)銷商則可以通過大數(shù)據(jù),、AI分析等掌握市場動向,,迅速調(diào)整供應(yīng)、營銷策略,。

“這實際上催生出了柔性供應(yīng)鏈,,和電商的C2M模式很接近?!?/p>

例如,,在某一季度,市場對于某一商品的需求不斷上漲,,通過數(shù)據(jù)分析,,如果這種需求在未來幾個季度都存在增長空間,那么經(jīng)銷商會加大對該商品的進(jìn)貨需求,;中游生產(chǎn)商獲得更多訂單,,上游原材料供應(yīng)商也會擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模,。反之亦然。

“整個產(chǎn)業(yè)鏈上的生產(chǎn),、銷售變得更加靈活,。”該分析師表示,。

不過,,雖然AI對制造業(yè)的作用顯而易見,然而自2015年以來,,智能制造一直被提及,,但進(jìn)展并不順利,許多企業(yè)的“智造”仍舊是以單一的設(shè)備或生產(chǎn)線的智能化為主,,并未全面鋪開,。

這其實反映出一個深層次問題:智能制造,究竟是以AI,,還是以制造為主導(dǎo),?

AI+制造 Or 制造+AI

智能制造,分智能和制造兩部分,,不論是“AI+制造”,,還是“制造+AI”,本質(zhì)目的是相同的,。但業(yè)界對于誰為主導(dǎo),,卻有不同。

以AI公司為主的技術(shù)商認(rèn)為AI是主導(dǎo),,智能制造的核心是通過AI 技術(shù)實現(xiàn)生產(chǎn),、管理和經(jīng)營的智能化,進(jìn)而推動制造業(yè)的升級,,屬于技術(shù)導(dǎo)向,。

以制造業(yè)為主的廠商認(rèn)為,AI固然重要,,但制造業(yè)本身才是基礎(chǔ),,沒有基礎(chǔ),技術(shù)就失去了載體,;智能制造的核心是制造業(yè)的“智能化”,,屬于產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向。

這兩種導(dǎo)向從根本上來講,,是兩類廠商對于話語權(quán)的爭奪,。

話語權(quán)往往關(guān)系到議價能力。

一位某廠商的采購經(jīng)理告訴AI掘金志,,他所在的公司本打算引進(jìn)某AI公司的智能化改造方案,但報價太高,遠(yuǎn)超預(yù)算,,而且降價空間很小,,因此就擱置了改造計劃。

但在AI公司的人看來,,這樣比較高昂的報價很正常,,“設(shè)備成本高,價格自然就高上去了,,并且公司需要做定制化,,設(shè)備的保養(yǎng)、維護(hù),、售后技術(shù)支持等都要花費,。”

一邊是購買力不足,,渴望降價,;一邊是技術(shù)變現(xiàn)壓力大,拒絕降價,;兩者形成了對峙,,久久僵持不下。

“哪個主導(dǎo),,哪個就更有優(yōu)勢,,就能拿到議價權(quán),但這場較量還沒有分出勝負(fù),?!痹摲治鰩熣J(rèn)為,這樣實際造成了供給與需求的不匹配,,是智能制造未能規(guī)?;佌沟母驹颉?/p>

從另一個方面看,,這兩種導(dǎo)向,,也涉及到商業(yè)模式的區(qū)別。

AI企業(yè)大多做的2B業(yè)務(wù),,而制造業(yè)企業(yè)則以B+C為主,。

在AI企業(yè)看來,企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型首先要增效,,其次才是降本,。因為增效帶來的收益可以彌補成本,并且AI產(chǎn)品,、設(shè)備,、技術(shù)的成本很難降下來,,但AI帶來的人力成本、管理成本的削減,,是降本的核心內(nèi)容,。

但制造業(yè)企業(yè)的觀點卻有差異,制造業(yè)市場非常成熟,,競爭很激烈,,對性價比追求極高。比如,,某條生產(chǎn)線要達(dá)到什么水平,,出貨量、良率保持多少,,年產(chǎn)值,、折舊、損耗,,回本周期等等,,最重要的是單位產(chǎn)品的成本能夠進(jìn)一步降低,才能擴(kuò)大其利潤空間,,這才是降本的主要內(nèi)容,。

前者認(rèn)為后者不缺錢,至少不缺購買設(shè)備,、改造的錢,;后者認(rèn)為前者報價太高,且無法在生產(chǎn)端有效地削減成本,。

兩個并不完全相同的市場,,和兩個缺乏溝通的玩家,自然導(dǎo)致合作效率的低下,。

那究竟誰為主導(dǎo),?

該分析師認(rèn)為,這取決于制造業(yè)企業(yè)有沒有做AI的能力,。

智能制造已經(jīng)是制造業(yè)發(fā)展的未來,,但具體如何實現(xiàn)智能制造,靠外力還是內(nèi)功,,不同的企業(yè)在路徑選擇上各有差異,,這與行業(yè)特性密切相關(guān)。

一些行業(yè)本身就有發(fā)展AI技術(shù)的基礎(chǔ)和空間,,比如安防,,一開始存在著大量的低端設(shè)備制造企業(yè),但隨著市場變化,,部分企業(yè)尋求在技術(shù)上突破,。經(jīng)過多年發(fā)展,,在技術(shù)和市場上占據(jù)絕對優(yōu)勢,AI企業(yè)的進(jìn)入也很難打破這種局面,。

典型的例子就是??低暫痛笕A股份。

而一些行業(yè)本身不具備發(fā)展AI技術(shù)的基礎(chǔ),,比如食品制造、日化用品等,,其核心技術(shù)的側(cè)重點在于研發(fā)出適合市場需求的產(chǎn)品,,而非整個工廠、生產(chǎn)環(huán)節(jié)的智能化,。

因此,,從供給決定需求的理論出發(fā),一些行業(yè)(企業(yè))自身能夠發(fā)展技術(shù),,對AI公司的技術(shù)需求并不高,,故以制造業(yè)企業(yè)為主導(dǎo)。

對于那些不具備AI能力的制造業(yè)企業(yè)而言,,AI一開始以卑微的乙方角色出現(xiàn),,但最終扮演的是甲方的角色。

“這并不意味著AI企業(yè)能夠躺贏,,現(xiàn)階段,,制造業(yè)對AI技術(shù)的購買力不足,很大程度上制約著‘制造’向‘智造’的迭代,?!?/p>

智造之路,困難重重

整體而言,,我國的制造業(yè)升級大部分聚焦于單個設(shè)備的智能化,。比如引入新的生產(chǎn)設(shè)備,能有效解決生產(chǎn)過程中的某個問題,。但這種單點式的智能,,無法帶來整個生產(chǎn)環(huán)節(jié)的效率提高。

歸根到底,,是目前的人工智能技術(shù)落地難度大,,且是“奢侈品”。

一方面,,AI依賴機(jī)器視覺,、機(jī)器學(xué)習(xí)等,需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行算法迭代和優(yōu)化,。但很多制造業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的數(shù)據(jù)很難采集,,甚至缺乏數(shù)據(jù),,難以建立有效的模型,訓(xùn)練就更談不上,。

另一方面,,對于制造業(yè)的碎片化需求,AI很難形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),,定制化方案帶來的成本問題無法得到解決,。

“小企業(yè)用不上(起),大公司有疑慮,?!?/p>

很多大廠都只是針對某一條生產(chǎn)線或某個生產(chǎn)車間進(jìn)行小規(guī)模試點,因為成本太高,,大廠會做投資回報周期評估,。除非帶來質(zhì)的改變,否則每一步都很謹(jǐn)慎,。

對于許多中低端制造業(yè)企業(yè)而言,,本身的產(chǎn)品靠出貨量大、價格優(yōu)廉取勝,,沒有對智能化改造的需求,,并且國內(nèi)勞動力價格相對處于較低水平,銷售市場也比較穩(wěn)定,,形成了固定的模式,。

“市場的慣性,很難在短時間內(nèi)扭轉(zhuǎn),?!?/p>

人工智能技術(shù)要改造制造業(yè),除非成本下探至普通企業(yè)可以承受的范圍,,智能制造才可能遍地開花,,但這一天仍然很遠(yuǎn)。

結(jié)語

智能制造是一個很宏大的命題,,但需要極其精細(xì)的解法,。

AI公司無疑是最適合回答這道題的主角,但是現(xiàn)下,,還沒有出現(xiàn)通用性解法的可能,,大多是以某個行業(yè)的單一場景做突破。

如何讓人工智能技術(shù)給制造業(yè)帶來普惠,,引領(lǐng)制造業(yè)的升級,,而非成為“小而精”樣品,是AI公司努力的重點。

末了,,提一個哲學(xué)問題:假設(shè)在不久的將來,,當(dāng)無人工廠成為現(xiàn)實。

人會扮演怎樣的角色,?




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