AI技術在工業生產制造環節的應用研究
——以阿里巴巴為例

吳思瑩

（東北財經大學，遼寧 大連 116000）

一、引言

隨著AI技術的日趨成熟，AI技術相繼應用到智能家電、自動駕駛系統、工業生產、醫療系統等方面，逐漸影響著各個行業的未來走向與企業定位。在企業中合理運用AI，不但能節約人力物力，使企業節省人力開支與不必要花銷，而且能夠使企業效率在生產、物流中轉、售后服務等方面效率提高，并且有效降低各種資源損耗與浪費。邊緣運算科技、虛擬化、物聯網以及5G的高速發展，將促進整個工業網絡在很大程度上功能的整合，從而實現工業控制系統、通信系統和信息系統的智能集成。人工智能所帶來的大規模工業使用場景，給中國產業結構升級帶來了新機遇。在5G時代即將來臨的大背景下，人工智能技術以計算為基石，利用大數據分析優化流程，并以機器學習的方法，大力推動智慧生產技術和服務，將提升企業勞動生產率和效益，是技術創新發展的主要方面。如何推行工業的數字化，合理應用AI技術與工業有效結合，改善管理與生產能力是我們需要思考的重大課題。

二、阿里巴巴對AI技術的應用

業界有這樣的共識：行業實踐是檢測AI市場價值的唯一準則。在過去的三年多時間里，阿里云憑借在城市、工業、農村等領域的摸索，終于找到了一條富有特點的工業型AI路線。同時，阿里云還率先發起和推動并踐行了網絡技術與傳統產業的融入，并結合了商業合作伙伴推動產業的落實。第一批促進了傳統產業和網絡信息技術深層次大規模融合的阿里云經過了與合作方的共同努力，率先在全球范圍內推動新興產業落地。

工業大腦是指運用現有的工業和信息系統研發技術，把大數據當成整個環節的核心，將工業的整個生命周期中包括生產線上的產品從開發到應用的大一條龍數據，還包括由傳感器、機械等物理過程實際產生的物質的大數據和工業上的一些實際應用信息化數據，人與流程之間的關系數據等，并將這些數據加以分析、融合、進行處理，從而形成生產環節一體化，從而建立工業的大數字孿生系統，與人工智能和優化等算法相結合，使工業能力大幅度加強并完成價值的增值。首先，工業公司借助工業大腦實現了對整個產業內部數據的集成和融合，從實體層面上與數據之間建立了聯系，并由此形成產業資源模型，從而建立了產業的大數據資源平臺。其次，在產業資源模型上，進一步提升了控制優化、排程排產、可預測性維護、工業視覺、供應鏈系統、產業認知圖譜等各類AI技術能力。再次，工業生產人腦可以支持公司龐大的計算力，也可以進行同時管理大量工業生產時序數。最后，利用工業生產人腦優化生產過程，可以真正實現為公司成本、提高質量、提高效率、增加利潤等目標。

工業管理大腦將自己的統計數據與眾多企業管理工程師所使用熟悉專門進行研究的生產能力數據進行相互配合、交叉加以互補，找到了一個利用企業大腦可以有效放大生產能力的時間增量和同時降低企業能源消耗的有效方法——開發出工業智能大腦2.0。工業智能大腦2.0將國際行業研究中的相關知識創新機理與國內海量的相關產業技術資料資源進行緊密融合，并由AI和技術中心重新進行了相互關聯和整合再造，從而為其帶來了顯而易見的社會經濟效益。

阿里巴巴首度披露人工智能調用規模：每天調用超1萬億次，服務全球10億人，日處理圖像10億張、視頻120萬小時、語音55萬小時、自然語言5千億句。在AI芯片、AI云服務、AI算法、AI平臺、產業AI，阿里巴巴實現全面引領。

阿里云宣布推出的阿里工業智能大腦包含了四個智能軟件開放平臺，這些平臺具有全新的功能：人工數字智能雙胞胎、云邊緣化協同、模塊化的人工智能軟件應用程序組裝和人工智能數據御數。同時，由于有了微軟的工業智慧大腦流程與自動化應用軟件開放平臺2.0的自動數據建模與數據分析的大計算功能，工業大腦企業工程人員能夠迅速地通過自動建立在工業生產線過程中的各種設備以數字化方法拷貝一個物理對象，根據仿真對象在真實環境中的活動情況，對生產、制造流程以及整個車間過程進行虛擬仿真，進而提升了制造企業生產研發、制造業的整體生產效率的軟件應用。通過工業機器人大腦來優化產品在工業生產和制造中的操作流程，為企業達到了降本、增效、提質的目標。依托著制造業大腦開放平臺2.0超強的全過程數據分析構建與精煉技術能力，企業能夠迅速構建產線數字孿生技術應用，并完成對生產物理設備的現場監控與感知，進而針對具體產業場景完成了“樂高”形式的模塊化智能設備應用研發。同樣，工業大腦開放平臺2.0可對云端大數據挖掘優化所提供的業務規則和模式，并經過四級安全防護下放到邊緣側，以實現毫秒級流程優化和管控。

阿里云推出的工業智能大腦2.0正面向著我國產品制造業的各個領域一批配備具有前沿技術和產品核心市場競爭力的技術創新型龍頭企業，完成其對于企業合作伙伴的全方位產品服務鏈條和賦值功能，使其完成從一個我國傳統制造業大中小微企業的大腦智能化制造發展進程到一個加速轉型的進程。截止到現在，阿里云已經成熟應用了涵蓋混凝土、鋼材、化工、垃圾焚燒等眾多國內工業重要領域的技術應用到行業。未來，阿里云推出的工業智能大腦2.0的應用將會更加廣泛，功能也將會更加完備。

阿里云表示，這些基于AI的智能管理技術已經在整個全球很大范圍內，從各行各業的企業都成功實現了顯著的高效降本和增加效果，同時實現了降成本與提高效率是企業管理水平質的飛躍。在阿里云應用于目前的我國水泥廠配網生產中，工業操作人員大腦具有3.0的智能工業人員視覺系統AI型的技術控制能力，它不僅可以有效消除復雜的建筑背景、光線等復雜因素造成的視覺干擾，對于燃燒火焰的變化類型和燃燒溫度可以進行準確歸類，自動地快速完成對配電設備的最終端優化和自動控制，完全超過人工處理效率和速度并且處理得更加完美；在目前我國的并網電力行業，工業人員大腦3.0的智能配電組網“虛擬調度員”通過對配網知識和調度圖譜的進行深入分析學習，已經可以使他們能足夠準確地快速完成50%的配網調度工作任務，每年至少可以為各個工業地區和地級市政府配網公司人員節約上千萬元的工作時間和人力成本，進而提高了企業在整個行業的競爭力。

在都市和工業生產情景上，由阿里云開發的超級人工智能ET頭腦也將得以全面運用。據理解，ET城市頭腦將使杭州試點地區的交通時間縮短15.3%，救護人自行到達現場上的時限也縮短了一半。ET產業頭腦在良品率提高、事件發生率預測等制造業生產應用領域中也大顯身手，助力了協鑫光電、中策膠業、天合光能、盾安新能源等大型生產公司創造了收益數十億元。在天合光能的成功例子中，阿里云ET產業頭腦協助其提高了電池片A品率至百分之七以上，是業內第一個按效果付費的IT業務案例。另外，在產業AI的實踐中，阿里巴巴不斷得到行業的認可。2017年11月，中國國家科技部發布的第一批四個我國人工智能開放創新平臺名錄，阿里云ET城市大腦在列。在烏鎮全球網絡會議上，阿里云ET大腦榮獲了全球網絡領軍技術成果獎。

三、AI技術與工業生產制造環節的結合

在工業領域，生產制造是最重要的環節。生產制造的目標是提質、增效、降本和減存，這也是AI中臺優化工業生產環節的目標。我們必須準確把握信息化和工業化的概念，“工業化”的準確含義是“產業化”，其并沒有終點。當今工業化的特點就是：數字化、智能化、網絡化。這意味著工業化內涵的革命性變化：人類進入信息化的工業化時代，必須將信息化與工業化融合，形成現代產業體系。

首先，我們需要知道，AI中臺要發揮作用，通常需要先收集生產制造過程中各種各樣的數據，保證數據的完整與數量。企業的數據倉庫里存儲了大量數據，包括原料、采購、生產、渠道和銷售等各環節的數據，然后處理這些數據，通過數據中臺將數據打通。其次，AI中臺要做的就是對這些打通的數據進行學習與匯總，生成定制化模型，對工藝、損耗和良品率等進行監控和診斷，得出生產制造環節相應的預測。最后，依據輸出的決策進行反饋，在優化質量、降低成本、增加效能、降低損耗和減少庫存等方面做出優化，實現生產制造的智能化轉型。

人工智能不僅可以解決這些問題，滿足生產制造的需求，還能夠降低成本，提升效益。首先，要明確優化目標和優化手段，比如目標是提升生產效率，還是降低原料消耗，常用的優化手段是調節控制參數。可以說，工業AI中臺在生產制造領域的核心應用之一就是調節控制參數，并且反饋到相應設備上，從而實現既定的優化目標。人工智能就可以分析聯網上傳的所有數據，優化生產制造的各個環節。目前，人工智能與生產制造的融合場景主要可分為以下幾類：生產優化、智能質檢、生產設備的預測性維護以及供應鏈管理。將生產制造端的各類數據打通，并在工業AI中臺上進行分析，形成資源最優利用的方案組合，提升產品合格率和產品生產效率等。另外，在很多的環境中，工廠都是希望通過利用自動化的人工智能技術來有效地降低生產的成本，提高企業的生產效率，從而達到增強企業競爭力的目的。智能質檢是指通過人工智能定產品質量并判斷產品是否合格，能夠有效地為產品質量把關，智能質檢不但要對產品本身的質量進行檢測，還要對生產制造環境的質量進行監測，而這一切都要通過人工智能進行。人工智能視覺系統能夠利用圖像發現缺陷以及產功能的差，并且系統本身可以根據大量數據持續學習，其性能會隨著時間推移而逐步改善。預測性維護是人工智能應用于工業生產制造領的重要切入點，它可以預防機器故障、加強工作場所安全，提升產品質量。人工智能可以幫助企業管理和協調供應鏈涉及的各個流程，并將這些流程與客戶流程和供應商流程綜合起來，根據各自不同的需求，經過人工智能系統的縝密分析及整合作出最佳的決策。企業通過AI中臺對供應鏈的管理，使得供應鏈系統能夠更加智能化響應企業在生產和制造中所受客戶需求變動情況，AI中臺將會充分利用大量的物流信息，如原始材料的進出量、庫存數量和零部件的周轉速度等，以幫助企業促進供應鏈倉庫的自主和優化經營，實現供應商、企業、客戶間的信息同步。比如，我們建議將低需要的零部件轉移到附近或者更遠的位置，把高需要的零部件擺放到供應鏈上，可以較快被客戶獲取的附近地區域。同時，在工廠和倉庫內運輸物品的無人車，在AI中臺的引導下，會結合人工智能的視覺感知能力，實時調整車輛路線，從而實現最優的運營效率。

其主要步驟有三方面。第一步，評估現在，尋找著手點。第二步，引入人工智能單點式用例。第三步，人工智能模型測試與拓展。

四、結束語

時代在飛速發展，歷史從未停下腳步，人工智能的浪潮以迅雷不及掩耳之勢席卷全球工業，實現了工業智能化、便捷化。從宏觀上看，從傳統制造方式到如今的人工智能制造方式，也許將成為一個具有顛覆性的革命性改變。這是因為從傳統的生產制造方式發展到整個供應鏈，再發展到售前服務和售中管理體系，人工智能可以實現對企業全鏈路的覆蓋和提升。從微觀上看，對企業來說，AI中臺下的智能化生產和制造方式可以更好地實現企業的生產優化，減少資源浪費并且有助于提高生產效率。從大數據的角度看，人工智能已經為中國工業的發展前景賦予了重要的功能，AI技術的發展潛力不可小覷。波士頓咨詢曾在研究報告中表示，AI將會給中國工業的生產效率增長帶來15%-25%的提升，額外創造的附加值4萬億元到6萬億元。人工智能對工業的革命性改造將會是一個無法阻擋的大趨勢，在新技術層出不窮的當代社會，人工智能的強大動力有增無減。對阿里巴巴來說，充分運用人工智能成為最理所當然的選擇，使其從眾多企業中脫穎而出。隨著全球工業機器人或自動化領軍企業逐步將人工智能技術落地，工業自動化領域逐步引起人工智能技術，越來越多更加智能的機器、設備將會走向市場，全球智能制造的愿景或將很快實現。