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释放AI潜能,用友精智工业大脑护航“智造”时代

用友精智工业大脑已经积累300余个业务模型、20余个工业机理模型、10余个数据算法模型,面向供、研、产、销等领域提供咨询、数据加工、模型构建及优化运维服务,通过释放AI潜能,护航“智造”时代。

  3月12日,《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》在2021全国两会结束之际正式发布。其中第三篇“加快发展现代产业体系,巩固壮大实体经济根基”和第五篇“加快数字化发展,建设数字中国”重点阐述了实施制造强国战略、促进数字技术与实体经济深度融合的重要性。在加强关键数字技术创新应用环节,人工智能技术多次被提及,成为增强制造业竞争优势、推动制造业高质量发展的重要关键词。

  “十四五”规划为产业数字化奠定基调

  “十四五”规划指出:迎接数字时代,激活数据要素潜能,推进网络强国建设,加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。

  我国为加强关键数字技术的创新应用,将重点聚焦高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器等关键领域,加快推进基础理论、基础算法、装备材料等研发突破与迭代应用。

  而推动数字产业化,则需要培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业,提升通信设备、核心电子元器件、关键软件等产业水平。

  可以说,产业数字化发展是“十四五”数字化发展的重要方面。展望“十四五”,数字化发展的主要趋势将体现为两个方面,一个是产业数字化,工业互联网成为产业基础设施,智能化制造、网络化协同、数字化管理等成为产业发展新趋势;另一个是数字产业化,5G、区块链、人工智能等新一代信息技术加快发展,新的数字化产业不断壮大。

  工业互联网推动制造业高质量发展

  在产业数字化浪潮中,制造企业除了面临原材料、人力成本、上市周期等压力,更主要的挑战还体现在个性化生产、工业知识沉淀、以及生产天花板等方面。

  首先是规模化、个性化生产。消费者与日俱增的个性化需求,以及C2B、C2M定制化模式的出现,要求工厂具备多品种、小批量、个性化、按需生产的的柔性生产能力。同时单件规模化生产依然是制造企业赖以生存的方式。两者如何共存在同一个生产环境中,做到“刚柔并济”,同时满足不同消费群体的需求,成为制造业高质量发展的关键。

  其次,工业知识缺少沉淀。发达的制造业国家把先进工业知识埋在设备和系统中,中国企业大价钱引进的技术,仅仅获得的是知识的使用权,知其然却不知其所以然,自主可控的知识严重缺失。由于劳动力成本攀升,导致技术工人、工程师人才频繁进出,经验与知识却没有留存下来,企业陷入到原地踏步、重复造轮子的窘境。

  第三,生产天花板。自动化和精益化的生产系统已经发展到很高的水平,但也越来越接近生产的天花板。在数字化浪潮中,工厂缺少行之有效的手段让隐形和碎片化的工业问题浮出水面。单纯的工业内部解决方案已经很难进一步提升生产良率、降低能耗、优化设备的利用率或是提升产品检测的效率,工厂运营管理水平已经到达了瓶颈。

  为应对这些挑战,推动“数据赋能”全产业链协同转型势在必行。“十四五”规划强调,在重点行业和区域建设若干国际水准的工业互联网平台和数字化转型促进中心,深化研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等环节的数字化应用,培育发展个性定制、柔性制造等新模式,加快产业园区数字化改造。这其中,工业互联网平台的建设和部署成为推动我国制造业高质量发展的关键。

  智能化制造场景应运而生

  那么,工业互联网平台有哪些杀手级应用?人工智能与制造业如何更好地融合发展?

  目前来看,人工智能技术在制造业的应用场景主要有三个方向:一是以运筹学为核心的智能算法,二是以深度学习为核心的图像识别,三是以工艺机理为核心的预测模型。

用友

(用友精智工业大脑应用场景地图)

  以铜冶炼的智能配料场景为例。在铜冶炼过程中,不同品质的精矿需要合理搭配使用,以保障质量稳定;同时配料单应用时间应该尽量久,有限保证闪速炉炉况稳定;当库存质量发生重大变化时,应该主动提醒,实现配料业务主动安全;另外,实现配料执行的对比分析也至关重要,为优化配料控制指标指标提供参考。

  基于用友精智工业大脑,连接和管理着江铜贵冶700多种共1万多台设备,实现人工智能、动态规划、数据挖掘等算法和MES的深度结合,有效解决了配料场景中的各类复杂问题。

  铜冶炼的智能配料是人工智能算法在制造业应用的一个缩影,另外包括炼钢车间合金智能配料、焦化厂智能配煤、模具钢企业智能配料等问题,都可以迎刃而解。除此之外,以运筹学为核心的智能算法还能应用在质量诊断、优化排产、套切设计、故障诊断、效益测算等诸多环节。

  图像识别技术则广泛应用于制造业产品检测领域。以钢铁产品为例,河南济源钢铁每年废钢采购量达百余万吨,基于用友精智工业大脑的钢铁产品表面缺陷检测解决方案,借助以深度学习为核心的图像识别技术,开启了钢铁行业废钢智能判定的新时代,每年可节省数百万元。

  预测性维护是工业互联网平台中的另一个杀手级应用,而这依托于以工艺机理为核心的预测模型。譬如煤气智能调度平衡系统,通过对冶金企业煤气管网进行实时动态监控,基于管线结构、约束规则、生产计划等进行动态煤气在线预测,并可在线报警,实现煤气优化调度,保障全网最优煤气调度决策方案、保障煤气管网压力稳定运行。

  用友精智工业大脑护航“智造”时代

  上述应用场景和典型案例,都离不开用友精智工业大脑的支撑。用友精智工业大脑的目标和愿景,就是为了普及智能技术在制造业的应用,通过分析优化工业企业生产、运营数据,为制造企业在智能化时代保驾护航。

  用友精智工业大脑采取循序渐进的发展策略,先在行业龙头企业进行沉淀,以此普惠更广泛的中小企业。具体来看,基于iuap平台的数据中台能力,实现低成本、泛在连接的IoT平台,在行业知识沉淀及共赢共生生态算法的基础上,承载新商业模式的运营体系建设,继而实现工业智能在工业互联网平台运营的目标。

  为实现智能技术普及应用的目标,用友分四步来实现:首先,知识沉淀。工业大脑小组将会依托现有客户形成各个行业的知识算法库和应用模型,供同行业企业调用使用,让知识经验变成可复用的算法模型;其次,赋能企业。通过智造智能平台,包括数据中心、测试中心、训练中心、智能市场、体验中心和生态平台,让企业自主创建算法库和应用模型;第三,赋能产品。通过将智能技术赋能在制造云产品,如IoT、设备服务、安环服务、能源服务等,实现对智能技术的普及;其四,商业模式。采用专有模型定制开发及具有普适性的模型公有云模式,快速推广智能技术在制造业的应用。

用友

(用友精智工业大脑重点应用领域)

  作为新一代AI生产力平台,用友可帮助制造企业实现触手可及的工业智能。依托30余年服务46万家工业企业的经验与积累,用友精智工业大脑服务涵盖冶金、化工、建材、能源、机械加工、汽配、离散制造、食品饮料等多个行业。

  截至目前,用友精智工业大脑已经积累300余个业务模型、20余个工业机理模型、10余个数据算法模型,面向供、研、产、销等领域提供咨询、数据加工、模型构建及优化运维服务,通过释放AI潜能,护航“智造”时代。