互联网|钱锋院士:AI融入流程制造将会发生什么?


在各种政策的指引下 , 一个酝酿已久的市场机会——工业互联网 , 当下正在工业制造领域乘风破浪 。
今年初以来 , 国家决策层关于加码工业互联网发展等表态层出不穷 。 3月4日 , 中共中央政治局常务委员会召开会议时指出 , 加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设 , 以及加快工业互联网、AI等新型基础设施建设进度 。
而近日 , 工信部又发布《工业互联网+专项工作组2020年工作计划》 , 明确了十大类别的重点工作 , 包括提升基础设施能力、建设工业互联网平台、突破核心技术标准、培育新模式新业态等 。
与传统互联网相比 , 工业互联网的最终作用是希望能够用现代的信息技术、人工智能技术来服务制造业的生产过程 , 因此 , 工业互联网更具有行业属性 。 同时 , 工业互联网平台只有跟具体的生产过程紧密耦合 , 才有可能对生产过程产生某种价值 。
我们知道 , 工业行业非常多 , 大体上分为离散制造业和流程制造业两大类 。
离散制造业 , 主要有汽车加工、3C电子组装、服装制造等 , 都是一个工位做完再做下一个工位 , 要经过一连串可中断的工序进行连接 , 实现一个产品的输出 。
而流程制造业 , 比如石油化工、煤化工、盐化工、制药、炼钢、发电、水泥、造纸等 , 他们的生产过程的特色是当把原材料投入到生产设备中以后 , 要经过一连串的物理化学反应 , 最后才能够成为一个产品 , 生产过程是不可中断的 。
那么 , 现代的信息技术、人工智能技术是如何与制造业的生产过程进行结合的呢?

互联网|钱锋院士:AI融入流程制造将会发生什么?
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【互联网|钱锋院士:AI融入流程制造将会发生什么?】
近日 , 在上海的工业智能峰会上 , 中国工程院院士钱锋就人工智能技术如何赋能流程制造业进行了解读 。
钱锋表示 , 人工智能赋能流程制造 , 需要依托工业互联网 , 融合人工智能等新一代信息技术 , 打造创新链 , 构建“泛在感知-实时分析-自助决策-精准执行-学习提升”的业务闭环 , 确保产业链供应链的安全、稳定、高端、高效 , 通过全球产业链供应链与企业生产过程的深度融合 , 实现价值链最大化 , 推动产业迈向价值链中高端 。
以下是钱锋院士的现场演讲内容 , 雷锋网作了不改变原意的编辑和整理:
什么是流程制造?制造业分为两大类 , 一类是流程制造 , 一类是离散制造 。
其中流程制造 , 目前我们国家作为第二大经济体和第一制造大国 , 其GDP占全球份额按2018年统计为16%左右 , 2020年开始 , 我们国家已经是世界第一制造大国 。 据2018年统计结果 , 我们的制造业占GDP份额达到30%左右 , 而在这个制造业当中 , 2018年流程制造占工业总制造50%左右 , 所以流程制造非常重要 , 也提供了离散制造的原材料 。
流程制造是以化学资源和生物资源为原料 , 通过复杂的物理、化学反应 , 生产出人们需要的原材料 , 包括能源材料 , 包括需要的基本生活用品大量的原材料 。
目前 , 我们国家已经是国际上第一流程制造大国 , 钢铁产量占全球产量50% , 包括我们的石油、化工等 , 流程制造很显然是国之命脉 , 同时化工、石化、钢铁、建材、有色 , 以及生物医药这是国家支柱产业 。
从高速增长到高质量发展目前 , 我国流程制造面临的挑战 , 以及存在的问题是什么呢?
第一 , 流程制造属于资金密集型产业 , 资源对外依存度很高 , 我们钢铁的铁矿石90%依赖于进口 。
第二 , 我们的流程制造属于中低端产品的产能 , 高端产品暂时不做 。 这种情况下 , 如何让我们的IT赋能制造 , 并使得制造业走向高端 , 我们要达到智能制造和高端制造 。
第三 , 流程制造是高能耗行业 , 能否让生产过程随时监控而且溯源 , 并做到精准治理 , 我们正在关注流程制造工业链、产业链、价值链的协同 , 从企业内部走向企业外部 , 乃至整个行业 , 国家全球供应链能否达到先进化 , 这是我们需要解决的问题 。分页标题
此外 , 我们的流程制造从装备水平 , 包括流程水平并不落后 , 跟国际是平齐的 , 甚至我们的装备比国际上还先进 。 总体而言 , 从我们的生产效率、能耗消耗水平 , 我们是流程制造大国但却并没有到强国 , 未来如何通过IT赋能使得我们从高速增长 , 走向高质量发展 , 有三个问题必须解决 。
首先 , 建立客户需求敏捷的供应链 。 供应链要现代化 , 要稳定产业链与供应链 , 我们需要高端生产 , 更要关注上下游整个供应链优化 。
再者 , 制定全流程优化运行机制 , 提高资源和能源运用效率 。
然后 , 保证生产过程更安全、更环保 。 安全环保的指标要实时监控 , 溯源精准调控 , 所有这些我们要实现并达到绿色化 , 高效化 , 才能真正地实现高质量发展 。
流程制造+AI , 要如何结合?
作为一个工厂 , 首先要考虑解决什么 , AI如何支持供应链优化 , 资源高效配置决策 。 我们通常讲的产业链、供应链稳定问题 , 是要构建一个知识型工作系统 , 产业链、供应链系统自动化水平要达到现代化 。
其次 , AI如何支持全流程生产调控运行水平 , 构建智能化运行系统 , 有了智能化系统可以使这个更智慧 。
第三 , 工业制造过程如何更安全环保 , 所有这些我们要构建安全环保预警和溯源系统 , 考虑AI究竟和我们的流程制造怎么样深度融合 , 这是我们关心的命题 。 最终的关键技术 , 关键的问题是什么?要改变我们传统的模式、经营的决策 , 达到AI赋能情况下达到决策革命 。 AI是六个字 , 感知、认知、决策 , 要达到决策革命 。
最终 , 我们使得这个工厂高质量发展 , 首先必须解决供应链现代化 , 确保资源优化、能源优化、产能优化、库存优化、全生命周期考虑上下游供应链关系 , 这种基础上保证生产构造产业链高端化 , 所以高端产品 , 包括品质优化 , 柔性生产 , 长周期预警 。
在价值链的最大化方面 , 我们不仅仅考虑经济价值 , 更考虑社会价值 。 所有这些怎么办?我们要通过工业互联网 , 在信息互联互通基础上 , 通过创新打通产业链 , 打通供应链以及价值链 , 具体达到四链协同 , 才可以实现高质量发展 。
其中的重点方向和关键技术 。 首先第一个方向 , AI如何跟物联网充分融合 , 构建智能化工业互联网 。 我们每一个工厂都有OT系统 , 同时还有IT系统 , 一些信息不完善 , 要深度解决端到端信息感知问题 。 我们解决信息感知 , 通过工业互联网互联互通 , 在这个基础上我们的生产从信息管理 , 从管理到整个生产构成 , 要全方位进行调控 , 这个方面我们需要解决的关键科学问题 , 要解决生产建设过程信息智能感知 , 包括我们的边缘计算 , 这是一个方向 。
第二 , 解决如何把AI与日常管理系统结合起来 , 达到智能决策优化 。 把生产过程跟市场关联起来 , 这个方面我们如何得到供应链现代化 , 通常我们现在是人来做这样一个决策系统 , 通过AI技术完全可以构成一个智能化决策系统 , 这样的决策系统把我们的市场跟制造过程充分关联 , 构建知识驱动的知识化决策系统 。 同样这个方面解决知识驱动制造过程知识驱动化问题 , 不确定环境下制造跨层次人机融合决策问题 。
第三 , 如何把AI与实际产能生产过程 , 控制过程结合起来 , 使得整个生产更智慧 , 达到智能控制的目的 。 从原料到产品怎么建模 , 这个基础上进行调控 , 进行工矿诊断 , 达到目标协同 , 考虑经济效益 , 考虑社会效应 , 首先保证安全、环保、质量 , 多目标协同构成 , 这样的构成必须解决制造多尺度、多目标智能优化精准调控 , 可解释运行模式特征学习 , 与广域精准调控科学问题必须解决 。
第四 , 解决AI如何保证我们是更安全更环保 。 智能预警溯源系统 , 首先整个安全环保信息互联互通 , 这个基础上建立系列全部机制 , 一些分析模型 , 通过AI技术形成全方位 , 全生命周期监控溯源与精准调控 , 必须解决开放环境下 , 实验的感知以及风险智能预警和人机共融决策机制 , 确保生产过程更安全、更环保 。分页标题
最终 , 要达到数字化最高境界——数字孪生虚拟制造 , 要保证自动化 , 要保证自主相应 , 主动控制 , 达到知识智能化 。 最终企业层面上 , 企业们最关心的是这些特征 , 快速应对市场反映 , 资源与能源动态配置问题 , 柔性制造 , 高效化 , 绿色化 , 安全化等 。
人工智能如何赋能流程制造?其关键核心就是依托工业互联网融合人工智能为代表的新一代信息技术 , 要打通创新力 , 要构建一个发展感知 , 实时分析 , 自主决策 , 精准执行 , 学习提升的业务闭环 , 最后要保证产业链、供应链安全、稳定、高效、高端 , 通过全球产业链与生产构成的深度融合 , 来实现价值链的最大化 , 最终推动产业迈向全球中高端 。
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