讓我們把時光的鐘表撥回到8年之前——在2011年漢諾威工博會上，“工業(yè)4.0”的概念橫空出世。自此，“第四次工業(yè)革命”猶如一股轟轟烈烈的大潮，開始向全世界蔓延，并且在不同的國家演變出不同的概念，比如中國的智能制造等等……

現(xiàn)在工業(yè)/制造圈辦活動、開大會，要是不談智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、5G等等，好像就已經(jīng)落后于時代了。然而，講了那么多天花亂墜的概念，智能制造究竟怎么搞？

說到這里，筆者不由地想起了一個故事——中國某中小規(guī)模制造企業(yè)的領導在參觀過一些高大上的智能工廠后，竟然放棄了對自家工廠做智能化升級改造的想法。因為他覺得，自己根本不可能做到這種程度，這實在太不切實際了！

這其實反應了制造企業(yè)在探索智能制造過程中最大的障礙——即沒有合適的轉型升級路徑以及符合其實際現(xiàn)狀的落地方案。

針對這個問題，大數(shù)據(jù)與人工智能行業(yè)的領先企業(yè)數(shù)之聯(lián)有著自己獨到的看法，并在5月10日舉辦的雪浪大會分論壇上提出了“制造業(yè)的場景革命”這一概念。

一．制造業(yè)的場景革命

什么，你還不知道雪浪大會？如果說云棲大會是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)產(chǎn)業(yè)蓬勃創(chuàng)新的重要峰會，那么其姊妹峰會——雪浪大會就是引領制造業(yè)未來發(fā)展趨勢的風向標。

雪浪小鎮(zhèn)與云棲小鎮(zhèn)創(chuàng)立者、雪浪小鎮(zhèn)名譽鎮(zhèn)長、阿里巴巴集團技術委員會主席王堅博士曾這樣定義：“沒有互聯(lián)網(wǎng)的制造業(yè)沒有未來，沒有制造業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)更沒有未來”。

雪浪大會自2018年第一屆起，就致力于成為中國制造業(yè)與科技創(chuàng)新企業(yè)的頂級對接平臺?！皬闹圃鞓I(yè)中來，到制造業(yè)中去”是雪浪大會的長期核心主題。受主辦方邀請，數(shù)之聯(lián)在此次雪浪大會中與微軟、浪潮、阿里云、銀杏谷資本等國內領軍企業(yè)共同舉辦12場平行分論壇，以大數(shù)據(jù)、人工智能和制造業(yè)的交集為切口，來論述制造業(yè)的場景革命。

制造業(yè)作為國民經(jīng)濟的主體，是立國之本、興國之器、強國之基。當前，制造業(yè)正在從數(shù)字化和信息化的時代，以更快的步伐邁進智能化的新階段，全球制造企業(yè)大都在這一深刻變革中尋求創(chuàng)新與突破。

大數(shù)據(jù)與人工智能引領的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術地位逐漸凸顯，在工業(yè)領域，他們正在輻射“傳統(tǒng)工廠”，改寫傳統(tǒng)制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)邏輯，為中國制造找到了一條轉型升級的新路。

在智能制造創(chuàng)新落地的細節(jié)思路上，數(shù)之聯(lián)認為，制造企業(yè)結合產(chǎn)業(yè)場景、從實際應用場景出發(fā)來制定智能化實踐策略，是獲得更優(yōu)投入產(chǎn)出比的真正意義上的智能制造解決方案。

工業(yè)場景是復雜的。生產(chǎn)大飛機和生產(chǎn)手機，工藝的巨大差別導致生產(chǎn)場景的巨大差別。針對不同的場景需要結合不同的“解題思路”來獲得最優(yōu)解。

“場景革命”是指在制造企業(yè)的整個生產(chǎn)過程中，通過人工智能和大數(shù)據(jù)的方式，大幅提升企業(yè)的生產(chǎn)效率。在以往的生產(chǎn)過程中，存在大量依靠個人經(jīng)驗來傳承企業(yè)知識的現(xiàn)象，不但產(chǎn)品生產(chǎn)的良率無法得到保證，而且人員的流失對企業(yè)來講損失很大。作為新興科技，大數(shù)據(jù)與人工智能正廣泛影響工業(yè)，通過分析大量的歷史數(shù)據(jù)，能夠幫助企業(yè)尋找最優(yōu)工藝參數(shù)及制程參數(shù)等。這種方式相對于以前的經(jīng)驗方式而言，已經(jīng)可以被稱之為是革命。

二．“數(shù)聯(lián)智造”重磅亮相

“數(shù)聯(lián)智造”是數(shù)據(jù)驅動的一套整體性的解決方案體系，由生產(chǎn)過程優(yōu)化、設備管理優(yōu)化和質量檢測優(yōu)化三個核心方案構成，通過人工智能的方式解決設備智能管理、生產(chǎn)過程優(yōu)化、人工質檢效率低、用工成本高等行業(yè)痛點。

本次雪浪大會，數(shù)之聯(lián)結合以往經(jīng)驗，首次亮相“數(shù)聯(lián)智造”解決方案，并相對應介紹了三個核心解決方案。

1.生產(chǎn)過程優(yōu)化

對于制造型企業(yè)來講，生產(chǎn)過程中最重要的便是所生產(chǎn)的產(chǎn)品質量達標，即良率高。為了達成這一目的，數(shù)之聯(lián)生產(chǎn)過程優(yōu)化方案下推出了包括虛擬量測系統(tǒng)、良率分析系統(tǒng)、生產(chǎn)工藝調優(yōu)系統(tǒng)等系列子方案。

良率分析系統(tǒng)真正實現(xiàn)了基于大數(shù)據(jù)的良率分析，并能針對任一不良數(shù)據(jù)，快速呈現(xiàn)設備、機臺等各種分析結果。在國內某液晶面板廠商的實際應用案例中，在涉及300多道工序的原TFT-LCD生產(chǎn)線上，通過采用該系統(tǒng)，該廠將缺陷分析時間從天級別降低到小時級別以內，分析效率整體提升約一個量級，特定缺陷不良降低0.5%。

在良率分析系統(tǒng)中，數(shù)之聯(lián)更多的是分析企業(yè)設備工藝參數(shù)和產(chǎn)品之間缺陷的相關性。而對于企業(yè)設備來講，其相關的工藝參數(shù)與特性值之間的相關性對于后續(xù)良率的分析也起到十分關鍵的作用。因此，數(shù)之聯(lián)進一步開發(fā)了虛擬量測系統(tǒng)。該系統(tǒng)區(qū)別于現(xiàn)有的量測系統(tǒng)，不需要大量的量測機臺就可以檢測產(chǎn)品的關鍵品質特征情況。

與虛擬量測系統(tǒng)類似的，生產(chǎn)工藝調優(yōu)系統(tǒng)也更多的是幫助企業(yè)尋找一些特定指標進一步優(yōu)化，從而對預測良率帶來助益。生產(chǎn)工藝調優(yōu)系統(tǒng)通過建立數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動連接，包括獲取檢測、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)抽取以及基于大數(shù)據(jù)平臺的統(tǒng)一存儲。

通過生產(chǎn)工藝調優(yōu)系統(tǒng)優(yōu)化，企業(yè)可以尋找到最優(yōu)參數(shù)取值區(qū)間，從而將企業(yè)原來小時級的調整時間縮短到分鐘級，并可將設備調整導致的型材損失降低20%-50%，從而把核心調整工的流失風險極大地降低。

2.設備管理優(yōu)化

對于生產(chǎn)企業(yè)來講，不只是生產(chǎn)過程存在優(yōu)化空間，作為企業(yè)的核心固定資產(chǎn)，遍布廠房的生產(chǎn)設備同樣存在管理優(yōu)化需求，其可為企業(yè)帶來的價值同樣不可估量。鑒于此，數(shù)之聯(lián)在設備管理的場景之下開發(fā)出智能刀具管理系統(tǒng)及智能設備管理系統(tǒng)。

對于生產(chǎn)型企業(yè)來講，機床是不可或缺的設備之一。前段時間熱播的國產(chǎn)劇《都挺好》中，蘇家“首富”蘇明玉對小蒙曾這樣講：“小到你的車，大到航空火箭，哪一個不是在機床上，一個零件一個零件生產(chǎn)出來的……機床強則工業(yè)強，工業(yè)強則國強?！笨梢姍C床的重要性。

但在機床的銑削加工過程中，刀具磨耗程度是影響模具成品質量的關鍵因素。刀具一旦出現(xiàn)問題將導致設備發(fā)生故障時間無法預測，尤其是主軸等核心部件。而這些關鍵部件一般采購周期長、成本高，一旦發(fā)生故障停機時間長，將造成極大損失。

數(shù)之聯(lián)的智慧刀具管理分析系統(tǒng)通過對多源數(shù)據(jù)進行融合同步，結合智能的分析算法進行特征提取、主軸健康預診、刀具健康度評估、剩余壽命預測以及壽命終止警報，為機床提供刀具壽命預測及主軸在線監(jiān)測與預警系統(tǒng)。

經(jīng)評估，該系統(tǒng)可降低60%的意外停機，減少50%監(jiān)控機臺狀態(tài)所需的勞動力，質量缺陷率從6‰降至3‰，節(jié)約16%的成本。目前，該系統(tǒng)已廣泛應用于精密器械加工、汽車零部件加工等企業(yè)。

此外，許多企業(yè)設備自動化管理水平較低，設備管理大多是依靠人工跟蹤記錄存檔，存在操作速度慢、數(shù)據(jù)分散、不易查詢等問題，給管理人員帶來較大的管理困難，增加了成本和風險，嚴重降低企業(yè)管理效率。

通過智能設備管理系統(tǒng)，企業(yè)可以將設備管理由被動管理轉為主動管理，從而減輕管理人員和業(yè)務人員的數(shù)據(jù)處理負擔，提高管理部門的工作效率、管理手段。另外，該系統(tǒng)還能及時報警和故障預測、減少紙質文檔等辦公耗材的使用、實現(xiàn)設備整個生命周期的信息化管理。

3.質量檢測優(yōu)化

對于工業(yè)領域的制造企業(yè)來講，在設備及生產(chǎn)之外，缺陷檢測也是整個生產(chǎn)過程中較為重要的一部分。如何利用數(shù)據(jù)驅動質量檢測優(yōu)化，提高企業(yè)生產(chǎn)能力，減少不良產(chǎn)品的浪費呢？數(shù)之聯(lián)的自動圖像缺陷監(jiān)測系統(tǒng)可以給出答案。

基于10余年深度學習算法的研究沉淀，以及對深度學習框架相關技術的大量工程實踐，數(shù)之聯(lián)主要采用神經(jīng)網(wǎng)絡框架解決自動圖像缺陷檢測問題。

據(jù)了解，通過成功導入該系統(tǒng)，能夠大量減少圖像判定的人力需求，提升了工廠的生產(chǎn)能力和產(chǎn)品良率，阻止不良品的后流造成更大的浪費。即使不考慮工廠產(chǎn)能和排程靈活度及質量提升的效益，僅人力成本的縮減每年帶來的效益亦可達數(shù)百萬元。

三．“數(shù)之聯(lián)”的三大核心優(yōu)勢

如果說數(shù)據(jù)驅動生產(chǎn)優(yōu)化是大數(shù)據(jù)企業(yè)為工業(yè)領域智能制造量身定做的藥方，那么數(shù)之聯(lián)之所以能夠脫穎而出，一定離不開人才、算法、平臺三大核心優(yōu)勢。

工業(yè)領域是一個復雜的領域，工業(yè)也是整個現(xiàn)代化社會的奠基者。我們常說個人是社會中的一個螺絲釘，這是因為個人精力只能夠做到精于整個行業(yè)的一小部分。正因為此，對于一個大數(shù)據(jù)企業(yè)來講，如何助力龐大且復雜的工業(yè)領域企業(yè)轉型升級是一個非常讓人頭疼的事情，僅僅是對整個業(yè)務的熟悉就需要聚集一眾專家，在這一領域，數(shù)之聯(lián)的優(yōu)勢明顯。

由于多年聚焦于工業(yè)的先發(fā)優(yōu)勢，數(shù)之聯(lián)已經(jīng)形成了完整、專業(yè)的業(yè)務專家團隊，能夠從理解客戶業(yè)務需求、客戶生產(chǎn)邏輯、痛點提取、算法等整個流程提供解決方案。

此外，對于智能制造來講，制造是基礎，智能是靈魂，而智能化一定離不開的是算法。而如果要論人工智能算法的研究時間，數(shù)之聯(lián)的團隊也已積累十多年的時間，積累于高校，推廣于企業(yè)。

另外，一切美好的應用建設一定離不開底層根基的夯實，對于工業(yè)數(shù)據(jù)、甚至整個大數(shù)據(jù)行業(yè)來講，平臺的重要性毋庸置疑。截至目前，行數(shù)、行明、行智三大平臺已經(jīng)成為數(shù)之聯(lián)不可多得的競爭優(yōu)勢。這些平臺已經(jīng)集成了大量與工業(yè)和行業(yè)相關的算法，能夠大幅提升交付效率。

結語：數(shù)據(jù)驅動智能

誠然，工業(yè)之復雜往往讓創(chuàng)新不得不三思而行，但一些問題卻又常見而統(tǒng)一。那么什么是智能制造？將這些經(jīng)驗性的問題以科學的形式自動化、智能化就是智能制造。

而且或許你已經(jīng)想象的到，真正的智能制造可以帶來的幫助是十分大的。處在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)浪潮的今天，早一分的智能帶來的才是多一分的收益。

時代的車輪滾滾向前，智能化大潮勢不可擋，大數(shù)據(jù)與人工智能引領新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術地位逐漸凸顯。

隨著物聯(lián)網(wǎng)，人工智能的加速發(fā)展，更多的數(shù)據(jù)將被采集、運用，數(shù)據(jù)的價值將被最大化的挖掘出來，數(shù)據(jù)驅動生產(chǎn)，促使業(yè)務創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新，加速數(shù)字化轉型。

總之，數(shù)據(jù)驅動智能化的進程，正在改變著我們的生產(chǎn)和生活方式。在大數(shù)據(jù)和人工智能等新技術的輻射之下，傳統(tǒng)制造業(yè)的轉型升級正在加速向前發(fā)展，全新的“智能+”時代即將來臨。