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知識(shí)型工作自動(dòng)化將助力制造業(yè)升級(jí)

2019-01-17 10:04閱讀數(shù):2155

                                                    2019-01-17                                         來源:億歐網(wǎng)


 

  2019年1月10日,由中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)聯(lián)合中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所、中華人民共和國工業(yè)和信息化部與中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟主辦的2019國家智能產(chǎn)業(yè)峰會(huì)在山東青島召開。峰會(huì)以“工業(yè)智聯(lián)網(wǎng):AI賦能,智聯(lián)世界”為主題,旨在使廣大從業(yè)人員更好地理解工業(yè)智聯(lián)網(wǎng)本質(zhì),挖掘工業(yè)智聯(lián)網(wǎng)潛在能效,進(jìn)而推動(dòng)智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

  中國工程院院士、中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)的副理事長桂衛(wèi)華以“人工智能助力制造業(yè)升級(jí)”為主題登臺(tái)發(fā)表了演講。桂衛(wèi)華教授主要結(jié)合有色金屬的行業(yè)背景,暢談了人工智能助力制造業(yè)升級(jí)問題。

  桂衛(wèi)華從習(xí)近平總書記對(duì)人工智能的指示談起,談到了國家對(duì)于人工智能的重視,以及期許的發(fā)展方向。

  習(xí)主席關(guān)于人工智能的指示:

  一、人工智能是國家戰(zhàn)略技術(shù),重要性不言而喻。

  二、人工智能涉及到基礎(chǔ)技術(shù)、系統(tǒng)等各個(gè)方面的研究,具有多學(xué)科交叉復(fù)雜特征,要將其放在戰(zhàn)略制高點(diǎn)的位置。

  三、人工智能技術(shù)要與一二三產(chǎn)業(yè)深度融合。

  四、人工智能技術(shù)要匯聚人們生活。

  五、要推動(dòng)人工智能技術(shù)健康發(fā)展。

  基于技術(shù)的發(fā)展和需求的推動(dòng),人工智能科學(xué)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)在又處在一個(gè)高潮上。目前的發(fā)展方向分為兩個(gè)方面:

  一個(gè)是認(rèn)識(shí)人的大腦的腦科學(xué)方面;

  另一個(gè)是針對(duì)性應(yīng)用方面。

  從國內(nèi)外研究表明,人工智能與制造過程的深度融合,是具有挑戰(zhàn)性的。但從長遠(yuǎn)來看,人工智能技術(shù)在應(yīng)用于制造業(yè)方面,是值得我們大力推動(dòng)的。此前很多人工智能研究,并沒有很好考慮怎么樣與制造過程結(jié)合。因此,桂衛(wèi)華教授重點(diǎn)提出了知識(shí)型工作自動(dòng)化這一概念。

  知識(shí)型工作自動(dòng)化

  目前整個(gè)社會(huì)發(fā)展,知識(shí)型工作,在當(dāng)代社會(huì)分工當(dāng)中是占有壓倒性的重要定位,核心要求工作人員具有分析、判斷和決策能力。

  2009年,美國帕羅奧多研究中心討論關(guān)于知識(shí)型工作的未來。指出知識(shí)型工作自動(dòng)化將成為工業(yè)自動(dòng)化革命后又一次革命。

  2013年,全球研究院發(fā)布的展望2025,決定未來經(jīng)濟(jì)的12大顛覆技術(shù)報(bào)告里專門談到知識(shí)型工作自動(dòng)化。報(bào)告指出,知識(shí)型工作自動(dòng)化預(yù)計(jì)在2025年可帶來5.2萬億至6.7萬億的巨大經(jīng)濟(jì)效益。所以將其認(rèn)為是驅(qū)動(dòng)未來經(jīng)濟(jì)的顛覆性技術(shù),但目前并沒有得到關(guān)注。

  2015年,相關(guān)調(diào)查報(bào)告分析了當(dāng)前的知識(shí)型工作,認(rèn)為通過自動(dòng)化方式的替代可以實(shí)現(xiàn)三到十倍的收益。并且,知識(shí)型工作的知識(shí)程度對(duì)收益有潛在影響,知識(shí)越難,將來收益越高。

  傳統(tǒng)知識(shí)型工作

  實(shí)際上,知識(shí)型工作自動(dòng)化涉及的方面很廣?;A(chǔ)研究方面包括獲取知識(shí)表示、推理、演化、關(guān)聯(lián)、重組等等。而這些研究工作,最重要的是結(jié)合場景和對(duì)象來研究自動(dòng)化問題。而嚴(yán)格意義上,現(xiàn)在并沒有系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)知識(shí)型工作的自動(dòng)化。

  現(xiàn)代工業(yè)中間,機(jī)器在很多的方面已經(jīng)取代或者正在取代體力勞動(dòng),但工廠中還有很多核心工作仍是由知識(shí)型工作者在完成。這體現(xiàn)在運(yùn)行、計(jì)劃調(diào)度、管理決策三個(gè)層面:

  運(yùn)行層面,主要是指工程師根據(jù)數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)對(duì)參數(shù)進(jìn)行修改,下達(dá)命令。

  計(jì)劃調(diào)度層面,主要是指調(diào)度員根據(jù)經(jīng)驗(yàn)協(xié)調(diào)各部門,進(jìn)行計(jì)劃調(diào)度、安排和生產(chǎn)與制定。

  管理決策層面,主要是指管理者指根據(jù)經(jīng)驗(yàn)、市場信息和企業(yè)運(yùn)行的情況來進(jìn)行決策。

  傳統(tǒng)知識(shí)型工作面臨的挑戰(zhàn)

  在這三個(gè)層面,核心工作是由知識(shí)型工作者完成的知識(shí)型工作。隨著社會(huì)的發(fā)展,由傳統(tǒng)的人力完成工作時(shí),這些工作已面臨著一些挑戰(zhàn)。

  第一個(gè)挑戰(zhàn)是社會(huì)出現(xiàn)新要求。隨著社會(huì)發(fā)展,客戶現(xiàn)在對(duì)企業(yè)提出了更高的要求,因此企業(yè)對(duì)生產(chǎn)過程要更精細(xì)化。而制造業(yè)由于生產(chǎn)過程的復(fù)雜,很難精確建模。由于客戶需求經(jīng)常變化,要求模型保持敏捷,以應(yīng)對(duì)包括原料和產(chǎn)品市場不確定性,因此要求企業(yè)進(jìn)行信息化控制。

  第二個(gè)挑戰(zhàn)是新的信息環(huán)境。云平臺(tái)、移動(dòng)計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)、新平臺(tái)的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)的種類和規(guī)模迅速增加,知識(shí)型工作者面對(duì)海量信息感到無所適從。以前的數(shù)據(jù)量可能依靠一個(gè)人、一張表格就可以完成工作,而現(xiàn)在很多數(shù)據(jù)往往個(gè)人完全無法處理。

  第三個(gè)挑戰(zhàn)在于如何利用好數(shù)據(jù)。因?yàn)橹R(shí)型工作完成的質(zhì)量,嚴(yán)重依賴于個(gè)人的素質(zhì),并且個(gè)人工決策往往趨于主觀,具有不一致性,無法全流程穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí),個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)在推廣、積累和傳承等都面臨困難。師傅帶徒弟是傳統(tǒng)辦法,但這種機(jī)制不利于人工智能的實(shí)現(xiàn)。

  所以,知識(shí)型工作自動(dòng)化,跟原來的知識(shí)型工作還是有一定區(qū)別。比如,原來人在從事知識(shí)型工作的時(shí)候會(huì)存在一些問題與不足,未來的知識(shí)型工作自動(dòng)化會(huì)通過機(jī)器進(jìn)行彌補(bǔ)。

  知識(shí)型工作自動(dòng)化的案例

  桂衛(wèi)華提到了一個(gè)原材料工業(yè)中冶煉廠原料采購的例子。

  原材料工業(yè)企業(yè)當(dāng)中,原料采購占據(jù)著企業(yè)大部分的資金。但很多規(guī)模很大的企業(yè),對(duì)產(chǎn)品的庫存、采購企業(yè)的考慮都是由人來做的。

  原料采購人員在采購過程中需要考慮小到采購目標(biāo)、費(fèi)用、金屬總量、原礦品位、雜質(zhì)、上下限等問題,大到供求關(guān)系、市場情況、宏觀經(jīng)濟(jì)政策等因素帶來的影響。同時(shí),還需要結(jié)合企業(yè)本身的能力,比如存儲(chǔ)能力、財(cái)務(wù)狀況等等,綜合各方面,做出判斷、篩選、決策。

  這些過程完全由知識(shí)型工作者去做容易產(chǎn)生很多復(fù)雜問題,比如腐敗就是其中的問題之一。利用機(jī)器知識(shí)型自動(dòng)化的辦法來解決這個(gè)問題則比較簡單,并且能有非常高程度的優(yōu)化。

  知識(shí)型自動(dòng)化會(huì)如何完成這項(xiàng)工作呢?桂衛(wèi)華提到,當(dāng)時(shí),他們通過數(shù)據(jù)知識(shí)激勵(lì)模型把作為原料采購目標(biāo)的一百多家礦山以品類的質(zhì)量、范圍進(jìn)行基準(zhǔn),分成五大類。

  第一步,充分慮市場知識(shí)和企業(yè)生產(chǎn)知識(shí),將原料采購目標(biāo)的五大類進(jìn)行篩選、決策。

  第二步,根據(jù)具體的供應(yīng)商進(jìn)行分析,評(píng)估已篩選出的每個(gè)類別。

  第三步,在篩選的每一類里面決策出相應(yīng)的供應(yīng)商,最后得到一個(gè)完整的企業(yè)采購。

  僅僅這一部分的內(nèi)容,就可以為企業(yè)每年節(jié)約數(shù)千萬的經(jīng)費(fèi)。

  人工智能賦能有色金屬工業(yè)面臨的問題

  綠色高效發(fā)展現(xiàn)在面臨很多挑戰(zhàn)性問題。我國要實(shí)現(xiàn)綠色高效發(fā)展,要領(lǐng)跑于世界,必須要借助人工智能技術(shù)。要推動(dòng)有色金屬工業(yè)的升級(jí),實(shí)現(xiàn)綠色高效,人工智能是一個(gè)有力的抓手。而推動(dòng)有色金屬工業(yè)的升級(jí)、發(fā)展同樣面臨著許多挑戰(zhàn):

  1.適應(yīng)有色金屬行業(yè)的特點(diǎn)。

  2.升級(jí)后的工業(yè)流程需穩(wěn)定運(yùn)行問題。

  3.人工智能要賦能工業(yè)也需完成進(jìn)一步的升級(jí)。

  其中,企業(yè)能夠穩(wěn)定運(yùn)行是最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。只有工業(yè)流程實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定運(yùn)行,才能帶來真正的效應(yīng)。

  桂衛(wèi)華在最后強(qiáng)調(diào),在促進(jìn)人工智能健康發(fā)展時(shí),一定要使得人工智能技術(shù)能夠落地,能夠解決問題。如果人工智能技術(shù)漂浮在空中而不落地,人工智能的發(fā)展難免再起起伏伏。

 

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