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 從AlphaGo擊敗圍棋世界，到Prisma運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)制作濾鏡刷爆社交網(wǎng)絡(luò)，關(guān)于人工智能的熱議從未間斷。 在日常生活中，人工智能早已隨處可見，比如手機(jī)上的語音助手，家里自動(dòng)調(diào)節(jié)明暗的吊燈，主動(dòng)識(shí)別和避讓障礙物的無人駕駛汽車。不過，它能做的遠(yuǎn)不止于此。 西門子股份公司運(yùn)營(yíng)官、技術(shù)官、管理**會(huì)成員博樂仁博士（Dr. Roland Busch）表示：“有一種形式的人工智能，我們所有人都可以從中受益，就是將人工智能集成到工業(yè)過程中，在工業(yè)規(guī)模上創(chuàng)造價(jià)值。” 無數(shù)據(jù)不智能 數(shù)字化是人工智能技術(shù)落地的基礎(chǔ)。 數(shù)字化基礎(chǔ)對(duì)于人工智能至關(guān)重要。在安全的數(shù)字化生產(chǎn)環(huán)境中，數(shù)據(jù)被持續(xù)不斷地產(chǎn)生和處理，為人工智能的應(yīng)用創(chuàng)造條件。 然而，在2018年普華永道對(duì) 1155家制造企業(yè)的調(diào)研中，僅有10%的受訪企業(yè)在數(shù)字化方面有所建樹，人工智能也僅在這些企業(yè)中初露鋒芒。正是由于工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)字化基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，加之垂直行業(yè)的知識(shí)專業(yè)度較高，導(dǎo)致人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的落地面臨著消費(fèi)領(lǐng)域所沒有的挑戰(zhàn)。 從數(shù)據(jù)基礎(chǔ)來看，不均衡數(shù)據(jù)成為工業(yè)人工智能不容忽視的問題，主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)量的局限性、數(shù)據(jù)標(biāo)注的不均衡等。與消費(fèi)領(lǐng)域不同，工業(yè)數(shù)據(jù)樣本難以進(jìn)行人為打標(biāo)，比如面對(duì)數(shù)千組傳感器數(shù)據(jù)，即使是領(lǐng)域?qū)＜乙搽y以直接劃分出異常狀態(tài)。除此之外，如何在快速傳輸、實(shí)時(shí)反饋的前提下保證數(shù)據(jù)質(zhì)量也是一大挑戰(zhàn)。工業(yè)生產(chǎn)條件大多較為惡劣，高壓、高溫等因素都可能影響傳感器數(shù)據(jù)的質(zhì)量。 從技術(shù)適用性來看，工業(yè)領(lǐng)域的人工智能也與消費(fèi)領(lǐng)域有著顯著區(qū)別。當(dāng)前，toC端的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析通常傾向于采用復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和不同的硬件加速技術(shù)；而toB端的數(shù)據(jù)分析則更看重解決方案的實(shí)用性，在對(duì)算法復(fù)雜性、數(shù)據(jù)分析效果、現(xiàn)場(chǎng)部署集成環(huán)境、用戶投入產(chǎn)出比等方面進(jìn)行綜合考慮后，力求得出簡(jiǎn)單有效的方法。 據(jù)西門子中國(guó)研究院大數(shù)據(jù)分析研發(fā)部總監(jiān)田鵬偉介紹：“西門子在為客戶定制人工智能解決方案時(shí)，一方面要考慮客戶現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境的支持能力和投入成本要求，另一方面也要考慮我們方案的響應(yīng)能力要求。在工業(yè)場(chǎng)景下，我們要做到按需快速反饋。” 人工智能落地工業(yè)正當(dāng)時(shí) 西門子專注工業(yè)人工智能領(lǐng)域近30年，深諳垂直行業(yè)的專業(yè)知識(shí)，積累了豐富的技術(shù)實(shí)施和管理經(jīng)驗(yàn)。目前，西門子在世界各地?fù)碛袛?shù)百名數(shù)據(jù)科學(xué)家和人工智能專家，業(yè)務(wù)領(lǐng)域涵蓋制造業(yè)、能源、樓宇、交通、醫(yī)療等。 在中國(guó)，西門子早在20多年前就將先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)落地工業(yè)，為能源密集型鋼鐵工廠尋找創(chuàng)新優(yōu)化方案。 2019年，西門子中央研究院在北京成立AI Lab China，這是西門子在亞洲的**AI Lab。以此為平臺(tái)，西門子將進(jìn)一步打通覆蓋歐洲、北美、亞洲的 人工智能創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，借助技術(shù)優(yōu)勢(shì)與成功經(jīng)驗(yàn)為中國(guó)客戶提供行業(yè)**、切實(shí)可行的人工智能解決方案。 “AI Lab China為中國(guó)客戶打開了快速了解和應(yīng)用西門子工業(yè)人工智能技術(shù)的窗口。”田鵬偉表示，“我們期待與客戶開展緊密而高效的合作，從想法構(gòu)建、價(jià)值共創(chuàng)到原型驗(yàn)證。我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家基于西門子的典型方案和案例，幫助客戶快速解鎖人工智能技術(shù)落地其業(yè)務(wù)的實(shí)際可行性。” 如今，西門子的專家團(tuán)隊(duì)已經(jīng)為多個(gè)領(lǐng)域的客戶提供定制化的人工智能解決方案，幫助工業(yè)企業(yè)在其全生命周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)智能預(yù)測(cè)、高級(jí)診斷以及自主優(yōu)化。 從基于時(shí)間到基于實(shí)時(shí)狀態(tài)的預(yù)測(cè) 人工智能的預(yù)測(cè)能力已經(jīng)在諸多方面得到驗(yàn)證。下棋的時(shí)候，機(jī)器人可以學(xué)習(xí)過往棋局，并結(jié)合現(xiàn)在的落子情況預(yù)判各種走法的獲勝率；在信用評(píng)估方面，銀行基于機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)綜合評(píng)定用戶的消費(fèi)歷史、收入能力、個(gè)人偏好等信息，預(yù)判其違約可能性。那么，如果工廠可以智能排查故障風(fēng)險(xiǎn)并準(zhǔn)確預(yù)警，生產(chǎn)必定事半功倍。 在過程工業(yè)中，影響設(shè)備狀態(tài)的因素復(fù)雜多樣。如果依靠工程師羅列規(guī)則并讓計(jì)算機(jī)做機(jī)械判斷，效果往往不佳。若想真正實(shí)現(xiàn)智能化預(yù)判，除了關(guān)注設(shè)備傳感器之外，還要考慮設(shè)備所處的生產(chǎn)環(huán)境，包括上下游工藝情況和整個(gè)工廠的運(yùn)轉(zhuǎn)負(fù)荷等，而這些數(shù)據(jù)需要借助自動(dòng)化、數(shù)字化運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)來收集。 中國(guó)石化青島煉油化工有限責(zé)任公司（青島煉化）與西門子保持著長(zhǎng)期緊密的合作關(guān)系，西門子結(jié)合自身技術(shù)優(yōu)勢(shì)和工廠實(shí)際情況，助力青島煉化打造智能*工廠。通過使用西門子SIMATIC PCS 7過程控制系統(tǒng)、一體化軟件平臺(tái)COMOS和虛擬仿真平臺(tái)SIMIT，青島煉化成功開啟了數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路，這些都為人工智能發(fā)揮預(yù)測(cè)性維護(hù)功能創(chuàng)造了良好條件。 在此基礎(chǔ)上，西門子人工智能技術(shù)幫助工廠進(jìn)一步整合多種數(shù)據(jù)來源，綜合分析成百上千個(gè)傳感器之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法克服人類難以*窮舉判斷規(guī)則的難題。通過對(duì)工廠的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，智能軟件系統(tǒng)可以在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常變化時(shí)，實(shí)現(xiàn)比傳統(tǒng)方式提前數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天的預(yù)警，從而有效避免非計(jì)劃性停車可能造成的數(shù)千萬損失。 “人工智能在西門子EPA （Equipment Predictive ****ytics）軟件系統(tǒng)中得到了很好的應(yīng)用。”西門子中國(guó)數(shù)字化工業(yè)集團(tuán)高級(jí)研發(fā)工程師、產(chǎn)品負(fù)責(zé)人吳文超說道，“我們的數(shù)字化解決方案與EPA軟件系統(tǒng)將協(xié)助客戶實(shí)現(xiàn)運(yùn)維升級(jí)，從傳統(tǒng)的基于時(shí)間的預(yù)防性維護(hù)逐步轉(zhuǎn)向基于設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)的預(yù)測(cè)性維護(hù)，達(dá)到降本增效的目的。” 未來，西門子還將繼續(xù)深化與青島煉化的合作，通過云計(jì)算、邊緣計(jì)算等前瞻性技術(shù)進(jìn)一步挖掘工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。 “中西醫(yī)結(jié)合”診斷原因 華潤(rùn)電力將與西門子共同建設(shè)基于MindSphere的集中監(jiān)視與分析專家系統(tǒng)。 在關(guān)乎國(guó)計(jì)民生的工業(yè)領(lǐng)域，確保工廠長(zhǎng)期穩(wěn)定的運(yùn)行是“硬道理”。因此，企業(yè)不僅要預(yù)測(cè)生產(chǎn)中的故障風(fēng)險(xiǎn)，還要診斷其背后的原因并采取改進(jìn)措施。 例如，為了進(jìn)一步提升火電廠競(jìng)爭(zhēng)力，華潤(rùn)電力控股有限公司（華潤(rùn)電力）希望利用先進(jìn)的數(shù)字化技術(shù)，對(duì)分布在全國(guó)各地的電廠實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程預(yù)警、分析、診斷、優(yōu)化和調(diào)度。因此，華潤(rùn)電力與西門子精誠(chéng)合作，將共同建設(shè)基于MindSphere的集中監(jiān)視與分析專家系統(tǒng)。 田鵬偉介紹道：“在高級(jí)診斷方面，西門子人工智能專家團(tuán)隊(duì)打造的技術(shù)方案，不僅能夠挖掘傳感器數(shù)據(jù)的特征和模式，還能夠?qū)π袠I(yè)知識(shí)基于語義進(jìn)行知識(shí)管理和推理，因此可以‘中西醫(yī)結(jié)合’為客戶診斷問題、優(yōu)化管理。” 一方面，智能軟件系統(tǒng)可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法來深度分析傳感器數(shù)據(jù)，對(duì)設(shè)備運(yùn)行的當(dāng)前數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行量化的特征學(xué)習(xí)和模式識(shí)別。這類似西醫(yī)在診斷前要求患者進(jìn)行各項(xiàng)檢查，然后依照化驗(yàn)單上的數(shù)據(jù)找出癥結(jié)所在。另一方面，系統(tǒng)還運(yùn)用了基于知識(shí)圖譜的自然語言處理技術(shù)，將機(jī)組當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)與根據(jù)歷史維護(hù)記錄、專家經(jīng)驗(yàn)等建立的知識(shí)庫中的故障描述和分析進(jìn)行語意關(guān)聯(lián)，推斷出可能的故障原因和解決方案。這就好比經(jīng)驗(yàn)豐富的老中醫(yī)通過“望、聞、問、切”了解患者癥狀之后，基于醫(yī)術(shù)知識(shí)進(jìn)行辯癥、開方。 西門子的人工智能診斷方案被稱為“設(shè)備醫(yī)生”，通過上述“中西醫(yī)結(jié)合”的方法為工廠治病。如今，西門子專家團(tuán)隊(duì)已經(jīng)幫助多家企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)中的智能診斷，打通從預(yù)警、診斷到執(zhí)行的完整預(yù)測(cè)性維護(hù)閉環(huán)。 探尋成本與質(zhì)量的平衡之道 在精加工領(lǐng)域，一汽解放發(fā)動(dòng)機(jī)事業(yè)部通過西門子人工智能方案尋求平衡成本與質(zhì)量的*優(yōu)解。 AlphaGo把增強(qiáng)學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于傳統(tǒng)圍棋，在下棋過程中不斷修正自己的棋法。在工業(yè)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)也可以助力設(shè)備和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自主優(yōu)化。 自2017年起，在江蘇省科技廳和蘇州工業(yè)園區(qū)的支持下，西門子持續(xù)開展數(shù)控機(jī)床的大數(shù)據(jù)分析，為當(dāng)?shù)刂圃炱髽I(yè)提供行之有效的人工智能解決方案。 一直以來，制造業(yè)都在探尋生產(chǎn)成本與產(chǎn)品質(zhì)量的平衡之道。一汽解放發(fā)動(dòng)機(jī)事業(yè)部（錫柴）是中國(guó)發(fā)動(dòng)機(jī)的主要制造基地之一，其精加工工藝涉及十余種不同刀具，而刀具參數(shù)的設(shè)置則是精加工領(lǐng)域平衡成本與質(zhì)量的關(guān)鍵問題。作為數(shù)控機(jī)床的重要部件，刀具成本高昂，壽命值設(shè)置過低會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)成本上升，而設(shè)置過高則容易影響產(chǎn)品質(zhì)量或增加機(jī)床負(fù)載，甚至造成機(jī)床損壞。在復(fù)雜多變的生產(chǎn)環(huán)境中，憑借人為經(jīng)驗(yàn)做出判斷的誤判率較高。西門子的專家團(tuán)隊(duì)通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，自主學(xué)習(xí)不同切削參數(shù)下刀具壽命的模式，進(jìn)而幫助發(fā)動(dòng)機(jī)事業(yè)部（錫柴）預(yù)測(cè)在實(shí)際生產(chǎn)狀態(tài)下的刀具壽命*優(yōu)值，讓其在不影響生產(chǎn)質(zhì)量的前提下發(fā)揮*大價(jià)值。 同時(shí)，西門子的專家團(tuán)隊(duì)與發(fā)動(dòng)機(jī)事業(yè)部（錫柴）技術(shù)人員合作，根據(jù)刀具參數(shù)、工件材質(zhì)對(duì)機(jī)床負(fù)載進(jìn)行建模分析，后期還將結(jié)合刀具壽命與機(jī)床負(fù)載，形成壽命負(fù)載均衡模型，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵加工性能的預(yù)測(cè)。 實(shí)時(shí)獲取*優(yōu)參數(shù)組合 西門子專家團(tuán)隊(duì)利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法為耐世特產(chǎn)品部件的生產(chǎn)推薦*優(yōu)參數(shù)組合。 產(chǎn)品質(zhì)量良率的提升也是中國(guó)智能制造的一大重要目標(biāo)。同樣位于江蘇省的耐世特汽車系統(tǒng)公司（耐世特）也正在與西門子人工智能團(tuán)隊(duì)合作，以優(yōu)化某核心產(chǎn)品部件的生產(chǎn)質(zhì)量。該部件的加工基于CNC數(shù)控機(jī)床，在設(shè)置數(shù)控機(jī)床參數(shù)時(shí)，需要綜合考慮當(dāng)前的工藝要求和生產(chǎn)環(huán)境。西門子的專家團(tuán)隊(duì)基于先進(jìn)的人工智能技術(shù)，例如生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GAN），來尋找*優(yōu)參數(shù)組合，有效提升良品率。 西門子中國(guó)研究院機(jī)器學(xué)習(xí)研究員馮程介紹道：“我們利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，針對(duì)當(dāng)前生產(chǎn)環(huán)境為耐世特產(chǎn)品部件的生產(chǎn)推薦*優(yōu)參數(shù)組合。此外，我們也可以通過*優(yōu)參數(shù)減少加工循環(huán)，從原本2-4次變成1-2次，從而獲得更短的節(jié)拍和更高的產(chǎn)出。” 人工智能、物聯(lián)網(wǎng)與“工業(yè)4.0” 隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的逐漸深入，以人工智能、云計(jì)算、邊緣計(jì)算為核心技術(shù)構(gòu)建的運(yùn)算平臺(tái)