日前，一年一度的《中國智能制造十大熱點》正式發(fā)布。在這份新鮮出爐的熱門技術盤點中，AI技術占據(jù)主要篇幅。人工智能作為當前智能制造變革浪潮的核心驅動力，在很大程度上影響著未來社會的經濟發(fā)展。
據(jù)賽迪顧問發(fā)布的《2019-2021年中國人工智能與智能制造市場預測與展望數(shù)據(jù)》顯示，預計未來三年，中國人工智能市場規(guī)模仍將保持30%左右的增長速度，到2021年，中國人工智能市場規(guī)模將達到818.7億元。其中，智能硬件的市場規(guī)模達515.9億元，占比63.01％；智能軟件的市場規(guī)模達302.8億元，占比36.99％。
這龐大的數(shù)據(jù)證明，AI的未來市場前景著實可觀，同時也為智能制造的發(fā)展創(chuàng)造了更多新機遇。智能制造作為先進制造技術與信息技術的深度融合的產物，與人工智能互促互融，人工智能為智能制造的發(fā)展奠定基石，而智能制造為人工智能的實際應用提供主戰(zhàn)場。我們不難得出結論，未來三年里人工智能將進一步發(fā)展，智能制造在受到AI"頭雁效應"后被動激發(fā)創(chuàng)新活力與內生動力，遵循明確的發(fā)展方向劃破長空。
大部分制造業(yè)企業(yè)仍處于"亞健康"狀態(tài)
然而，制造業(yè)想要踏上智能制造這輛快車，還存在諸多制約因素，大部分制造企業(yè)仍處于亞健康狀態(tài)。首先是企業(yè)的設備綜合效率較低。2013～2014年，MES國際與LNS調查公司對全球的離散、流程等行業(yè)進行了深入調查，被調查企業(yè)的平均設備綜合效率為71%（設備綜合效率達到80%為優(yōu)秀），而被調查的中國企業(yè)的平均設備綜合效率為37%。
第二是產能過剩與交付周期問題。國內制造企業(yè)的產品和原材料庫存量、在制品量居高不下，這些資源的大量積存會占用企業(yè)過半的流動資金。相反，如果沒有庫存積壓的問題，制造業(yè)企業(yè)能否及時交貨？二者間的制約關系成為了當前制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的疑云。
第三，也是最重要的一點，當前制造業(yè)企業(yè)還處于傳統(tǒng)的"黑匣子"生產模式，生產過程狀況不透明，且存在信息中斷、信息孤島、響應落后等問題，導致產品質量參差不齊，質量原因不能追溯，無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)和信息的共享。
如何合理利用人工智能技術突破現(xiàn)存圍墻
這些問題在無形中嚴重放緩了企業(yè)實現(xiàn)智能制造的步伐，那么，我們應該如何合理利用人工智能技術來突破現(xiàn)存圍墻呢？
首先，合理利用AI技術來提升設備綜合效率。比如，企業(yè)主可利用AI技術對設備綜合效率進行計算與分析，找出導致OEE低下的主要原因，進行故障診斷并制定設備綜合效率提升方案，使車間OEE水平達到目標水平，為穩(wěn)定、高效的生產提供支持和保障。
第二，以AI作為算法引擎，提高企業(yè)對生產周期預測的精準度。AI引擎對于生產周期預測精準度的提高，很大程度上能夠解決企業(yè)產能不足和產能過剩的問題。從宏觀層面看，可以為整個行業(yè)帶來連續(xù)的降本增效收益，從微觀層面看，可以為生產周期、匹配精準度等帶來實質的好處。
第三，打造新一代透明工廠，實現(xiàn)真正意義上的智能制造。近期，透明工廠的概念持續(xù)大漲，其火爆的背后意味著有一定數(shù)量的需求群體。企業(yè)可以通過構建人工智能平臺，從全局運營管控、大數(shù)據(jù)分析、決策看板、風險預警等方面實現(xiàn)內部體系化、規(guī)范化、數(shù)字化的信息流通，避免出現(xiàn)信息的孤島效應，提升業(yè)務網絡透明度，從而驅動資源配置的優(yōu)化管理，讓生產運營纖毫畢現(xiàn)。
在疫情期間，智能制造無人化、高效化等諸多優(yōu)點聚焦了大眾的眼球，同時向社會展現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢與發(fā)展?jié)摿ΓM管國內疫情還未完全退散，但智能制造在某種程度上早已展現(xiàn)出了強大的生命力。未來，人工智能一定是主要的發(fā)展方向，而制造業(yè)企業(yè)究竟是否要憑借AI技術乘上智能制造的快車，筆者相信這不是一道選擇題，而是大勢所趨。
