硬纪元AI峰会前瞻：智能制造如何高效利用好大数据？

如果说互联网解决的是信息的问题，那人工智能解决的就是根本上的逻辑问题。

目前国内制造业的共同问题在于内部信息传递严重不畅，所以MES（制造执行系统）一直并未得到大范围普及。但同时，制造业内部各种逻辑却极其相似（如不同企业不同产品的制造逻辑几无差别），这也是人工智能将来会推动制造业快速繁荣的一个潜在原因。

传统意义上的制造，从产品的概念、设计、可行性分析、制造工艺的选择优化，到生产过程中的品质把控、生产问题解决，每个环节都相当倚重经验，这也是为什么很多制造业的工程师需要深耕多年才能出成绩。但，人工智能最擅长的就是快速获得这种“经验”。

得益于人工智能，制造业也开始变得智能化，使所有人、系统、资产之间的合作成为可能，但是想要实现这一愿景，还要解决一个关键性问题：如何正确、高效的利用好大数据？

人工智能技术对传统制造业来说，就是破而后立

根据IDC的数据，物联网(包括消费级和工业级物联网)的全球支出在2016年达到了7370亿美元，将以每年15.6%的速度增长到2020年。而且预计到2020年，全球联网设备数量将达到210亿台以上。

再加上政府实施制造强国战略第一个十年的行动纲领——《中国制造2025》中，提到要实现的五大工程中，都是以“智能”为核心。尤其是智能制造工程中特地强调，“建立智能制造标准体系和信息安全保障系统，搭建智能制造网络系统平台。”

由此可见，智能制造将会是一个可预见性的趋势，并且对于传统制造业的颠覆，势在必行。

当计算机和算法接管了机器之后，智能制造系统还能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，在运行过程中自行故障诊断，并具备对故障自行排除、自行维护的能力。这种特征使智能制造系统能够自我优化并适应各种复杂的环境，让整个制造业破而后立。

智能制造企业如何用好人工智能技术，搭建全新产业生态？

1001号是南京的一家智能制造企业，其CEO李获鼎说：“我们专注于为客户提供最优质的制造服务。AI技术的进步让我们也非常的兴奋，我想这一新的技术在未来至少有两个方面的应用。”

这两个应用主要包括：

首先是通过积累大量的零件加工的方案，AI能够学习针对不同特性的零件来匹配不同的工艺方案，包括设备、配件（材料和刀具）和工序，从而自动生成最优的方案，并且能够持续改进，这个在制造领域叫CAPP（Computer Aided Process Planning），这样可以大大减轻工艺工程师的工作。

其次是订单报价系统，AI能根据历史积累的成千上万个工艺方案和客户需求进行更加深入的对比，并在最短时间内找到最匹配、最接近的工艺方案，让客户能够在最短的时间根据估算来做出决策。我想，还有更多的领域会运用到AI的能力，把从繁重的、重复的体力、脑力劳动中解脱出来，去从事更加有创造性的工作。

制造业的基本生存法则是成本导向。毫无疑问，得益于人工智能的介入，制造业的成本逻辑会就此发生巨大变化，行业也将快速地重新洗牌。更重要的是，人在制造业中参与的部分越来越少，人员工资成为制造成本中可以忽略不计的部分，制造将变身成为一个高度技术导向的过程。这对于我们，是巨大的挑战，也是巨大的机会！

智能制造如何正确、高效的利用好大数据？

与其他所有的传统行业相比，制造业能够产生更多的数据。在我们看过的很多大数据宣传标语中，都有这样一个观点：如果数据能够利用的好，那么一定可以产生很多的业务价值。

对于智能制造来说，亦是如此。待工业物联网的成熟应用，可以让制造企业获取更多的数据，那么接下来就面临着如何正确、高效的利用好这些数据，让数据发挥出真正价值的问题。

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