AI技术如何赋能制造业,成就企业数字化转型?

2021-10-15 15:04


数字化转型的本质是利用软件技术、互联网、人工智能等数字手段,降低企业运营成本,提升生产运营效率,为对外开源拓客创造更多价值的过程。


因此,企业的数字化转型必然离不开应用、软件、系统等信息基础设施的建设与运用,降本增效是数字化转型的重要课题。


面对 AI 人工智能浪潮席卷全球的新时期和复杂的市场环境,传统企业数智化转型,道阻且长。

据IDC发布的《中国人工智能软件及应用市场半年度研究报告(2019H2)》报告显示,到2024年,中国人工智能市场规模将达到127.5亿美金,2018-2024年复合增长率达39.0%。


这就预示着,AI不但是新基建的最强驱动力,也将成为工业数智化转型的下一个风口

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从信息化到数字化的重塑


如今数字化转型已成为制造业的广泛共识。由于数字化承载了改造生产方式、提升生产效率、提高产品质量等非常重要的功能,这也使得中国制造业成为数字化转型的“先锋”。


而数字化转型的本质是,在数据+算法定义的世界中,以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性,优化资源配置效率,构建企业新型竞争优势。


如果说,过去十年的转型浪潮中,制造业数字化重塑主要是“由内而外”展开的,即由外部消费者需求和市场环境,驱动企业借助互联网技术改进客户服务和客户交互体验。那么,随着信息化、人工智能与大数据等技术的驱动,制造业已进入数字化重塑的“第二篇章”,即从信息化到AI的数字化重塑。制造业企业需要从自身角度出发,充分利用技术优势,从数据中获取洞察,通过重塑自己的数字化愿景和实现目标的策略,从单纯的数字化创新转向业务的全面数字化和智能化,以“由内而外”地实现创新,驱动产业发展。


随着企业业务量的不断扩张,数据量呈爆炸式增长,而大量数据成为信息化孤岛,此时就需要通过物联网、信息化等新一代技术解决这一问题,实现互联互通。在汇集了海量数据的基础上,通过应用深度学习等AI技术,利用AI技术制造业在未来有望实现自主智能决策。

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AI技术助力制造业


在当前的工业场景中,从设计到物流环节均存在大量的重复性场景,在机器视觉、语音技术、机器学习等AI技术助力下,这些重复性场景均可以依靠计算机辅助或全部依靠计算机完成,AI技术在工业中的应用,可以大幅提升传统工业的效率,降本增效。


设计端:在设计过程中,基于数字孪生及AI等技术的设计仿真可通过避免重复进行物理原型测试并改进质量,降低产品设计研发成本。


生产端:基于大数据、机器视觉等AI技术,制造业可通过装配协作式机器人、上下料机器人等实现智能化与协作,提高生产过程的柔性和效率。


运维端:基于算法和大数据分析等AI技术对设备和物料情况进行规划并进行事前预测性维护,有助于提高生产制造过程的稳定持续性,避免宕机带来的损失,降低设备运营和维护成本。


检测端:AI技术+机器视觉的检测方案有良好的延展性、统一的标准及较高的定制化程度,能够减少人力成本、并减少出错率,从而提高检测效率。


物流端:智慧物流是具有分析决策和智能执行能力、高度智能化和自动化的物流系统,通过信息流与物品流的快速高效流转,实现降本提效。

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写在最后


制造业数字化转型是产业数字化的重要方向,企业数字化转型是一个由点到线,由线及面的过程。目前,部分中小企业对数字化转型缺乏全面的认知,没有强有力的制度设计和组织重塑,缺乏清晰的战略目标与实践路径。


12月8日以“术”降本,用“数”增效为主题的MIS2021制造业数字化应用论坛将于上海启幕,深度剖析并寻找建设良方,推动制造业数字化转型。


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