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要么大火,要么大涼,AI還好嗎

要么大火,要么大涼,AI還好嗎

2021/6/16 10:51:04

當下,苦于勞動力成本上漲、人口老齡化重壓、人工誤差導致的生產效率低下的傳統工業企都在期望通過智能化變革降本增效。近年來,工業制造行業的企業開始紛紛布局并采用人工智能技術,包括機器學習、深度學習、計算機視覺以及在機器人、物聯網、云計算等方面的泛化應用,覆蓋排產、質檢、維護、管理等場景。

例如,西門子已經能夠為客戶提供不同類型的人工智能硬件,TM NPU是一個神經網絡計算單元,能夠直接在西門子S7-1500和ET200MP之外附加的一個模組,這個模組能夠與西門子現有的PLC進行連接。再比如,施耐德電氣正在采用“AI訓練”的方式讓機器去學習這些老專家的經驗,從而將“人的經驗”進一步轉化成“系統的經驗”。

三大應用主戰場

目前來看,人工智能主要可以為制造業解決三類問題:

幫助企業提升自動化效率和精確度,提高制造業智能化運營水平并降低運營成本;

預測市場趨勢并安排生產計劃,按需生產,并使各個環節在滿足需求;

提升質檢水平,提高產品良品率。

其中,結合了人工智能的機器視覺技術在工業領域中應用廣泛,核心功能包括產品識別、測量、定位及檢測,是實現產品分揀、裝配、搬運、質檢等多個生產環節智能化轉型的核心技術,相較于人工生產具備降本增效等顯著優勢。

例如,質檢分揀作為工業最關鍵的環節,AI技術的應用被寄予厚望。

一方面,人工質檢準確性低、速度慢,影響生產效率。在傳統工業流程中,傳統質檢主要通過人工進行產品質量檢查、產品分揀,但人工檢測有延時和誤差,一定程度上會影響質檢的準確性。而且,少量作業時人工檢測的方式可取,但任務重的時候,檢查效率低,審核質量不穩定出現的概率會增加。

另一方面,質量檢測的人力投入成本高,招聘難且人員離職率高。不可否認,隨著國內勞動力成本不斷提升,成本高、效率低也就成為阻礙工業企業快速發展的“攔路虎”。

趨勢還是噱頭,爭論不休

談及人工智能,有人認為它是數字化轉型的核心,對數字化轉型將起到推動作用,有人則認為更傾向于一種噱頭,不適合所有企業。

這些企業認為實施AI就必須成為數據科學的專家,顧慮開發AI系統既費時又費錢,工廠內缺乏高質量的標記數據,擔心將AI集成入現有算法和系統之中成本高而且很復雜。面對這一系列難點,我們不得不思考,工業企業一定要實施AI技術嗎?AI能不能為工業企業帶來實際的價值?AI與工業的融合會遇到怎樣的挑戰?

小編看到過這樣一段描述:

某客戶在剛開始接觸AI時,非常興奮,表示出極大的意愿嘗試,用人工智能解決之前不可解的工業視覺難題。比如傳統方法的識別準確率只有50%,而AI很短時間內就可以做到超過80%。

數據上直觀的提升給了該客戶巨大的期望,推動投入更多資源??墒钱斶M行大量樣本測試時,盡管增加一定的數據可以讓模型準確度進一步提升,比如達到90%,但瓶頸隨之出現。

盲目增加數據,帶來效果不一,有的缺陷項檢測效果可能變好,有的準確率反而會下降。

更有人說,這種情況在AI落地工業檢測過程中遇到的概率高達90%以上,幾乎是必遇的坑。

盡管許多行業都熱衷于部署AI,但大多數行業和用戶其實并不能充分地控制和利用數據?,F階段,AI發展的核心就是數據。而縱觀國內,部分企業可能遠沒有足夠的傳感器采集關鍵變量的數據,有的企業可能耗費資源收集了大量數據,但收集上來的數據卻并非有效數據。

工業人工智能的難點就在于沒有清晰的規則和邊界,再疊加上數據樣本少、準確性要求高等條件,使得工業人工智能應用的難度較大。

圖片

網絡上總結的工業AI實施難點案例

同時,正如我們一直所說的工業場景非常復雜,流程工業與離散工業更是各不相同,細分行業數量較多,且同行業內工藝、生產線、產品的差異性較高,基于海量樣本實現的深度學習技術難以在工業領域實現落地。人工智能必須根據制造業的具體場景進行定制。再者,很多企業都缺乏人工智能相關的知識,缺少專業技術人才,也就無法順利開展人工智能技術的應用工作。

因此目前中國工業領域的整體AI滲透率還較低,AI技術的應用規模也較小。不同行業應用人工智能的程度更是有所不同,3C電子、汽車等自動化程度高的行業的應用程度就會較高一些。

難點老生常談,穩步前行才是關鍵

上文所說的工業與AI的融合難點其實都已經屬于老生常談,在小編近日的一個采訪中,某國內企業負責人就表示,推動人工智能的應用,這些問題大家都知道,也在慢慢解決,畢竟為了企業能夠更好的發展,我們在一定程度上還是認可這個技術的,所以當前我們更多的關注點是在成本上。

一番言論下來,小編發現其實推動AI應用早已達成共識。那么,自然而然,AI寒冬論也就不攻自破了。根據德勤的一項調查顯示,83%的企業認為人工智能已經或在將來五年對企業產生實際可見的影響。

雖然近些年,很多人會覺得AI要么大火,要么就是大涼,小編認為熱度雖漸消,但從目前的發展來看,起碼步履沉穩,很多企業都在低調的穩步推進。畢竟,有時候市場上過熱的討論并不利于技術的發展。

最后,小編也想和廣大的中小企業說,并非技術“先進”就一定都要去做。的確,數字化轉型需要人工智能的參與,但人工智能也是一項工具。對于是否采用這一工具,重要的還是要看企業自身的需求、能力。當企業清楚自身想要解決的問題,清楚如何應用人工智能解決問題,并把人工智能應用在其整個工作流程中,它才能真正發揮它的價值。

審核編輯(
王妍
)
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