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 從AlphaGo擊敗圍棋世界，到Prisma運用深度學習技術制作濾鏡刷爆社交網(wǎng)絡，關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，比如手機上的語音助手，家里自動調(diào)節(jié)明暗的吊燈，主動識別和避讓障礙物的無人駕駛汽車。不過，它能做的遠不止于此。 西門子股份公司運營官、技術官、管理**會成員博樂仁博士（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)造價值。” 無數(shù)據(jù)不智能 數(shù)字化是人工智能技術落地的基礎。 數(shù)字化基礎對于人工智能至關重要。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，為人工智能的應用創(chuàng)造條件。 然而，在2018年普華永道對 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)領域的數(shù)字化基礎相對薄弱，加之垂直行業(yè)的知識專業(yè)度較高，導致人工智能在工業(yè)領域的落地面臨著消費領域所沒有的挑戰(zhàn)。 從數(shù)據(jù)基礎來看，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)標注的不均衡等。與消費領域不同，工業(yè)數(shù)據(jù)樣本難以進行人為打標，比如面對數(shù)千組傳感器數(shù)據(jù)，即使是領域?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、實時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。 從技術適用性來看，工業(yè)領域的人工智能也與消費領域有著顯著區(qū)別。當前，toC端的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析通常傾向于采用復雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡和不同的硬件加速技術；而toB端的數(shù)據(jù)分析則更看重解決方案的實用性，在對算法復雜性、數(shù)據(jù)分析效果、現(xiàn)場部署集成環(huán)境、用戶投入產(chǎn)出比等方面進行綜合考慮后，力求得出簡單有效的方法。 據(jù)西門子中國研究院大數(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，一方面要考慮客戶現(xiàn)場環(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能力要求。在工業(yè)場景下，我們要做到按需快速反饋。” 人工智能落地工業(yè)正當時 西門子專注工業(yè)人工智能領域近30年，深諳垂直行業(yè)的專業(yè)知識，積累了豐富的技術實施和管理經(jīng)驗。目前，西門子在世界各地擁有數(shù)百名數(shù)據(jù)科學家和人工智能專家，業(yè)務領域涵蓋制造業(yè)、能源、樓宇、交通、醫(yī)療等。 在中國，西門子早在20多年前就將先進的神經(jīng)網(wǎng)絡技術落地工業(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，西門子將進一步打通覆蓋歐洲、北美、亞洲的 人工智能創(chuàng)新網(wǎng)絡，借助技術優(yōu)勢與成功經(jīng)驗為中國客戶提供行業(yè)**、切實可行的人工智能解決方案。 “AI Lab China為中國客戶打開了快速了解和應用西門子工業(yè)人工智能技術的窗口。”田鵬偉表示，“我們期待與客戶開展緊密而高效的合作，從想法構建、價值共創(chuàng)到原型驗證。我們的數(shù)據(jù)科學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落地其業(yè)務的實際可行性。” 如今，西門子的專家團隊已經(jīng)為多個領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)實現(xiàn)智能預測、高級診斷以及自主優(yōu)化。 從基于時間到基于實時狀態(tài)的預測 人工智能的預測能力已經(jīng)在諸多方面得到驗證。下棋的時候，機器人可以學習過往棋局，并結合現(xiàn)在的落子情況預判各種走法的獲勝率；在信用評估方面，銀行基于機器學習平臺綜合評定用戶的消費歷史、收入能力、個人偏好等信息，預判其違約可能性。那么，如果工廠可以智能排查故障風險并準確預警，生產(chǎn)必定事半功倍。 在過程工業(yè)中，影響設備狀態(tài)的因素復雜多樣。如果依靠工程師羅列規(guī)則并讓計算機做機械判斷，效果往往不佳。若想真正實現(xiàn)智能化預判，除了關注設備傳感器之外，還要考慮設備所處的生產(chǎn)環(huán)境，包括上下游工藝情況和整個工廠的運轉負荷等，而這些數(shù)據(jù)需要借助自動化、數(shù)字化運營系統(tǒng)來收集。 中國石化青島煉油化工有限責任公司（青島煉化）與西門子保持著長期緊密的合作關系，西門子結合自身技術優(yōu)勢和工廠實際情況，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COMOS和虛擬仿真平臺SIMIT，青島煉化成功開啟了數(shù)字化轉型之路，這些都為人工智能發(fā)揮預測性維護功能創(chuàng)造了良好條件。 在此基礎上，西門子人工智能技術幫助工廠進一步整合多種數(shù)據(jù)來源，綜合分析成百上千個傳感器之間的關聯(lián)關系，借助機器學習算法克服人類難以*窮舉判斷規(guī)則的難題。通過對工廠的歷史數(shù)據(jù)進行模型訓練，智能軟件系統(tǒng)可以在實時數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常變化時，實現(xiàn)比傳統(tǒng)方式提前數(shù)小時甚至數(shù)天的預警，從而有效避免非計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)中得到了很好的應用。”西門子中國數(shù)字化工業(yè)集團高級研發(fā)工程師、產(chǎn)品負責人吳文超說道，“我們的數(shù)字化解決方案與EPA軟件系統(tǒng)將協(xié)助客戶實現(xiàn)運維升級，從傳統(tǒng)的基于時間的預防性維護逐步轉向基于設備實時狀態(tài)的預測性維護，達到降本增效的目的。” 未來，西門子還將繼續(xù)深化與青島煉化的合作，通過云計算、邊緣計算等前瞻性技術進一步挖掘工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值。 “中西醫(yī)結合”診斷原因 華潤電力將與西門子共同建設基于MindSphere的集中監(jiān)視與分析專家系統(tǒng)。 在關乎國計民生的工業(yè)領域，確保工廠長期穩(wěn)定的運行是“硬道理”。因此，企業(yè)不僅要預測生產(chǎn)中的故障風險，還要診斷其背后的原因并采取改進措施。 例如，為了進一步提升火電廠競爭力，華潤電力控股有限公司（華潤電力）希望利用先進的數(shù)字化技術，對分布在全國各地的電廠實現(xiàn)遠程預警、分析、診斷、優(yōu)化和調(diào)度。因此，華潤電力與西門子精誠合作，將共同建設基于MindSphere的集中監(jiān)視與分析專家系統(tǒng)。 田鵬偉介紹道：“在高級診斷方面，西門子人工智能專家團隊打造的技術方案，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)知識基于語義進行知識管理和推理，因此可以‘中西醫(yī)結合’為客戶診斷問題、優(yōu)化管理。” 一方面，智能軟件系統(tǒng)可以通過機器學習算法來深度分析傳感器數(shù)據(jù)，對設備運行的當前數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)進行量化的特征學習和模式識別。這類似西醫(yī)在診斷前要求患者進行各項檢查，然后依照化驗單上的數(shù)據(jù)找出癥結所在。另一方面，系統(tǒng)還運用了基于知識圖譜的自然語言處理技術，將機組當前的運行狀態(tài)與根據(jù)歷史維護記錄、專家經(jīng)驗等建立的知識庫中的故障描述和分析進行語意關聯(lián)，推斷出可能的故障原因和解決方案。這就好比經(jīng)驗豐富的老中醫(yī)通過“望、聞、問、切”了解患者癥狀之后，基于醫(yī)術知識進行辯癥、開方。 西門子的人工智能診斷方案被稱為“設備醫(yī)生”，通過上述“中西醫(yī)結合”的方法為工廠治病。如今，西門子專家團隊已經(jīng)幫助多家企業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)運營中的智能診斷，打通從預警、診斷到執(zhí)行的完整預測性維護閉環(huán)。 探尋成本與質(zhì)量的平衡之道 在精加工領域，一汽解放發(fā)動機事業(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把增強學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡應用于傳統(tǒng)圍棋，在下棋過程中不斷修正自己的棋法。在工業(yè)領域，人工智能技術也可以助力設備和系統(tǒng)實現(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)控機床的大數(shù)據(jù)分析，為當?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)動機事業(yè)部（錫柴）是中國發(fā)動機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)的設置則是精加工領域平衡成本與質(zhì)量的關鍵問題。作為數(shù)控機床的重要部件，刀具成本高昂，壽命值設置過低會導致生產(chǎn)成本上升，而設置過高則容易影響產(chǎn)品質(zhì)量或增加機床負載，甚至造成機床損壞。在復雜多變的生產(chǎn)環(huán)境中，憑借人為經(jīng)驗做出判斷的誤判率較高。西門子的專家團隊通過機器學習算法，自主學習不同切削參數(shù)下刀具壽命的模式，進而幫助發(fā)動機事業(yè)部（錫柴）預測在實際生產(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*大價值。 同時，西門子的專家團隊與發(fā)動機事業(yè)部（錫柴）技術人員合作，根據(jù)刀具參數(shù)、工件材質(zhì)對機床負載進行建模分析，后期還將結合刀具壽命與機床負載，形成壽命負載均衡模型，進一步實現(xiàn)關鍵加工性能的預測。 實時獲取*優(yōu)參數(shù)組合 西門子專家團隊利用大數(shù)據(jù)和機器學習算法為耐世特產(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智能制造的一大重要目標。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隊合作，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)控機床，在設置數(shù)控機床參數(shù)時，需要綜合考慮當前的工藝要求和生產(chǎn)環(huán)境。西門子的專家團隊基于先進的人工智能技術，例如生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡（GAN），來尋找*優(yōu)參數(shù)組合，有效提升良品率。 西門子中國研究院機器學習研究員馮程介紹道：“我們利用大數(shù)據(jù)和機器學習，針對當前生產(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)應用的逐漸深入，以人工智能、云計算、邊緣計算為核心技術構建的運算平臺