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制造业干货:如何利用科技获取超过行业 15% 的利润率?

摘要: 当你还在观望时,一些企业已经成功地将人工智能应用到制造业场景上,并实现了惊人的成本节约。

来自17家知名企业高层管理人员参与本次圆桌会议

CEO人工智能创新圆桌会议

“我们遇到的最大问题就是售后服务。我们全集团现在运行的产品大概是有超过100万。分布在全球的每一个角落。仍然采用传统的方式去服务的话,及时维修就不能适用。所以怎样提前去判断我们的产品可能会出现故障;怎样提前去做出计划零部件,自动地布局零部件的计划;怎样通过专家系统智能地提示客户去维修,或者是不是等到它坏了维修,这一块是我们现在很头疼的事情。”

这是三一集团总工程师易小刚在CEO人工智能创新圆桌会议提出来的问题。在他看来,目前在数字化转型中,做的最有力的是管理系统,因为管理系统是可复制的,也有很多像微软这类强大的软件供应商的支持。但现在传统制造业在数字化上最大的问题是产品出厂之后面临的一系列问题。

三一重工集团总工程师易小刚


三一集团总工程师易小刚

据麦肯锡研究院调查显示,人工智能可以帮助企业实现高于行业平均水平15%—20%左右的利润率。

5月10日,作为雪浪大会(详情参见《江苏雪浪小镇与钛媒体联合发布“雪浪大会”计划,共同打造全球物联智造中心》)预热,钛媒体邀请了微软(中国)、三一重工、振华重工、双良节能、兴澄特钢、信捷电气、申锡建筑、锡州机械、华宏实业、江苏吉兴汽车、神宇通信、振江股份、华西集团、远东控股、模塑科技、中辰电缆、上机数控、利通电子等20多家科技和制造企业的董事长、CEO、总工程师、CTO,一起围绕着人工智能在制造业的应用前景进行了深度分享。
政协无锡市委员会副主席丁旭初

无锡市政协副主席、雪浪小镇领导组副组长丁旭初

无锡市政协副主席、雪浪小镇领导组副组长丁旭初在致辞中表示,本次圆桌会旨在通过优秀制造企业和创新科技企业的分享,来提供企业完成智能制造的多种途径,制造业才是未来数字经济的主体。
微软全球副总裁Rodney Williams

微软全球副总裁Rodney Williams

微软全球负责企业服务的副总裁Rodney Williams和嘉宾深入分享了好时巧克力、利乐包装和罗尔斯·罗伊斯等世界500强公司使用微软Azure平台进行商业创新的场景案例。



  • 好时巧克力


Rodney认为,微软与好时巧克力的合作是极具颠覆性的,是变革性的合作。

微软主要从三大支柱方向上对好时巧克力进行服务。

1,在员工交流与员工连接上,提供无缝对接式服务。运用Office 365这类套件帮助他们更有效地上转下达、信息分享和反馈,在公司内部形成体系。有新员工加入时也可以无缝加入。“在这之前,好时是孤岛式的公司,每个职能板块各自为政。而现在更加合作。”

2,微软将智能传感器及物联网解决方案loT应用到好时巧克力生产加工和生产线上,帮助他们节约成本。他们惊讶地发现,仅在好时的一条糖果和巧克力生产线上应用了物联网的解决方案、智能云的套件,就可以节省5亿美金。“节省出来的5亿美金就可以再次应用到新产品的RD研发当中。”

3,微软智能助理小娜,帮助好时实现工厂生产线上的及时、按需式数据收集和分析,以帮助工人和管理层更好地做出更有效的决定。简单来说,是为管理层提供“哪些时间段里的生产效能是高于其他时间段”这样的信息。“如果能够区别和利用这样一个有效信息,就能帮助企业提升教育以及节省资金。”


  • 利乐包装


微软与利乐包装的合作主要在loT物联网解决方案上。“微软通过loT在利乐本身的制造流程优化上之外,也为利乐包装的客户提供附加值。”

具体而言,在利乐本身的食品加工主业外,微软通过loT赋能,将利用loT所收集到的数据、信息、分析,与利乐的全球客户分享,使客户能够优化产品、优化决策流程。“特别是利乐作为全球性企业,客户遍及全球,这样的合作意义是深远的。”


  • 罗尔斯·罗伊斯


微软与罗尔斯·罗伊斯的合作基础除了loT套件外,还包括微软Azure平台上提供分析和智能硬件服务。

“罗尔斯·罗伊斯公司有一个庞大的服务部。这一服务部就是为他们生产、配置、安装的发动机进行服务、安装、替换。利用微软IoT的套件和功能以后,我们可以从非常细小的发动机燃料成本方面做优化。”

例如在罗尔斯·罗伊斯发动机的燃料过滤器上,微软通过loT和数据分析,帮助他们更好地把握燃料过滤器的走向以及性能的强弱。一方面,通过loT收集到的信息预测到燃料过滤器是否即将损坏,能够使工作人员在损坏发生之前将它替换掉,保证发动机性能和效率不受影响。另一方面,通过信息的收集和甄别,延长燃料过滤器的寿命。loT解决方案可以有效提升燃料的利用率,降低燃料成本,变相帮助罗尔斯·罗伊斯的客户节约成本,提升客户的满意度。


目前,微软人工智能落地的企业场景包括智能会话、智能应用程序,业务流程这三大块。“从收集数据开始,应用物联网的技术来进行这样一个深度学习和分析这样一些数据,然后基于对于数据的分析和处理,再给到我们的员工、客户更多帮助。通过客户我们发现,企业特别在意对话式的人工智能,这样可以帮助他们更有效率地在企业内、外部进行沟通。”

微软中国首席技术官黎江

微软中国首席技术官黎江

微软中国首席技术官黎江认为,中国企业对数字化转型的需求更为迫切。

黎江认为,制造业的数字化转型要做到四点,才能叫数字化:1,在线;2,必须和新数据结合起来,新的数据源和老的数据源必须结合到系统,才能到洞察到认知;3,要能够预测,以前的信息化更多是记录、报表、管理、标准化,而今天我们制造业要解决的痛点是,怎么更好的预测产品的故障发生、跟外部上下游预测连接起来;4,人机接口、物物接口、工厂工厂之间的接口要重新适配。

而微软的战略就是“智能云+智能边缘计算”的集合。“也就是说,将来我们很多的数据并不一定要存在中心化的云的数据中心,而是通过一体机,更靠近车间、更靠近自助设备,更靠近需要快速响应等这样一些设备旁边,更靠近我们的感知工厂、感知车间的边上。我们所有的流程都是被背后的人工智能所赋能。”

黎江在会议上同与会人员分享了一个微软人工智能应用在海运上的场景案例。



  • 全球化的海运服务


在该案例上,微软通过人工智能,利用新算法和模型预测性技术,帮助全球航运减少空箱率,通过利用数据以及分析数据,帮助客户从需求上更好的做路径规划,实现了运输配送上的成本节约。

“半年基本上可以看到几千万美元的节约,价值已经创造出来了。”黎江透露,“大家都知道现在已经有很多的传感器、GPS在跟着,每天它都是连接的网络,这些数据不成问题,数据的计算、存储也不成问题。现在的问题在于哪儿?在于模型、算法,在于说怎样把这套东西通过网络化的东西联系起来。这就是我们在这一案例所做的事。”


AI与制造业融合的经典场景

AI与制造业融合的经典场景

“运用知识图谱让AI更加理解人类,让AI在视觉、语言、阅读理解多方面达到人类水平。”

微软中国智能云首席产品官叶海顺表示,微软在人工智能之前做了许多铺垫,第一步即知识图谱。“知识图谱最后的效果很简单,即无论你讲一个字或者是一句话,通过知识图谱都可以去多方面地去分析找到一个最捷径、大家认同的答案。”

为解释知识图谱的作用,他在会议上同与会人员分享了微软在LUIS(语言理解智能服务)场景上应用,即在不同语言场景下更加精准的翻译一个词语。

“简单来说,类似场景就是让电脑更加了解人类。很多数据是文字,文本的资料,很多商业的重点、商业的秘密、商业的密码其实就在文字里面。所以如果没有将这一很关键的文字、自然语言的能力去做到位的话,其实所谓的人工智能是会骗人的,它连第一步都不理解。”

叶海顺表示,第一层面,微软的AI对象识别(“看”的准确率和分析效果),在2016年就已经达到了人类水平。第二层面,在语音识别,2017年已经达到了人类误差的水平。第三层面,机器阅读理解能力,刚刚在今年的1月份也达到了人类的水平。这就是为什么微软翻译高度准确的原因。

未来,在更多实际应用场景上,微软会将原来的云技术从公有云延伸到私有云,形成一个混合云方案,上面将包括运用物联网的技术去管理相关物品,提供支持。

“我们的理论是通过云、通过侦测的能力,做到监控、洞察到底现在是发生了什么事。从这一事例学习了以后再行动。所以往往这个设备,无论是在工厂、客户端或者是在地方就都是可以依赖。首先(它必须)是一个覆盖率很高的互联网,然后这个互联网需要有一个很大的计算能力,很大的储存能力,然后上面还有智慧等相关才能达到。”

振华重工集团副总裁周崎


振华重工集团副总裁周崎

上海振华重工(集团)股份有限公司(以下简称“振华重工”)原名上海振华港口机械(集团)股份有限公司(即振华港机),成立于1992年,为国有控股A、B股上市公司,控股方为世界500强之一的中国交通建设公司,是世界上目前最强大的一支大型起重机制造队伍。

由于2008年金融危机,振华重工从单一港机业务向多元化转型。到目前为止,振华重工主要形成了八大业务板块。

最传统的港机业务,振华重工以单变起吊机为代表已经进入全球100多个国家,3000多个码头,连续10年占世界份额70%左右(甚至达到过80%左右)。第二板块为海洋重工板块,包括油气采集、钻井平台、特种工程船等。第三板块为大重特性钢结构,比如海上风电。第四板块为系统承包,比如自动化码头总包、散货码头总包。第五板块为海上运输与安装。其他板块包括全球一体化的服务、配件改造、销售、电气产品等(港机配件现占全球40%)。近两年也在发展智能制造、立体车库、机电总包等业务。另外有其他投融资业务板块。

“我们认为,‘数字化转型要不要做’是一个伪命题。因为数字化是必须要做的。”振华重工集团副总裁周崎这样说道。

周崎表示,在数字化的过程中,为了实现转型,一定要搭建一个数字化平台。“数字化转型必须有顶层建设。以前数字化转型是一个一个业务的孤岛,现在是完全重构的数字化转型。”周崎如是说。

另外,与其他外企不同,振华重工的做法颇具“制造业代表性“,他们选择数据治理先行。

“数据关键的还是唯一性和一致性。因为以前的做法是在ERP改造和升级时做数据,这个时候的数据  梳理不会很彻底,因为项目有限制。所以在这次重构,我们是把数据治理移到前面,将数据治理做好了以后再作ERP的升级,再做规划,再试点。这样的话,统一的数据平台以后,将各类东西就在统一的基础上来。”

周崎将振华重工的数字化重构概括为三大层次:



  • 振华重工的数字化重构


第一,从企业内部进行数字化建设,微软提供整体一体化的解决方案。除了常规的数字化外,振华重工将车间所有工序进行数字化,包括排版软件、然后装置,自动化下料,自动配送,最后到工位检查二维码。“每样东西都有一个唯一代码,从钢板进来到产品出去每一个东西都全程跟踪,从管理到质量都有保证。这一部分(的数字化)也要和智能制造一同进行。”

第二,对产品,特别是自动化码头的建设。包括厦门远海、青岛港、洋山港。“机械、自动化控制、信息化都是融合在一起的。”

第三,智能运维。在公司总部,振华重工设了全球的综合监控。“其实也是起重机的全球监控、包括运维等。另外也对生产车间的监控,起重机监测和评估报告服务。”


双良低碳产业技术研究院吴刚

双良低碳产业技术研究院吴刚

双良集团有限公司(以下简称“双良集团”)为无锡本地的民营企业,拥有36年的历史。其主要的业务以节能环保为核心,同时在化工新材料等领域有相关的产业布局。现在有两家上市公司,一家是在主板上市的双良节能,另外一家是在三板上市的新能源企业慧居科技。

作为制造业的双良集团,在这两年中同样面临转型问题。基于企业优势,双良集团主要发掘了两大重要的方向:第一个是针对公共建筑节能进行服务。另外一个是区域能源供应服务。基于上述业务,双良搭建了自己的能效云平台。

“双良能效云平台的构想,因为我们这个平台是基于我们的业务。从我们的业务端来驱动和考虑平台。第一个事情是将我们自有的装备,提供给客户的产品和我们的应用场景。”双良低碳产业技术研究院吴刚介绍。

目前双良已将能效云平台成功应用到了一些不同的场景上。



  • 上海迪士尼公园


在上海迪士尼公园这种典型的丰富娱乐性场景上,双良集团将其舞台装备都接入双良的云平台系统进行能源的管控和管理。根据统计,目前这一平台上已经节省相当于标准煤2万多吨的量,减排二氧化碳量7万多吨。


  • 宜兴市政府大楼


在宜兴市政府大楼近6万多平米的面积里,采用双良能源管理,实现系统改造和能源服务。即通过将所有现场数据接入云品台系统,进行能效管理。从综合能效来看,整栋大楼成本降低23%,管理成本降低16%,综合能耗下降23%


“我们将这些产品所有的数据集中到我们的系统里面,通过对数据的接入、分析,通过云计算等相关的手段,通过一定的算法,一方面能够给客户提供安全稳定的运维服务,降低客户的运维成本。同时让我们的服务变得更加智能化,在这样一个平台上持续地给客户创造价值,这是我们做这一平台的总体的构想。”

吴刚补充道,机器替代人工、用算法替代经验肯定是趋势。传统制造业需要与合作伙伴一同找到更好的合作模式,来保持系统的升级、更新、优化。(本文首发钛媒体,编辑/赵宇航)

【雪浪大会隆重预告】


雪浪大会,定于6月30日-7月1日于中国无锡太湖国际博览中心盛大召开,由3000人主论坛、30场分论坛以及近万平米智能制造科技展览组成。所有议题都将围绕着基于对近万家制造企业的数据调研,和超过200家企业面访所总结出来的制造企业最关心的问题展开。本次沙龙作为预热讨论的人工智能在制造业的落地场景,就是制造企业在调研中提出的一个普遍问题。

雪浪大会致力打造制造业与科技对接的平台,制造企业不仅可以充分了解、对接全球最新的科技资源,还可以发布自己的痛点问题,在更广范围内寻求解决方案;而科技公司除了展示自己的成果,更可以通过了解制造企业的需求,为自己的科技产品找到海量的制造业应用场景。

大会日程将会陆续公布。

即日起,至6月1日,所有预报名用户将获得购票尊贵优享折扣5折的权益。

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赵宇航
赵宇航

评论(3

  • Dv Dv
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    0

    云计算早已不再是水电煤的时代了

    2018-05-15 07:29 via android
  • 过客莫语 过客莫语
    回复
    0

    404嗯,不存在的[doge]

    2018-05-14 18:28 via weibo
  • sam6 sam6
    回复
    4

    制造业有钱有数据,才是人工智能最大的应用场景。

    2018-05-14 14:41 via android

Oh! no

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