在制造行業(yè)中，工業(yè)4.0（Industry 4.0）不僅僅是一個(gè)流行詞，它已成為一種新的現(xiàn)實(shí)。新型冠狀病毒的爆發(fā)加速了這一現(xiàn)實(shí)的到來。在新型冠狀病毒爆發(fā)的前三個(gè)月中，企業(yè)和消費(fèi)者都適應(yīng)了網(wǎng)絡(luò)世界，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展速度相當(dāng)于十年間的發(fā)展速度。
面向數(shù)字技術(shù)解決方案的投資可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)未來發(fā)展的關(guān)鍵點(diǎn)，即敏捷性、適應(yīng)性和創(chuàng)新性。隨著精簡業(yè)務(wù)、降低成本和最大化收益壓力的增大，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為當(dāng)務(wù)之急。
“數(shù)字化轉(zhuǎn)型的贏家正在利用顛覆性技術(shù)來應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)，并通過實(shí)際應(yīng)用推動(dòng)改進(jìn)。數(shù)字化運(yùn)營流程對(duì)于制造商應(yīng)對(duì)需求和危機(jī)的挑戰(zhàn)至關(guān)重要，可視為制造業(yè)發(fā)展的自然進(jìn)步。”（Manufacturing Global Magazine）部門首席技術(shù)顧問喬納森·懷特塞德表示。
“幸運(yùn)的是，創(chuàng)新已經(jīng)發(fā)展到了一個(gè)新的高度，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等新興技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用，有助于加速傳統(tǒng)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型。制造商可以在以下三個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域中通過人工智能來增強(qiáng)適應(yīng)能力、提高利潤：預(yù)測(cè)、條件性維護(hù)和溝通。”
1.需求規(guī)劃和預(yù)測(cè)
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠以人類無法實(shí)現(xiàn)的速度自動(dòng)進(jìn)行分析和數(shù)據(jù)模式的檢測(cè)。它可以超出簡單的關(guān)鍵字集群對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，并為從新數(shù)據(jù)源中收集信息提供了機(jī)會(huì)。當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于預(yù)測(cè)模型時(shí)，其成果更為喜人。根據(jù)麥肯錫數(shù)字化咨詢部門（Mckinsey Digital）提供的數(shù)據(jù)，基于人工智能的預(yù)測(cè)（estimated）可以將供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中的失誤減少30%-50%。精確度的提高可以將因缺貨而導(dǎo)致的銷售損失減少65%，倉儲(chǔ)成本降低約10%-40%。在制造和供應(yīng)鏈規(guī)劃（manufacturing and supply chain planning）中，人工智能對(duì)供應(yīng)鏈的影響估計(jì)在1.2萬億-2萬億美元之間。
通過這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可見，毫無疑問，整個(gè)行業(yè)的需求計(jì)劃人員都在接受機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)的速度和準(zhǔn)確性可帶來諸多好處，其可用性的提高改善了客戶的體驗(yàn)，這些卻只是冰山一角。隨著預(yù)測(cè)技術(shù)的不斷成熟，其有助于降低緩沖庫存水平，從而減少營運(yùn)資金并釋放寶貴的庫存空間。更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)可在整個(gè)價(jià)值鏈（從改進(jìn)運(yùn)輸計(jì)劃到優(yōu)化勞動(dòng)計(jì)劃）中實(shí)現(xiàn)節(jié)約。
需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的提高正在所有行業(yè)中取得可喜成效，尤其是包裝消費(fèi)品制造商。法國跨國公司達(dá)能集團(tuán)（Danone Group）正在通過機(jī)器學(xué)習(xí)改善營銷、銷售、客戶管理和供應(yīng)鏈之間的規(guī)劃協(xié)調(diào)。通過人工智能的需求建模，達(dá)能能夠更好地滿足產(chǎn)品促銷的需求，并達(dá)到其渠道或商店級(jí)庫存的目標(biāo)服務(wù)水平。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)使預(yù)測(cè)誤差減少了20%，銷售損失減少了30%，產(chǎn)品淘汰率降低了30%，需求計(jì)劃人員的工作量減少了50%。
機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能不僅影響公司的生產(chǎn)制造方式，還對(duì)其生產(chǎn)制造的產(chǎn)品產(chǎn)生影響。通過數(shù)據(jù)分析和趨勢(shì)跟蹤，包裝食品公司可以發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者不斷變化的口味，從而調(diào)整食材，推出能引起消費(fèi)者共鳴的限時(shí)特色產(chǎn)品。其還可以為公司提供多種機(jī)會(huì)，來確定產(chǎn)品可能適合的推廣區(qū)域，同時(shí)加快生產(chǎn)流程以便更及時(shí)地推出產(chǎn)品。
2.開發(fā)與維護(hù)
對(duì)制造設(shè)備進(jìn)行人工維護(hù)既昂貴又費(fèi)時(shí)，而且還存在設(shè)備故障的高風(fēng)險(xiǎn)，均會(huì)對(duì)生產(chǎn)進(jìn)度產(chǎn)生巨大影響，導(dǎo)致生產(chǎn)率降低。因此，預(yù)測(cè)機(jī)器何時(shí)可能發(fā)生故障是人工智能在當(dāng)今制造業(yè)中最為普遍的應(yīng)用。
“通過計(jì)劃性維護(hù)可以避免計(jì)劃外停機(jī)。制造商可以制定資產(chǎn)使用期限保護(hù)計(jì)劃，通過對(duì)警報(bào)做出響應(yīng)并解決出現(xiàn)的小問題來確定最合適的設(shè)備升級(jí)時(shí)機(jī)。有監(jiān)督和無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的變化做出解釋。此外，它還可以借助多種數(shù)據(jù)類型在幾秒鐘內(nèi)檢測(cè)出以前未知的工藝、產(chǎn)品和工作流程。”懷特塞德表示。
傳感器的數(shù)據(jù)來自設(shè)備本身，用于對(duì)設(shè)備的熱量、振動(dòng)和運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行檢測(cè)，而可編程邏輯控制器（PLC）數(shù)據(jù)則用于跟蹤設(shè)備的輸入和輸出。計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)可從工廠周圍的攝像頭獲取，根據(jù)歷史記錄，通過時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以確定設(shè)備的狀態(tài)。此外，還考慮到了相關(guān)的外部數(shù)據(jù)源，例如天氣條件的變化或相關(guān)設(shè)備的連鎖效應(yīng)。這些發(fā)現(xiàn)為背景數(shù)據(jù)提供了理想的來源，這些背景數(shù)據(jù)可用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練、產(chǎn)品開發(fā)和裝配線生產(chǎn)的優(yōu)化。
3.溝通策略
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)不僅在運(yùn)營流程中使用，其還能夠檢測(cè)各種來源的模式，例如：音頻、圖像和視頻，從而改善企業(yè)與客戶和員工之間的溝通方式。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)還可以應(yīng)用于溝通渠道，從而為企業(yè)節(jié)省大量的時(shí)間。
人工智能聊天機(jī)器人可以為企業(yè)的呼叫中心減輕壓力，為現(xiàn)場(chǎng)銷售團(tuán)隊(duì)保留更多的精力，專注于新客戶的開發(fā)，同時(shí)還可以及時(shí)地解答客戶查詢的問題。如果使用數(shù)字孿生技術(shù)（digital twins），則還應(yīng)了解產(chǎn)品的維護(hù)周期以及產(chǎn)品可能升級(jí)或出現(xiàn)問題的時(shí)間。在客戶需要聯(lián)系企業(yè)之前，自動(dòng)化的通信流程可以及時(shí)地與這些客戶溝通，從而為企業(yè)在客戶服務(wù)方面贏得贊譽(yù)。
隨著在線網(wǎng)絡(luò)連接的進(jìn)步，尤其是最近5G連接設(shè)備的推出以及藍(lán)牙的不斷完善，連接具有關(guān)鍵業(yè)務(wù)功能的設(shè)備變得愈加容易。其有兩種實(shí)現(xiàn)方法：數(shù)據(jù)分析和自動(dòng)化。這些相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)通常是通過云軟件進(jìn)行收集的，然后將這些數(shù)據(jù)集中于一個(gè)易于訪問的位置。企業(yè)可以通過云應(yīng)用程序收集有關(guān)網(wǎng)站搜索量最大的常見問題、完成和退貨記錄以及物料采購數(shù)據(jù)的信息。這樣就可以對(duì)客戶產(chǎn)品遇到特定問題的時(shí)間、該問題是否可以通過提供支持或召回而得到解決、該問題是否與供應(yīng)商的特定訂單相關(guān)等情況進(jìn)行跟蹤，從而同時(shí)得出問題和解決方案。
借助可擴(kuò)展解決方案實(shí)現(xiàn)發(fā)展
為應(yīng)對(duì)新型冠狀病毒爆發(fā)帶來的挑戰(zhàn)，世界各地的制造公司大都加快了數(shù)字化進(jìn)程。在英國，超過五分之二的制造商（43%）表示，在過去一年中，對(duì)傳統(tǒng)技術(shù)的依賴為其各自的業(yè)務(wù)運(yùn)營帶來了更大的風(fēng)險(xiǎn)。并且，全球?qū)⒔?5%的制造商或供應(yīng)鏈運(yùn)營商表示他們已受到新型冠狀病毒爆發(fā)帶來的不利影響，但現(xiàn)在卻只有82%的企業(yè)認(rèn)為其已經(jīng)為將來處理類似的事件做好了準(zhǔn)備。這些企業(yè)最重要的收獲就是進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、成為數(shù)字化推動(dòng)者的能力。
有些企業(yè)從這些全球領(lǐng)導(dǎo)者企業(yè)中汲取靈感、吸取教訓(xùn)。例如，西門子正在以多種方式使用人工智能；優(yōu)化現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)過程中工廠的功耗；利用機(jī)器進(jìn)行質(zhì)量檢查，并自動(dòng)調(diào)整風(fēng)力渦輪機(jī)轉(zhuǎn)子的位置，以提高風(fēng)電場(chǎng)的產(chǎn)量。佳能將人的專業(yè)知識(shí)、洞察力和人工智能技術(shù)相結(jié)合，以使其制造中心的質(zhì)量控制達(dá)到更高的水平。此外，還可以使用工業(yè)射線照相法對(duì)制造組件進(jìn)行詳細(xì)檢查，以驗(yàn)證每個(gè)零件的完整性及其內(nèi)部結(jié)構(gòu)。
與以往任何時(shí)候相比，制造行業(yè)現(xiàn)在更有能力使用人工智能策略，并且這樣做的價(jià)值也日益凸顯。通過專注于數(shù)字化，接近最終用戶并創(chuàng)新數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)以確保滿足客戶的需求，制造商可以避免產(chǎn)品的商品化，更能在競(jìng)爭中處于優(yōu)勢(shì)地位，并培養(yǎng)新老客戶的長期忠誠度。
