导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能如何赋能智能工厂的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
工业4.0时代 什么是真正的“智能工厂”
自从工业4.0概念的诞生，以智能制造为主导的第四次工业革命正轰轰烈烈的到来，而智能工厂将是构成未来工业体系的一个关键所在。在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作，高效便捷的完成繁重的生产任务。可以参考工业4.0标准制定者之一的德国公司SAP的研究，工业互联网及工业4.0前沿研究报告
真正的智能工厂
1、生产设备网络化，实现车间“物联网”
物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。
在生产过程中，将所有的设备及工位统一联网管理，使设备与设备之间、设备与计算机之间能够联网通讯，设备与工位人员紧密关联。
2、生产数据可视化，利用大数据分析进行生产决策
在生产现场，每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备开机率、主轴运转率、主轴负载率、运行率、故障率、生产率、设备综合利用率(OEE)、零部件合格率、质量百分比等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。
3、生产文档无纸化，实现高效、绿色制造
构建绿色制造体系，建设绿色工厂，实现生产洁净化、废物资源化、能源低碳化是中国制造2025实现“制造大国”走向“制造强国”的重要战略之一。
生产文档进行无纸化管理后，工作人员在生产现场即可快速查询、浏览、下载所需要的生产信息，生产过程中产生的资料能够即时进行归档保存，大幅降低基于纸质文档的人工传递及流转，从而杜绝了文件、数据丢失，进一步提高了生产准备效率和生产作业效率，实现绿色、无纸化生产。
SAP思爱普对应于工业互联网解决方案，分为模式1，Ready-to-run【解决方案模式】，模式2，Ready-to-Build【平台模式】。
SAP思爱普模式1的工业互联网方案是Industry 4.0 Now，SAP的模式2的工业互联网平台方案是BTP，行业云。
人工智能在工业领域的应用有哪些
1、制造业：实现智能制造、基于互联网，物联网，包括企业和社会，整个生产过程，该行业的4.0“智能工厂”，“智能”、“智能物流”进一步扩展到使用“智能”，在整个生产过程中“情报服务”的情报，只有在某种意义上，我们才能真正意识到我们正面临着前所未有的局面。人工智能在制造业中的应用主要包括三个方面：
1.
一是智能设备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人、数控机床等具体设备。
2.
二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理和集成优化等具体内容。
3.
最后是智能服务，包括大规模定制、远程运维、预测与维护等具体服务模式。
人工智能可以在制造业中发挥哪些作用？
数字化
就目前来看，国内工业物联网处于早期阶段，不论是网络及硬件设备都尚未成熟，基础设施建设和数据采集这一步还没有全部完成。
工厂首先需要为生产设备装上传感器和控制装置，打通生产设备、生产管理、制造执行及规划系统，更实时透明地掌控生产进度。
自动化
除了汽车制造业，中国大量的工厂自动化程度仍然偏低。2015年，根据经济学人发布的统计，中国虽然每年采购全球最多的机器人，但整个国家平均每万工人只配备了50个机器人。
而在自动化程度相对发达的德国和日本这个数字是约300个，在韩国甚至是500个之多。如果要继续提高生产效率，那么自动化生产系统一定会在工厂普及。
智能化
历史上，“自动化”代表着机器可以执行某个具体独立的任务，例如根据定义好的规则开启和关闭泵。
自动化是取代人做重复性的劳动，而智能化是做人做不了的事情。智能工厂的定义是一个灵活的协同系统，自主运行整个生产流程，在全局范围内自我优化，实时地适应新的环境。它代表着一个持续的自适应的过程，而不是过去“一劳永逸”的升级改造。
人工智能在制造业的主要应用
1、大数据分析 - 设备预测性维护
在传统工厂里，生产设备依然不能联网，只有在设备出现故障后再去维修，或者采取定期维护的方式而不考虑设备实际的运行情况。
一旦出现计划外的宕机就需要临时性地采购零件，花高额费用做紧急检修，以便尽快恢复正常的生产。就算没有宕机，当人发现机器故障时，它可能已经制造了不合格的产品，给工厂带来经济损失。
美国的AI工业预测平台Uptake，通过在工厂的设备里置入传感器，可以采集前端设备的各项运营数据，结合大数据分析以及机器学习技术为工业客户提供设备的预测性诊断和能效优化等管理建议。工厂可以实时监测运行状态，对比历史数据，预判潜在的设备故障，有效规避正常生产的中断。
如果以后将设备预测性维护的数据整合到ERP系统中，企业就可以实现生产流程的最优化，通过动态调整生产计划，将设备故障带来的经济损失降到最低。
对不同数据源，生产设备以及管理系统进行集成和分析将成为未来制造企业进行决策的标准配置。
2、自动质量控制 - 机器视觉检测
在深度神经网络发展起来之前，机器视觉已经应用在工业自动化系统中了，如拾取放置、对象跟踪、计量、缺陷检测等。其中，将近80%的工业视觉系统集中在缺陷检测。
人眼也可以发现产品的异常，即使这种异
推进智能化时代制造业高质量发展
制造业是一个国家经济发展的根基。当前，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。推动经济高质量发展，离不开制造业质量效益提升的支撑。眼下，人工智能成为新一轮 科技 革命和产业变革的标志性技术，不但自身呈现高速增长的势头，而且能够为其他产业转型升级赋能。拓展“智能+”，发挥人工智能在制造业转型升级中的作用，实现制造业质量变革、效率变革和动力变革，是推动中国制造迈向高质量发展的必然要求。 “智能+制造”是大势所趋 所谓“智能+制造”，是以人工智能为核心，包括云计算、大数据、物联网、5G等新一代信息技术与先进制造技术的集群式创新、融合发展与突破，涵盖研发、设计、供应链、生产、销售、服务等制造业产业链的各个环节。智能制造是“智能+制造”的表现形式，以通信网络为基础支撑，以智能工厂为载体，以关键制造环节的智能化为核心，以端到端的数据流为基础，以个性化生产为特征，实现制造业质量、效率和效益的全面提升。 近年来，我国制造业发展面临要素成本上升、落后产能过剩、全要素生产率提升乏力等一系列问题，同时，传统的管理模式、生产方式也无法满足快速的市场变化与日益个性化、多样化的市场需求。人工智能技术作为继互联网之后最具颠覆性的技术，为制造业的新一轮变革提供了新契机。 一是人工智能技术的应用不仅可以把工人从重复、繁重的体力劳动中解放出来，还可以替代脑力劳动，以数字化的形式实现人类知识的传承和推广。比如，通过对熟练工人动作的大数据分析，可使其经验显性化、标准化、软件化，实现人类技能的高效复用。 二是人工智能系统通过整合分析销售、售后、用户评价、潜在用户对广告投放的响应以及用户实时使用等数据，可以判断用户偏好、发现潜在需求、精准预测销售趋势，更好地指导产品设计和排产。借助人工智能技术，还可以快速构建产品原型、动态分配资源，大幅缩短产品上市时间并降低研发成本。 三是人工智能技术不但使生产线更具柔性，而且将发展出自适应、自感知、自决策、自学习和自主优化的能力，进而实现用户驱动式的生产，最大限度减少库存、消除浪费。用户通过数字化平台可以自主选择产品参数或模块，甚至直接参与产品设计或由人工智能系统给出个性化的推荐设计方案，并通过智能化、柔性化的生产线实现低成本的个性化定制。 四是通过对传感器、物联网实时采集、传输的生产设备进行智能化分析，不仅可以对生产工艺参数进行优化，节约能耗与物耗，提高良品率；还能够实时监控设备的 健康 状况，及时预警故障，实施保养和维护，减少宕机损失。 五是打通制造企业与上游供应商、下游服务商等商业生态圈企业的数据连接，实现信息-物理系统中的横向集成。通过智能化分析，使整个商业生态及时对市场变化作出高效反应，实现供应链的最优化。 六是通过云端连接或将训练好的人工智能系统嵌入到产品中，不但能够使产品通过自然语言、手势等方式响应用户指令，而且可以依托智能化平台提供丰富的增值服务，实现企业从提供产品向提供“产品+服务”的组合转变。 总之，当前全球制造业正在加快迈向智能化时代，人工智能技术对制造业竞争力的影响越来越大，将使制造业产生深刻变革。积极拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能，是智能化时代推动制造业高质量发展的题中应有之义。 我国拓展“智能+”具备独特优势 当前，人工智能已成为国际竞争的新焦点，世界主要国家纷纷围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际 科技 和产业博弈中掌握主导权。我国人工智能产业虽然起步较晚，但国家高度重视人工智能发展，发布实施了《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》等政策措施，推动人工智能产业快速发展、融合应用不断深化、产业生态持续完善；今年的《政府工作报告》进一步强调，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。目前，我国人工智能总体水平跻身全球第一方阵， 科技 创新优势、海量数据优势、巨大市场优势、企业积极推动有机结合，形成了我国拓展“智能+”、推进制造业智能化升级的独特优势。 一是 科技 创新优势。在基础研发层面，我国人工智能 科技 论文发表量和论文引用数量以及专利申请量都居世界领先地位。在支撑技术层面，算力是人工智能发展的重要支撑，我国超级计算机排名连续多年居世界第一，各地建立了数量众多的超算中心、云计算中心，云计算企业处于世界领先地位。在应用层面，我国计算机视觉、语音识别等人工智能细分领域发展势头良好，产业规模和技术水平处于世界第一梯队。 二是海量数据优势。我国是制造大国和互联网大国，具有人口众多、数据量大、数据标注成本低等优势。近年来，大量先进的、自动化、智能化装备投入使用，为制造业积累高质量的数据、加速人工智能技术的介入提供了良好的基础。 三是巨大市场优势。我国具有世界上门类最齐全、规模最庞大、产业配套最完善、企业数量最多的制造业，为人工智能与制造业的深度融合提供了丰富的应用场景和广阔的应用空间。 四是企业积极推动。随着人工智能应用需求的爆发式增长，以BAT为代表的国内互联网巨头抢先布局，着手打造从基础技术研发、开源开放平台建设到行业应用的完整生态体系。如雨后春笋般涌现的人工智能创新企业则聚焦重点领域深耕细作。 虽然我国人工智能 科技 研发和产业应用发展迅猛，总体上具备了一定的先发优势，但也要清醒认识到，目前制约人工智能赋能制造业的因素依然存在。一是 科技 创新成果的综合影响力仍然不高。比如，在芯片领域，尽管一批国内芯片设计企业已经崭露头角，但是在核心算法、技术框架和开源生态创新等方面仍然薄弱。二是制造业的高复杂度加大了智能化升级的难度。三是投向制造业的人工智能投资不足。随着人工智能产业化的快速推进，吸引了大量资本涌入。但是，制造业作为人工智能最有潜力的发展领域之一，人工智能资本投入相对较少。此外，缺乏具有跨学科知识的复合型人才，亦限制了制造业智能化水平的提升。这些问题都值得引起我们高度重视。 “智能+”如何赋能制造业高质量发展 在实际运行中，“智能+”为制造业转型升级赋能，是以人工智能在制造业的广泛场景应用为基础的，推进智能化时代制造业高质量发展，其实质不仅仅是技术应用，而是整个制造业发展模式的根本性转变，需要政府、产业界乃至学术界多方发力。 一是建议由相关部门组织编制制造业人工智能技术路线图，并建立定期修订机制，以帮助企业和投资者及时、准确地了解制造业人工智能技术发展动向、产业发展现状及未来发展趋势。二是建议积极开展试点示范，促进人工智能在制造领域的技术研发和先进模式推广。现阶段可以首先在人工智能已经落地的工艺优化、质量提升、节能降耗、运行维护等领域提炼一批成熟的解决方案，进行推广应用。三是建议建立标准规范体系，加速数据的标准化和统一性进程。在确保商业秘密和数据安全的基础上，实现互联互通、数据共享。四是尽快研究制定应用规范、开发守则等涉及应用安全、伦理道德的行业准则，防范人工智能发展过程中可能造成的对传统法律法规体系和道德伦理的冲击和挑战。五是完善人才培育体系。在这一过程中，既要鼓励高校拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，还要建立适应智能经济和智能 社会 需要的终身学习和就业培训体系，支持高校、职业学校和 社会 化培训机构等开展人工智能技能培训，提升从业人员对人工智能技术的理解运用能力。
胡国平 AI赋能企业数字化是“拿着锤子找钉子”生产环节有更大机会
出品 | 搜狐 科技
编辑 | 梁昌均
9月16日消息，在今日启幕的2021全球人工智能产品应用博览会上，科大讯飞高级副总裁、研究院院长胡国平带来了《人工智能赋能企业数字化转型》的主题演讲。他提到，当前，数字化浪潮席卷各行各业，人工智能、大数据与云计算等新技术群落的发展，带来新一代生产力下的生产关系变革。从国家顶层设计层面看，迎接数字时代，人工智能应用领域不断拓宽，应用深度大幅提升，人工智能深度赋能产业是现阶段的重要课题。
他认为，AI技术在企业数字化转型上有更好的机会，还有很好的需求拉动。从技术层面，用人工智能去赋能数字化转型，在过去5年，甚至10年的时间内已经有飞跃的发展，使得我们手里面有了“锤子”，可以去敲各种“钉子”。
在演讲中，他将人工智能赋能数字化转型比喻为“拿着锤子找钉子”。这其中的重点在于要打造依托场景的人工智能数字化应用，然后去发现数据的隐藏价值，构建强大的AI能力，来实现企业效率的极大效率的提升，这是根本的本质。
“在财务、会议、生产、营销、客服等领域，目前我们的人工智能技术都有极为广阔的应用空间，助力企业数字化转型、降本增效。”以AI+财务为例，改变手工审核耗时耗力的难点，实现智能填报、智能审批、智能审核与自动支付，员工填报用时由15分钟缩短至5分钟，实现纸质发票电子化结构化，财务审核提效52%（数据来源于实际应用）。
胡国平还提到，AI在整个企业数字化转型里面，更大的机会是在生产环节。通过机器视觉来代替人工的眼睛，可以提高整个生产效率和生产自动化程度，包括质量管理、安全生产监控（安全帽检查、是否戴口罩）等都是人工智能技术落地的机会。
同时，声音也可以用来分析故障，包括产品质检等，仓储过程中整理员也可以利用语音自动转写工具提高工作效率。此外，相比人工，机器更大的优势是具备基于数据和算法来助力生产数字化的功能，包括智能排查，智能补货或生产工艺参数的优化。
最后，胡国平总结人工智能赋能企业数字化转型的方法论，认为价值实现的关键点在于满足一下三个条件任意之一——是否面向重复性的脑力劳动、是否面向7*24小时实时在线工作、是否利用机器传感计算或数据优势。
“建议从自身角度找到企业数字化转型的价值所在，这是AI可能真正落地发挥价值的地方，也是真正有可能在2025年之时成为常态化标配使用的核心能力。”胡国平说。
据了解，科大讯飞在2019年成立苏州研究院，聚焦智能视觉、声学与智能交互、自然语言理解与处理、智慧城市、智能机器人等重要领域。
在此次博览会上，科大讯飞携AI+生态、AI+教育、AI+城市、AI+医疗、AI+ 汽车 、AI+工业、AI+生活、智能机器人等多领域解决方案和最新产品亮相，比如面向围棋教学训练领域推出的一款智能博弈机器人iFlyGo（飞狗），将视频图像检测运用到智慧医疗领域，推出了一款帕金森运动障碍检测系统等。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能如何赋能智能工厂的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。