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愛集微APP發布時間：10-1212:13半導體投資聯盟官方帳號,優質創作者集微網報道，數字化工業已經成為現代科技變革的制高點，制造企業的研發、生產、管理和服務等各個環節都將逐漸迎來變革。國家工業信息安全發展研究中心信息化所副所長、產業互聯網發展聯盟副秘書長李君近日在英特爾舉辦的“智能制造，‘芯’向未來——智能技術助力工業制造勾畫未來藍圖”主題圓桌論壇上指出，智能制造這個概念可以分為狹義和廣義兩種情況看待。狹義的智能制造更多的是聚焦于一個制造企業或者工廠級的制造，它解決的是制造活動當中，生產排產、制造活動的全過程跟蹤等，能夠實現基于數據以及基于模型的自適應、自優化、自決策等等。隨著智能制造的推進，近年來它已經在泛化，也就是向著廣義的智能制造去發展。李君表示，廣義的智能制造除了制造活動，還把和制造相關的物流、配送、交易、供應鏈以及企業的經營管理都逐漸涵蓋進來，基于數據、模型以及自動化和智能化的工具去實現這些活動的自優化、自決策、自適應等等。無論是狹義還是廣義的智能制造，都需要更新、更全面的技術來賦能。在圓桌論壇上，英特爾與合作伙伴和產業專家，包括國電南瑞集團、TCL格創東智、美的集團美云智數、海研自動化以及產業互聯網發展聯盟等，共同探討了智能制造發展中新技術發展的趨勢和難點。新趨勢英特爾公司市場營銷集團副總裁兼中國區行業解決方案部總經理梁雅莉指出，在工業數字化趨勢下，“AI+制造”勢在必行。她表示, “AI+制造”為工業生產可以帶來良性循環。以英特爾大連工廠為例，使用了AI技術后良率工程的生產率提升50%以上，良率達標速度提升了25%；實驗分析設計速度提升了10倍，晶圓可靠性分析速度提高了20倍，從而加快了技術開發。“AI+制造”的價值，不只限于良率的改善，甚至也不只限于制造環節的應用，還可以用在供應鏈管理、市場營銷、客戶管理等諸多方面。數據分析和AI技術在這些領域同樣能夠發揮巨大的價值，比如以供應鏈為例，麥肯錫的研究表明，機器學習可以使供應鏈預測錯誤減少50%，運輸和倉儲成本減少5%-10%，供應鏈管理成本減少25%-40%。”英特爾制造行業AI實戰手冊指出，利用機器視覺、智能預測等技術，不僅能使產品故障率大幅下降，且節約原材料，縮短因設備檢測帶來的停機時間，更能通過自動化檢測幫助企業大幅減少人力成本；另外，通過深度學習等 AI 方法構建的產能預測解決方案，還能幫助企業根據生產效率和市場需求的變化，優化生產工藝和排期。利用 AI 帶來的技術革新、生產效率優化以及運營效率提升，不僅可以幫助傳統制造企業從容應對成本和市場帶來的挑戰，加快產業升級，更可以完成從人力密集型到技術密集型的轉換，實現 “彎道超車” 。也是憑借對產業變革的強大驅動力，AI在工業制造領域的影響正日益擴大。在質量監控、產量提升、故障監控、維保預測、能源管理、機械臂控制以及市場分析預估等使用場景中，越來越多的 AI 軟硬件產品及解決方案正發揮越來越大的作用，市場前景廣闊。來自Tractica 數據表明，到 2025 年，工業制造領域的 AI 投資規模將超過 130 億美元。梁雅莉進一步指出，在工業企業進一步邁向數字化轉型、邁向智能化升級的過程中，英特爾扮演著重要的賦能者的角色。“我們一方面基于英特爾全面的計算技術，幫助工業企業構建智能化的應用方案，釋放數據的價值；另一方面也希望與合作伙伴緊密合作，在廣泛的生態系統中分享資源和經驗，更好地運用數字化和智能化技術，來實現智能工業的愿景。立足中國市場，英特爾希望，與合作伙伴緊密攜手，協助工業企業加速實現數字化轉型和智能化升級，最終實現中國發展智能工業的愿景。”海研自動化就是英特爾賦能工業升級的受益者之一。該公司總經理苗振海表示：“英特爾在合作過程當中會幫助我們攻克一些加速和融合的技術，使得我們現在的產品從原有的基礎上提升30%-40%的效率，降低一些我們對AI顯卡芯片的依賴，整體上得到比較大的提升。”國電南瑞集團子矜技術團隊首席架構師徐戟則表示，智能化升級需要強大的算力支持，快速的數據傳輸和穩定可靠的存儲，以及生態系統帶來的更廣泛的資源和技術的共享，來進一步滿足工業制造業的精益生產、制造協同、整合運營等需求。國電南瑞在未來幾年的能源轉型的目標是依托“大-云-物-移-智-鏈”的新技術，實現數字化、智能化的轉型，把傳統的能源企業通過兩化融合轉型為能源服務型企業。作為未來最重要的計算模式之一，云邊協同的發展還處在初級階段。徐戟表示：“我們也在探索提高資源的綜合使用率，評估和提升綜合使用率需要一個生態，需要大家把這些成果共享出來。建立這樣一個合作生態，能夠共同降低整個智能制造技術研發方面的成本，英特爾的產品和技術給了我們很大幫助。”除了新技術的變革，李君認為智能制造的發展還需要進行管理變革。“過去十年是局部環節的數字化轉型，現在推動轉型需要從戰略層面展開，需要解決數據互聯和業務集成互聯，構建跨企業新模式。”李君表示，“從具體的手段上，首先，一定要重視數據作為一種資產的管理，而且是要把數據當成跟人員、設備一樣的，甚至是更重要的資產去管理；第二，從基礎上，我們要去解決設備數據采集和設備的上云，以及設備里面基于數據的模型的構建和模型的應用問題。因為未來朝著智能化發展，很多的業務活動都會變成模型驅動的。我們能不能把我們的工業知識積累模塊化封裝成模型，并且把這些模型有效利用起來，任何業務活動當中都要提前布局。”新挑戰談及智能制造發展過程中遇到的新難題，TCL格創東智首席架構師楊曉亮表示，工業互聯網除了要解決生產的問題，還要解決人的問題，比如說整個供應鏈的管理排產的流程等都存在比較大的挑戰。技術方面，如何真正的通過工業互聯網技術去實現柔性制造，則是正在面臨的最大挑戰。楊曉亮表示“我們現在的方向是要打造一種工具叫‘工業極客’，為了打造‘工業極客’，我們要打造一些方便企業IT人員以及運營技術人員使用的平臺，以低代碼的形式將產業中積累的技術和經驗融入到平臺和工具中，這更加需要智能化。”針對工業制造業企業升級的痛點，英特爾亞洲人工智能銷售技術總監伊紅衛分享了英特爾從云到端的軟硬件技術和產品優勢。她表示，云-邊-端協同對于數字化升級是十分關鍵的，而英特爾具有從云到端的全面的產品組合。硬件方面，英特爾以內置AI加速的至強可擴展處理器為基礎，提供全面的XPU芯片平臺，可以提供更強的算力，并針對不同場景給出個性化解決方案；軟件方面，英特爾在全球擁有15000名軟件工程師，同時也擁有超過1200萬個開發者的生態系統，通過軟件優化讓硬件發揮更大性能，以開源生態讓合作伙伴參與其中，形成規模化發展，為企業降本增效，希望幫助做到智能制造的強國。（校對零叁）舉報反饋

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