日前發(fā)布的4月份工業(yè)數(shù)據(jù)顯示，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增長加快。但新動能發(fā)展的同時，我國制造業(yè)還有不少短板和挑戰(zhàn)。業(yè)內(nèi)呼吁，要抓住產(chǎn)業(yè)變革的機遇期做強制造業(yè)。

　　數(shù)據(jù)顯示，今年4月份，高技術(shù)制造業(yè)同比增長11.2%，比規(guī)模以上工業(yè)快5.8個百分點，工業(yè)生產(chǎn)運行總體平穩(wěn)中不乏亮點。

　　歷經(jīng)多年發(fā)展，我國已經(jīng)成為全球第一制造大國。但與此同時也有一些短板。“我國制造業(yè)大而不強的問題仍然突出，在高速、高精、高強、高穩(wěn)定性等方面和國外相比，仍有較大差距。”機械工業(yè)信息研究院院長李奇日前在百萬莊論壇上說。

　　特別是在高端裝備制造業(yè)方面，“專用的生產(chǎn)設(shè)備、專用生產(chǎn)線以及專用檢測系統(tǒng)方面還有不少需要進口，制約了高端裝備創(chuàng)新發(fā)展，成為‘短板’裝備。”機工智庫研究員司建楠說。

　　挑戰(zhàn)中有機遇。“當(dāng)前，世界正處于國際貿(mào)易秩序重塑、新一輪產(chǎn)業(yè)革命興起的變革期，最近十年也是決定未來百年產(chǎn)業(yè)格局的關(guān)鍵時期。”李奇說。

　　“進入2019年，制造業(yè)內(nèi)外部出現(xiàn)了一些新變化。”中國機械工業(yè)聯(lián)合會執(zhí)行副會長薛一平認為，新變化包括：主要產(chǎn)品產(chǎn)量有所恢復(fù)，行業(yè)運行形勢分化，價格指數(shù)持續(xù)低位，固定資產(chǎn)投資恢復(fù)性增長等。

　　面對新形勢，薛一平認為，機械行業(yè)應(yīng)以穩(wěn)中求進應(yīng)對穩(wěn)中有變，要主動做好應(yīng)對全球經(jīng)濟變化的各項準備工作，要繼續(xù)關(guān)注推進行業(yè)轉(zhuǎn)型升級向縱深發(fā)展的情況，要充分研究激發(fā)企業(yè)活力打造全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)。

　　“未來5年至10年，是高端裝備補短板的重要機遇期，要加快體制機制創(chuàng)新，通過提升高端裝備的核心競爭力，加快構(gòu)建重大‘短板’裝備的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系，助力我國邁向制造強國。”司建楠說。

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       隨著信息科技時代即“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的到來，科學(xué)技術(shù)正在不斷推進更新，互聯(lián)網(wǎng)正在以它獨特的方式引領(lǐng)全國乃至全球的進步。從技術(shù)上而言：憑借著計算機運行處理速度的大幅提升，以及云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能的應(yīng)用成本也在大幅度降低。

　　從需求上而言：市場經(jīng)濟的發(fā)展、廣大消費者對別具一格的個性化定制和對產(chǎn)品的品質(zhì)消費需求也在不斷提升，因此就極大程度增加了制造業(yè)的繁雜性和要求改革創(chuàng)新的迫切性，包括生產(chǎn)的組織形式、質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)、倉儲物流等環(huán)節(jié)。　　

　　面對越來越復(fù)雜的系統(tǒng)和人類學(xué)習(xí)應(yīng)對能力的有限性，接納人工智能就變成了社會發(fā)展、經(jīng)濟增長、人類演化的必然，更是為了滿足人們高質(zhì)量生活的需求。　

　　怎樣利用人工智能技術(shù)代替人腦，甚至使其領(lǐng)先人腦來實現(xiàn)制造業(yè)效率的提升呢？　

　　“物理世界”和“數(shù)字世界”的碰撞催生了制造業(yè)的巨大轉(zhuǎn)變！傳統(tǒng)制造業(yè)單一的生產(chǎn)模式以及人員思維方式和認識方面的局限性，導(dǎo)致系統(tǒng)中很多更加有益的價值并未被完全挖掘出來，但以人工智能為代表的新技術(shù)能為傳統(tǒng)制造業(yè)帶來巨大的改變，能擺脫人類認知的局限性，提升制造效率，通過數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析來為決策支持和資源優(yōu)化提供可量化依據(jù)。　

　　本文主要闡述了人工智能在不同的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，包括產(chǎn)線設(shè)備、質(zhì)量檢測、倉儲物流三個方面的運用。　　

　　一、人工智能對產(chǎn)線設(shè)備的影響　

　　1、生產(chǎn)線設(shè)備維護　

　　工廠運維方面：如果某一條生產(chǎn)線在生產(chǎn)過程中突然發(fā)出故障警示，該設(shè)備能進行自我診斷，找到出現(xiàn)問題的地方和分析出產(chǎn)生該故障的原因，憑借歷史維護記錄和維護準則來告知我們應(yīng)該如何解決該設(shè)備故障，甚至能夠讓機器實現(xiàn)自我診斷、自我解決、自我恢復(fù)。　　

　　預(yù)測性維護方面：試想一下假如工業(yè)生產(chǎn)線或生產(chǎn)設(shè)備在生產(chǎn)過程中突然出現(xiàn)故障，可想而知造成的損失是無法估量的。如果能充分利用大數(shù)據(jù)建模和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進科技算法進行提前預(yù)判，就能讓機器設(shè)備在出現(xiàn)故障之前就能分析出或者感知到可能會出現(xiàn)的一系列問題。　　

　　2、產(chǎn)線設(shè)備參數(shù)優(yōu)化　

　　生產(chǎn)產(chǎn)線工位有少有多，可能會有幾十個甚至上百個，其中涉及到的產(chǎn)線設(shè)備、生產(chǎn)材料、員工等都非常繁多。　

　　通過基于生產(chǎn)線的大量數(shù)據(jù)分析和智能計算能夠核算出每個工位最佳的人員配比，使生產(chǎn)線平衡率盡可能提高。　　

　　減少物質(zhì)能源、時間和資金的占用浪費，盡可能降低生產(chǎn)成本和員工的疲勞度，減少設(shè)備損壞和員工工傷的概率，從而優(yōu)化生產(chǎn)工藝，改善產(chǎn)品品質(zhì)。　　

　　提高生產(chǎn)效率，節(jié)約生產(chǎn)成本則是提高企業(yè)效益的最佳選擇！　　

　　現(xiàn)如今很多工廠都還是在利用傳統(tǒng)的人工質(zhì)量檢測來對產(chǎn)品進行質(zhì)量評估，質(zhì)檢員每天需要花十多個小時的時間去判斷產(chǎn)品質(zhì)量是否合格。但長時間下來肉眼確實難以承受，視覺疲勞的情況下也很容易造成工作上的失誤。　

　　二、人工智能在質(zhì)量檢測方面的優(yōu)勢　

　　既然人工質(zhì)檢存在這么多弊端，那為什么之前沒采取技術(shù)手段來幫助解決質(zhì)檢問題呢？　

　　最主要的原因就是在于傳統(tǒng)的視覺檢測設(shè)備大概有百分之三十左右的誤判率，而人工智能最重要的一個能力就是學(xué)習(xí)能力，例如同樣一個劃痕，它可能會和傳統(tǒng)的系統(tǒng)一樣第一次都會出現(xiàn)錯誤，但通過深度學(xué)習(xí)后人工智能可以在第二次第三次杜絕此類錯誤的出現(xiàn)。　　

　　正如人工智能首席專家吳恩達和富士康合作的智能檢測，通過利用深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就能夠讓電腦快速學(xué)習(xí)做自動檢測工作。　　

　　三、人工智能在倉儲物流方面的運用　　

　　在倉儲物流中，隨著新技術(shù)的不斷引入，體力勞動者是第一個要面臨被替代的風(fēng)險，因為人工智能所創(chuàng)造的動力機制能夠在全天24小時的情況下來完成相應(yīng)的工作任務(wù)，并且能夠保正工作的精準性，降低了員工在處理重型機械時給自己或他人造成事故的風(fēng)險。在2014年亞馬遜的Kiva機器人被引進，他在倉庫中的工作速度比人類快得多，在使用人工智能技術(shù)來替代體力勞動是更高效更經(jīng)濟的選擇。　　

　　在倉儲環(huán)節(jié)，對于企業(yè)倉庫選址的優(yōu)化問題，人工智能技術(shù)能夠根據(jù)現(xiàn)實環(huán)境的種種約束條件，如顧客、供應(yīng)商和生產(chǎn)商的地理位置、運輸經(jīng)濟性、勞動力可獲得性、建筑成本、稅收制度等，進行充分的優(yōu)化與學(xué)習(xí)，從而給出接近最優(yōu)解決方案的選址模式。人工智能能夠減少人為因素的干預(yù)，使選址更為精準，降低企業(yè)成本，提高企業(yè)的利潤。　　

　　在庫存管理方面，人工智能在降低消費者等待時間的同時使得物流相關(guān)功能分離開來，令物流運作更為有效。　　

　　人工智能技術(shù)最廣為人知的一個應(yīng)用就是通過分析大量歷史數(shù)據(jù)，從中學(xué) 結(jié)相應(yīng)的知識，建立相關(guān)模型對以往的數(shù)據(jù)進行解釋并預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。　　

　　庫存管理的方法是人工智能技術(shù)應(yīng)用較早的領(lǐng)域之一，通過分析歷史消費數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整庫存水平，保持企業(yè)存貨的有序流通，提升消費者滿意度的同時，不增加企業(yè)盲目生產(chǎn)的成本浪費，使得企業(yè)始終能夠提供高質(zhì)量的生產(chǎn)服務(wù)。　　

　　早在兩年前，就有企業(yè)通過智能眼鏡掃描倉庫中的條碼圖形以加快采集速度和減少錯誤。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，AR為物流提供的增值，在采集數(shù)據(jù)過程中效率提高了25%。　　

　　對于運輸路徑的規(guī)劃，智能機器人的投遞分揀、智能快遞柜的廣泛使用都大大提高了物流系統(tǒng)的效率。　　

　　隨著無人駕駛等技術(shù)的成熟，未來的運輸將更加快捷和高效，通過實時跟蹤交通信息，以及調(diào)整運輸路徑，物流配送的時間精度將逐步提高。而無人監(jiān)控的智能投遞系統(tǒng)也將大大減少包裝物的使用，更加環(huán)保。　

　　云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、智能終端等互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的投入，幫助制造型企業(yè)直接接入互聯(lián)網(wǎng)，可以促進信息的廣泛流動，實現(xiàn)更廣范圍的信息分享和使用，從而降低信息處理成本。