11月23日，以“智能制造引領創新發展”為主題的“2021人工智能與機器人應用高峰論壇”在廣州拉開帷幕。格創東智李楠博士受邀參會并發表主題演講《利用數字化與人工智能技術助力制造業轉型升級》，與李培根院士、羅錫文院士、e-works主編黃培博士等人同臺碰撞思想火花，為制造企業利用人工智能技術建設智慧工廠提供新觀點、新思路、新模式。

人工智能助力企業智能化建設的?“是與非”

目前，在工業領域，人工智能還無法100%交給計算機、交給深度學習模型，讓其在毫無專業知識或者工業模型輸入的情況下，輸出優質的關于品質預測、設備管理等相關的信息。工業領域的人工智能仍然需要基于生產數據、行業經驗以及“人機合作機制”，才能實現數據驅動的制造過程智能優化決策，發揮數據價值。

企業智能化的本質是從記錄、連接、可視、分析、預測到自適應這六步驟的逐步迭代升級，只是有不同的尺度和范圍

（從設備到車間再到工廠）。目前大部分公司的智能化發展，還停留在可視化這一步驟，能夠發展到數據分析并反向進行預測指導的公司非常少。造成這一現象的核心原因在于，人工智能技術在制造業的應用其實還面臨非常多的挑戰，可以歸納為4點：數據基礎薄弱、應用敏感度低、數據復雜、專業工具和人才缺失。

標桿案例

提供人工智能技術應用模版

以格創東智為某高科技制造企業打造智能工廠為例，依據整體發展思路——三化四步驟（三化：自動化、數據化、智能化；四步驟：自動化、IoT、大數據、智能制造），逐步落地多個關鍵應用，推動智能工廠的建設。

01工業物聯網平臺打造扎實數據基礎

該制造企業具有高自動化、高節拍、良率效率幾乎達到極限、停機損失巨大等特點，因此必須高效發揮數據的價值。格創東智為其搭建的工業物聯網平臺可以將以往采集不到的生產數據全部匯集到平臺里，基于這些數據去做設備預測性維護、生產環境監控等應用，提高數據利用價值。

02數據中臺支撐上層應用

工業物聯網平臺收集數據后，通過數據中臺來進行數據分析，從而支撐上層應用例如生產分析平臺、運營分析平臺、智能分析平臺等。

03關鍵應用陸續上馬

格創東智為該企業打造了多個智能化應用，逐漸形成一套360度品質監控管理體系：

工業大數據應用（如東智多因子分析建模工具MFA等）提升極致良率；

視覺檢測應用（如東智視覺檢測系統、ADC系統等）建立自主學習模型，實現無間斷、精準的AI圖像識別功能；

設備預測性維護應用（如東智設備健康管理EHM）提前檢測設備異常，降低設備異常停機損失；

能源管理應用（如東智智慧能源管理EMS）提供綜合能源服務平臺，減少能源消耗，提高能源利用率

......

*E-works主編黃培博士與李楠博士同臺互動

人工智能助力智能工廠建設的

“錦囊妙計”

如何利用人工智能技術更好地推動智能工廠建設，格創東智總結了以下四點經驗：

01聚焦核心業務場景

制造企業的“KPI”可以歸納為QCDI四個關鍵詞（Q-品質；C-成本；D-交期；I-創新）。企業需要確定自身智能工廠建設的最重要的痛點在哪個環節，然后“因材施教”，針對性通過人工智能技術解決痛點。

02組織與文化變革

在以往的分享中有提過，我們建議企業一定要成立一個無論是虛擬化還是實體化的智能制造推進部門，在IT、品質生產、供應鏈物流等所有相關部門中抽取1-2個核心關鍵用戶放到推進部門里，由這些人來共同制定企業未來3-5年的智能制造推廣戰略。這樣的分工能夠較好的保證智能制造的推廣和復制。

以TCL轉型之路來說，TCL外部孵化了獨立的工業互聯網公司格創東智，與內部的數字化委員會、旗下產業形成了“鐵三角”，而這也是企業能夠成功進行智能化轉型并取得巨大成效的最重要原因。

03賦能一線生產工程師

智能工廠的建設歸根結底，是為了賦能一線生產工程師，讓工程師即使不具備豐富的IT經驗知識，也能讀懂數據、讀懂設備，在生產過程或設備出現故障的第一時間，甚至出現故障之前，能夠快速響應或者提前預判，解決問題，這是智能工廠建設最能夠產生業務價值的地方。

04專業技術平臺支撐

通過給一線生產工程師提供專業工具，實現數據匯聚、數據可視化、數據價值挖掘，并通過該過程內化人工經驗，最終形成模型庫，沉淀在專業技術平臺上，繼而實現從依賴人工經驗的決策向智能化決策轉變。

編輯：fqj