桥头东莞网站建设,四川网站设计成功柚米科技,唯品会一家专做特卖的网站,万表网手表官网来源#xff1a; 航空工业 摘要#xff1a;所谓的机器换人只是低端工作#xff0c;高端工作的智能绝大部分决策管理还是靠人来完成。机器换人仍只是自动化的老路#xff01;以下精彩内容为中国航空工业信息技术中心首席顾问宁振波在近日举办的“第九届航空航天信息化建设合… 来源 航空工业 摘要所谓的机器换人只是低端工作高端工作的智能绝大部分决策管理还是靠人来完成。机器换人仍只是自动化的老路以下精彩内容为中国航空工业信息技术中心首席顾问宁振波在近日举办的“第九届航空航天信息化建设合作峰会”上的主题演讲题为《三论智能制造的基础-数字化和人工智能》。 以下为正文 当我们一步步的把方法、知识和经验变成软件和模型的时候是不是在一步步的走向智能大家应该很清楚在过去几年里浮躁不是少数人的行为特朗普让许多中国人头脑清醒了起来。2014年到2016年我们讲论智能制造2017年和2018年讲再论智能制造我们必须搞清楚智能制造是什么智能制造是用软件来定义控制数据的自动流动解决复杂产品的不确定性问题。制造业大而不强说到底是研发不强当然不仅仅是生产它既有研发工艺生产交付交付或者维护维修过程以及整个的综合管理体系。我来说一个数据真实的广东省经济的数据。广东省GDP中国第一大省但是90%的企业单位没有自主研发能力大家想一想是不是很可怕换句话说我们是代工厂或山寨工厂是血汗工厂。主席多次讲过中国制造大而不强在哪是研发不强。我看了很多材料我们工业互联网的优秀案例也好评价也好应该是把研发设计放在第一位生产制造放在第二位综合保障和服务大数据采集放在第三位运营管理和物流放在第四位但是在全国报上来的材料里运营管理和物流的项目报的最多其次是交付维维护第三是智能制造过程而最难的研发设计反而报的项目最少。华为为什么牛去年我在福州参加了华为全球大会2018年的专利统计中欧洲所有专业里专利数量西门子第一华为第二。为什么美国举全国之力来收拾华为是不是美国人感到害怕因此我们一定要清楚智能制造是要干什么智能制造是全员的事不是某几个人的事。我们企业转型升级相当于做手术一个人要做手术首先要做诊断除非是车祸紧急救援普通情况下不把病情查清楚你敢下手么一定是先诊断清楚才开始做瞎做的结果一定会是投入大量资金后走到沟里去。同理企业的能力和水平在哪个点上每个企业的水平不一样制造流程中设计、工艺、制造、生产、设备维修、交付等环节从哪开始做先做哪个系统后做哪个一定要搞清楚。比如说中国过去几十年里在ERP上吃了大亏为啥2003年到2005年联想和华为先上了ERP系统当时的生产情况挺好的结果到了2005年华为发现了输入包不完整的问题华为马上就换了PLM系统虚拟的模型包不完整了吃了很多亏。什么意思呢ERP和PLM系统紧密关联它的MBOM一定来于PLM。很多系统是前面做不好后面做了就推翻重来这就是中国的企业大部分吃很多亏的原因。最典型的案例就是西门子的安贝格城化工厂。他们原先生产PLC控制器每天生产6万个每个都不一样。首先个性化定制的结构不一样接口标准不一样总线不一样通信协议不一样软件不一样印刷板不一样。原先是千分之五的不合格品率转型升级之后现在是百万分之五不合格品。我也碰到很多企业问我我们花了很多钱上的项目都没有得到什么效益我说路线错了选型错了一定不会见效。在第四次工业革命的转型过程中一定会有一部分企业发展壮大形成国家能力也一定会有大量的企业走错路。“云大移物智”“云大移物智”不是单独存在的它有关联关系的要是只单独考虑某一个问题一定会出大错误。但是在过去几年里好像在讲智能制造时不讲“云大移物智”整个人就都傻了是吧我不知道大家有没有思考过这样一个问题如果我们的集成电路芯片做好了我们的工业基础软件做好了“云大移物智”完全可以随便搭建。构成智能制造的基础是集成电路芯片和基础工业软件必须先解决这两个关键问题这两块如果没有“云大移物智”全是空中楼阁当然我不反对推进机器人无人工厂但核心应该是经济性合算不合算不合算就晚点再上一定要算好账。我到德国考察多年发现德国二战后的工业发展是一步一个台阶的往上走。我们中国的工业在改革开放的四十年里取得了巨大的成就但是我们要正确认识我们在哪反过来说如果没有西方国家几百年工业发展的道路我们这四十年能走的这么快吗跟着走容易创新难。用管理简化技术问题我们总是试图用技术来进行管理很多领导说买ERP我买了世界上最好的管理软件为啥管理上不去你买个软件就能解决管理问题了吗这是两件事情。你为啥不向任正非学习呢看看他们是怎么做的。西方人思维是利用管理来简化技术问题。比如说成飞公司流程检测项目当时就是集团数码帮助做的做的非常好。把整个生产流程和管理流程简化了再做信息化不就简单了当时咱们空军司令员许其亮在丰台空军招待所讲过标准化的问题是把复杂问题简单化简单问题流程化流程问题信息化用管理来解决很多技术问题。所以智能化的意义在于从管理入手实际上很多问题不用解决。实际上现在的工业已经不是传统工业传统工业是基于实物的质量管理体系只管实物。现在航空工业的质量体系比如在一架飞机研制过程中首先定义的是软件采用什么版本同一个飞机几十家甚至上百家场所参与用同一个软件同一个版本送来的模型不仅有几何外形还有材料数据可以在计算机上算飞机的功能和性能减少了大量的转换。这就是用管理来减少转换技术。对人工智能的认识实际上对人工智能的认识西方讲的是从数据到信息到知识再到智慧。数据是过去过程通过信息知识关联再到知识形成整体最后进行系统整合。关于人工智能的建议现有的所有科学方法和原理都解读不了人的大脑对人的智能认识我们现在是一片空白。我们人类有1000亿个脑神经细胞但是世界最领先的团队也只能模拟52个脑神经细胞的连接关系。大家可以思考一个关于大脑和电脑的问题电脑有CPU每个CPU有很多核如果一个核相当于一个人脑细胞的话有个最大的问题就是新陈代谢。人的一个脑细胞死亡了可以自动从脑神经网络上剥离通过静脉血液排出人体。人还有干上的脑细胞干上的脑细胞不但可以制造新的脑细胞并自动连接上脑神经网络还可以把原来脑细胞的知识自动传递到新的脑细胞中来。再看集成电路14nm的集成电路是目前最经济性最好的可能有人会告诉我现在美国已经推出7nm的集成电路了它的经济性其实不好。集成度越高、内部线条越细其内部的效应使集成电路到了天花板当然还有耗能问题。AlphaGo耗能300kW一千多颗CPU170多个GPU。我后来开玩笑说我们输给AlphaGo但我们一碗豆浆两根油条就能工作。所以仔细考虑之下人工智能问题没有那么简单。中科院人工智能研究的几个顶尖专家告诉我人工智能现在还达不到三岁的水平。正确理解智能制造接下来我们要正确理解智能制造一个复杂的组织体制应该怎么样智能工厂的大脑在哪它是在决策层还是管理层。五年前有个领导跟我说我知道什么叫智能制造我说那你说一下吧他说机器换人就是智能制造我就笑了我说先用机器把你换掉他傻了。我是什么意思呢意思是所谓的机器换人只是低端工作高端工作的智能绝大部分决策管理还是靠人来完成。因此我个人认为什么是智能制造呢是在正确的决策管理下形成的自主研发体系。再多的机器人、再多的数控数控设备、再多的智能仓库和智能物流也还是停留在操作层面的仍然是自动化的传承不是智能制造。如果把智能制造比作一场马拉松比赛的话我们中国智能制造作为其中一名运动员正在热身尚未上场。现在这些工厂搞的仅仅是生产线上的小事还是过去的自动化。我再说一个常识性的东西可能大家都没有想过。大家都看到工业4.0发展或四次工业革命发展的图了大家反思一下第一次第二次第三次工业革命哪一次不是几十年甚至上百年的历史。如果以大家公认的2013年4月份汉诺威博览会德国人发布工业4.0作为第四次工业革命的开始的话满打满算到现在不到六年你就智能工厂智能制造了这是句玩笑话数字化才是基础我们目前要努力去做的是数字化制造数字化就已经非常困难了。过去我们讲的就是实物到实物中国的传统制造是二元系统HPSH是humanP是physicalS是system。新的发展方向是HCPS这是我们中国的创新H是人P是物理空间C是网络空间cyber。1991年波音777研制的时候用了七八百种工业软件互不关联形成了14个报表。2005年787的研制上了一个大台阶形成了波音的全球研制体系用了8000种工业软件。波音现在有8500种工业软件它还只敢说是数字化不敢说智能化。我们在思考如果我们把数字化制造做到了智能制造离我们还远吗当我们把大部分成熟的工作一步步变成软件和模型并交给电脑来干的时候我们是不是走向智能了当我们绝大部分步骤都由电脑完成的时候是不是一脚就能踹开智能的大门了实际上智能制造的基础就是数字化。我们需要有高速工业互联网的连接有大量的工业APP的支持才能够在虚拟空间中完成产品的全寿命周期的设计制造实验反复考核反复检查发现设计的问题工艺的问题制造的问题。发现问题之后改模型要比改实物容易吧最后没有问题了我想造就可以造从虚拟空间映射到物理空间去。过去的生产线是手工的现在我们要建成数字化生产线未来还要成为智能化生产线。我们还要把网络空间中的虚拟实验和仿真验证映射到实物实验过程中在网络空间中大量的仿真大量的数据实验。做了大部分工作之后实物实验可以只做验证性的实验减少了很多工作量。总结最后我想小结的是智能制造的本质是软件化的工业技术由软件控制数据的自动流动解决复杂产品的不确定性。软件化的工业技术软件定义的生产体系肯定会带来生产关系的优化和重构必然会有一部分企业发展壮大也有一部分企业大浪淘沙跟不上潮流这是历史的必然。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
