“數(shù)據(jù)革命”全面爆發(fā)！人工智慧AI賦能智慧製造 (下)

文：陳芊卉 2020-8-11

人工智慧 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù) 人機(jī)協(xié)同

為解決應(yīng)用軟體是由多個(gè)功能模組聚合而成複雜度高且難以拓這些問(wèn)題，越來(lái)越多的工業(yè)軟體將在新的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上，以微服務(wù)的方式實(shí)現(xiàn)，小而精，易於敏捷開(kāi)發(fā)，獨(dú)立更新和管理。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)支撐 深挖大數(shù)據(jù)「AI+製造」場(chǎng)景價(jià)值

隨著物聯(lián)網(wǎng)向製造領(lǐng)域的加速滲透，工業(yè)OT層數(shù)據(jù)採(cǎi)集範(fàn)圍不斷擴(kuò)大，製造數(shù)據(jù)的規(guī)模、類型和速度正呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，企業(yè)對(duì)於資訊化軟體的依賴程度也越來(lái)越高，如PLM/PDM、ERP、MES、APS、CRM、SCM、SPC等等。上述各式軟體不僅需要協(xié)調(diào)管理好企業(yè)內(nèi)部資源，還需要良好支撐不同企業(yè)間資源與業(yè)務(wù)的交互實(shí)現(xiàn)不同主體、不同系統(tǒng)間的高效集成。

為解決應(yīng)用軟體是由多個(gè)功能模組聚合而成複雜度高且難以拓這些問(wèn)題，越來(lái)越多的工業(yè)軟體將在新的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上，以微服務(wù)的方式實(shí)現(xiàn)，小而精，易於敏捷開(kāi)發(fā)，獨(dú)立更新和管理。

在製造業(yè)這個(gè)龐大的產(chǎn)業(yè)，數(shù)據(jù)的連通與交互更為複雜，要讓「人工智慧+製造」的夢(mèng)幻般應(yīng)用場(chǎng)景儘快成為現(xiàn)實(shí)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為關(guān)鍵的基礎(chǔ)平臺(tái)。借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，打破傳統(tǒng)企業(yè)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0所強(qiáng)調(diào)的橫向整合、縱向整合和端到端整合，進(jìn)入「人工智慧+製造」關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景。

沒(méi)有數(shù)據(jù)無(wú)法學(xué)習(xí) 企業(yè)需要AI Thinking

「人工智慧發(fā)展一定是從數(shù)據(jù)最大、最快能產(chǎn)生價(jià)值的領(lǐng)域開(kāi)始，決定AI商業(yè)化的關(guān)鍵在於應(yīng)用行業(yè)本身收集數(shù)據(jù)的情況。」《人工智慧》作者李開(kāi)復(fù)曾不止一次在公開(kāi)場(chǎng)合這樣喊話。誠(chéng)然，沒(méi)有大數(shù)據(jù)就無(wú)法深度學(xué)習(xí)，因?yàn)樵趩我活I(lǐng)域，經(jīng)過(guò)大量的數(shù)據(jù)，能夠達(dá)到比人更精確的判斷?？梢哉f(shuō)，有了大數(shù)據(jù)就有了AI的機(jī)會(huì)。

AI時(shí)代，深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)密不可分。深度學(xué)習(xí)可以從大數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的數(shù)據(jù)、知識(shí)或規(guī)律，然後再將這些概念或知識(shí)應(yīng)用到新數(shù)據(jù)上。任何擁有大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，都可以找到深度學(xué)習(xí)的空間，從而尋找AI應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)的可能性。

但是，在導(dǎo)入AI技術(shù)前，我們必需理解到：AI要靠數(shù)據(jù)才能發(fā)揮作用，唯有透過(guò)海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)後，才能讓AI達(dá)到自行調(diào)適與優(yōu)化的效果，因此數(shù)據(jù)可說(shuō)是AI的必要前提。

面對(duì)AI的應(yīng)用，企業(yè)常常面臨數(shù)據(jù)不足的情況。對(duì)很多企業(yè)來(lái)說(shuō)，實(shí)際的情況可能是連結(jié)構(gòu)化的資料收集都沒(méi)做到，或者有資料散落在各系統(tǒng)無(wú)法整合。針對(duì)這類情況，很多專家都建議應(yīng)該回頭來(lái)先做好基本的軟體系統(tǒng)的導(dǎo)入和好好先做好數(shù)據(jù)的累積。因?yàn)锳I的實(shí)現(xiàn)需要實(shí)現(xiàn)的過(guò)程，沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)的重視，AI離企業(yè)還很遠(yuǎn)。

對(duì)此強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)蒐集的重要性，東海大學(xué)軟體工程與技術(shù)中心主任周忠信教授表示，目前市面上的AI訓(xùn)練，大多數(shù)是由下往上學(xué)習(xí)AI技術(shù)，例如深度學(xué)習(xí)等開(kāi)發(fā)，但對(duì)於企業(yè)管理階層而言，鑽入AI技術(shù)小宇宙不僅在時(shí)間、成本不符效益，更可能迷失企業(yè)運(yùn)用AI的初衷。因此，周忠信教授提出「AI Thinking (人工智慧思維)」認(rèn)為技術(shù)和數(shù)據(jù)都很重要，但企業(yè)若要萬(wàn)事具備才能使用AI，也絕對(duì)不是個(gè)法子，關(guān)鍵是要從model-based轉(zhuǎn)換到learning- based上，儘早讓既有數(shù)據(jù)展開(kāi)學(xué)習(xí)，才能讓數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成決策訊息。

▲東海大學(xué)軟體工程與技術(shù)中心主任周忠信教授：不要被AI技術(shù)綁架，要建立具備將AI運(yùn)用於企業(yè)的能力，才能讓企業(yè)順利踏上智慧轉(zhuǎn)型之路

所謂AI思維不在強(qiáng)調(diào)AI技術(shù)，而是強(qiáng)調(diào)具備對(duì)AI抽象概念的理解。AI技術(shù)的範(fàn)圍頗廣，從電腦視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)到強(qiáng)化學(xué)習(xí)等，若要先懂得這些技術(shù)才能將之運(yùn)用在企業(yè)上，那麼企業(yè)將很難順利轉(zhuǎn)型成功。因此如何跨越AI技術(shù)議題，仍能具備AI的運(yùn)用能力。

周教授定義AI思維的四個(gè)「自」構(gòu)面，分別為自動(dòng)、自學(xué)、自主與自覺(jué)。若將AI思維運(yùn)用在企業(yè)上來(lái)舉例，自動(dòng)掌變化，例如運(yùn)用AI的視覺(jué)辨識(shí)，自動(dòng)檢視產(chǎn)品，掌握產(chǎn)品的瑕疵變化；自學(xué)擬預(yù)測(cè)，AI的觸手可以深入企業(yè)數(shù)據(jù)當(dāng)中，擬定預(yù)測(cè)模型，協(xié)助企業(yè)預(yù)見(jiàn)趨勢(shì)；自主佐決策，運(yùn)用AI擷取職能的關(guān)鍵知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，主動(dòng)輔佐管理者做好決策；自覺(jué)重體驗(yàn)，代表AI不是取代人，而是以人為中心，來(lái)滿足使用者的應(yīng)用與互動(dòng)體驗(yàn)。

AI+ERP深度學(xué)習(xí)融合大數(shù)據(jù)應(yīng)用典範(fàn)-小慧

除製造業(yè)的應(yīng)用外，AI於軟體開(kāi)發(fā)也不例外。ERP智慧化便是AI領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)結(jié)合的典型應(yīng)用方向。作為製造業(yè)最為核心智慧運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，如何實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的企業(yè)級(jí)ERP智慧化用戶體驗(yàn)，成為被熱烈討論的議題。以鼎新電腦所推出之智慧語(yǔ)音助理小慧為例，可以聽(tīng)得懂用戶講的話，在龐大的企業(yè)資料庫(kù)中，快速獲取所需的資訊。從此讓ERP系統(tǒng)可以透過(guò)自然的對(duì)話與系統(tǒng)溝通，讓用戶可以擺脫面對(duì)各種不同系統(tǒng)的複雜和困擾，讓工作變得簡(jiǎn)單、高效。

結(jié)合大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，圍繞「自我學(xué)習(xí)」這一AI重要特性，智慧的ERP將能以語(yǔ)音對(duì)話的形式與用戶隨時(shí)隨地快捷交互，完成自我需求、自我分析、自我決策、自我執(zhí)行迴圈，既可簡(jiǎn)單高效完成日常工作任務(wù)和精準(zhǔn)數(shù)據(jù)查詢，更能提供智能化的決策建議與異常警示，給出更合理的行動(dòng)建議。這也能將用戶從日常操作的重複性工作中徹底解放出來(lái)，投入到更具價(jià)值的業(yè)務(wù)和決策層面。

逐夢(mèng)人工智慧 掘金數(shù)據(jù)紅利

如果說(shuō)，農(nóng)耕社會(huì)和工業(yè)社會(huì)，人類基於物質(zhì)和能量的動(dòng)力工具得到極大的發(fā)展；今天，勞動(dòng)工具則轉(zhuǎn)向了基於數(shù)據(jù)、資訊、知識(shí)、價(jià)值和智慧的智力工具，數(shù)據(jù)紅利時(shí)代來(lái)臨。於此AI、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)將對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)生愈重要的影響之際，AI已展現(xiàn)出前所未有的數(shù)據(jù)紅利，這些如金礦般的數(shù)據(jù)紅利，也正在為各產(chǎn)業(yè)帶來(lái)不可預(yù)測(cè)的爆發(fā)點(diǎn)。

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