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疫情之下:工業(yè)智能的機(jī)遇與挑戰(zhàn)?
更新時(shí)間:2020-04-14  |  點(diǎn)擊率:2036

隨著現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)時(shí)代:不斷的數(shù)字化、智能化推動(dòng)工業(yè)變革是大勢(shì)所趨,但是在應(yīng)對(duì)突發(fā)事件時(shí),工業(yè)企業(yè)在復(fù)工復(fù)產(chǎn)中不完善的問(wèn)題相繼凸顯:返程復(fù)工人員短缺、供應(yīng)鏈原材料短缺、物流運(yùn)輸不暢、遠(yuǎn)程協(xié)同機(jī)制不成熟等。

疫情倒逼一些企業(yè)放腳步想一想自己遇到的痛點(diǎn)和困難,是不是有更好的方式解決,能夠提前準(zhǔn)備,而這同時(shí)也倒逼了人工智能工業(yè)應(yīng)用的加速發(fā)展。

今年2月,工信部發(fā)布通知,要求運(yùn)用新一代信息技術(shù)支撐服務(wù)疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)工作,并強(qiáng)調(diào),制造企業(yè)與信息技術(shù)企業(yè)合作,深化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)軟件(工業(yè)APP)、 人工智能、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)/虛擬現(xiàn)實(shí)等新技術(shù)應(yīng)用,推廣協(xié)同研發(fā)、無(wú)人生產(chǎn)、遠(yuǎn)程運(yùn)營(yíng)、在線服務(wù)等新模式新業(yè)態(tài),能加快恢復(fù)制造業(yè)產(chǎn)能。人工智能等前沿科技在工業(yè)抗疫、復(fù)工中起到怎樣的作用?疫情沖擊下,工業(yè)智能能否按下快進(jìn)鍵?品牌、技術(shù)、創(chuàng)新、質(zhì)量、智能、自動(dòng)化、信息、科技、高精密……才是時(shí)代的需求

疫情之下,從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,工業(yè)企業(yè)究竟該做什么?
當(dāng)災(zāi)難來(lái)臨時(shí)
活下去是人的本能
可疫情過(guò)后長(zhǎng)遠(yuǎn)的生活同樣是我們應(yīng)該考慮的!
對(duì)于工業(yè)企業(yè)來(lái)說(shuō),產(chǎn)品再好,也要傳出去讓人知道才是硬道理!雖然受疫情影響,部分工業(yè)企業(yè)通過(guò)線上直播的方式也有相應(yīng)的收獲,但傳統(tǒng)工業(yè)行業(yè)所針對(duì)的知識(shí)內(nèi)容技術(shù)太專業(yè),面對(duì)的也都是高知人群,單純只搞幾場(chǎng)直播能轉(zhuǎn)化多少?很多只是走了個(gè)過(guò)場(chǎng)。展覽依然是企業(yè)品牌宣傳、產(chǎn)品推廣、維護(hù)關(guān)系、訂單銷售的。

受疫情影響,原本3月份的企業(yè)生產(chǎn)、采購(gòu)高峰,也將推遲至6月,而工業(yè)制造業(yè)企業(yè)在經(jīng)歷大半年的疫情之后,應(yīng)當(dāng)迅速找到大平臺(tái)渠道將企業(yè)、品牌、產(chǎn)品等宣傳推廣出去,企業(yè)內(nèi)部也應(yīng)該加快推動(dòng)生產(chǎn)管理方式升級(jí),盡快與政策掛鉤,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)信息化、智能化、自動(dòng)化、無(wú)人化等的改造,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈,就算拋開所有這些因素,你也應(yīng)該盡快來(lái)證明“你還活著”!“當(dāng)前的疫情引發(fā)了太多平時(shí)看似平常,但是實(shí)則不太合理或者是需要解決的痛點(diǎn)。”

挑戰(zhàn)與機(jī)遇

其實(shí)也是一個(gè)個(gè)商機(jī)。

市場(chǎng)調(diào)研和案例進(jìn)行分析。對(duì)面板行業(yè)來(lái)說(shuō),傳統(tǒng)的視覺(jué)缺陷檢測(cè)和分揀設(shè)備,無(wú)法滿足工業(yè)領(lǐng)域日益復(fù)雜精密的檢測(cè)需求,在實(shí)際產(chǎn)線上依然需要人工肉眼復(fù)檢,沒(méi)有切實(shí)地給企業(yè)節(jié)省人力和提高效率。對(duì)企業(yè)而言這不僅僅意味著降本增效,尤其在疫情期間,有些制造業(yè)企業(yè)愿意花錢卻找不到人干活,這也是AI帶來(lái)的直觀的好處。

而明略科學(xué)院主任于政則提到幫助上海地鐵的智能維保和國(guó)家電網(wǎng)線路的巡檢知識(shí)圖譜的智能服務(wù)系統(tǒng),尤其在疫情期間,該智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和高效預(yù)警和巡檢,從而減少了現(xiàn)場(chǎng)人員辦公,降低現(xiàn)在因疫情或者未來(lái)其他突發(fā)狀況帶來(lái)的負(fù)面影響。

值得注意的是,工業(yè)場(chǎng)景一個(gè)特質(zhì)是定制化,不同的細(xì)致領(lǐng)域有不同的業(yè)務(wù)特點(diǎn),很難找到一個(gè)大而全的通用的解決方案。“如何在保障方案的通用性同時(shí)又能夠靈活適配不同的

業(yè)務(wù)場(chǎng)景,是非常有挑戰(zhàn)的事情。我們也是在朝著這個(gè)方向努力。
誰(shuí)也不知道下一個(gè)黑天鵝什么時(shí)候到來(lái)。疫情是對(duì)AI在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的一次效果檢驗(yàn),既是挑戰(zhàn)也蘊(yùn)含機(jī)遇。例如,目前不少工業(yè)上成熟的智能應(yīng)用體現(xiàn)在檢測(cè)環(huán)節(jié)上。在智能機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)只做了局部的事情,AI還應(yīng)更進(jìn)一步,工業(yè)過(guò)程中更需要的是智能決策。
不過(guò),對(duì)于中小企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)的工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型,多位專家也給出建議:先從點(diǎn)開始,從自身業(yè)務(wù)需求出發(fā),結(jié)合企業(yè)自身數(shù)據(jù)情況、數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)周期、傳感器的精度等

入手,做發(fā)展規(guī)劃,“千萬(wàn)不要一個(gè)面鋪開把大量的錢花下去,制造業(yè)企業(yè)掙錢不容易。”

 

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