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卫岳歌演讲实录-聚焦工业智能 引领自动化未来
我们为什么需要人工智能?工厂亟需解决的需求依然是:在速度、质量、效率、灵活性方面获得提升,而人工智能能帮助工厂拥有更高的生产力。
关键词:

卫岳歌(Joerg Westerholt)

西门子(中国)有限公司数字化工业集团副总裁兼工厂自动化事业部总经理 

2020年7月10日,2020智能趋势峰会 

演讲实录:

大家好,我来自西门子。很高兴今天能和大家一起,探讨人工智能和边缘计算,以及这些尖端技术将如何改变工业自动化和工厂的未来。

在此之前,我想从这张图讲起。今天,你可以自己开车,也可以有别的选择。你可以坐在副驾驶的座位上,让汽车自行驾驶,而你可以放松、读书、聊天或是做其他事情。从这张图中可以看到,人工智能将改变世界,或者说它已经开始改变世界,特别是在消费领域和日常生活中,这已有目共睹。 

举例来说,当你网购时,会发现购物平台能马上给你做推荐:或许你也对这个感兴趣,因为平台已经掌握了你的购买行为,这就是我们所说的“人工智能”。但人工智能如何能在工业领域发挥作用?消费市场之外的人工智能及其应用又将如何运用在工厂里? 

我想举几个例子,我们先来说一说机器学习和物体识别。10年前,当时的硬件或是计算机是几乎不可能识别出物体的,比如分清一辆汽车和一辆摩托车,或者分清一只狗和一只猫。今天,计算机可以在99%的情况下做出正确判断,告诉你这是一辆汽车,这是一辆自行车,这是一只猫或一只狗。那么这是如何实现的呢?前提是我们需要为图片做出正确标注,并为计算机提供大量信息供其学习。 

在工业生产中,同样需要类似的功能。比如,在生产电路板时,通过告知计算机,这个是低质量的电路板,这个是高质量的电路板,显著提升质量检测流程;或者,为工厂可能遇到的潜在威胁进行分类和预警,例如人们在工作中,遇到紧急情况时,可视化系统将警告你:可能有危险情况会发生,请停止工作,采取保护措施;另一个例子,多年前大家在电视机上看到,人类与计算机进行国际象棋的比拼,计算机的学习速度是惊人的,并且是在激励中强化学习。而这些优势,我们也能运用到工业领域中,比如学习抓取和放置物体。 

通常在工厂里,会需要机器人抓取一个物体放在另一个物体上,但由于这些物体看起来不同,通常需要人为处理。如今,计算机可以每天对这一动作进行学习,包括如何寻找特殊物体,如何正确地抓取它,并成功地把它放进正确的盒子里;这是第二个例子。最后,第三个例子,我想讲的是知识系统。今天,我们拥有数以百万计、万亿计的海量信息,以医疗系统为例,我们可以向计算机提供各类疾病信息,计算机在掌握这些信息后,就能判断什么样的诊断是正确的,从而针对不同病症协助医生进行正确诊断。这又能如何在工厂里帮助我们呢?以设备仿真来举例,当我们拥有很多不同机器的行为数据时,我们可以利用这些数据,集合数字化双胞胎技术,对新设备进行模拟仿真,在真实生产前就可以了解这一类型的设备如何运转,而不用直接生产一台机器。 

这些都是人工智能改变工业的可能性所在。我们为什么需要人工智能?工厂亟需解决的需求依然是:在速度、质量、效率、灵活性方面获得提升,而人工智能能帮助工厂拥有更高的生产力。 

从西门子的角度来看,自动化的未来又是什么样的呢?目前,我们是全球最大的自动化系统供应商之一,我们提供全集成自动化解决方案以及完整的产品组合。今天,工厂应该如何进一步提高生产效率?为此,我们已经推出了运用人工智能技术的首个解决方案,帮助企业实现预测性维护等功能;接下来,我们认为在工程自动化领域将看到更多的创新,极大地减少工程师们的工作量;更进一步来说,我们的愿景是“让自动化更加自动化”。这里我只想强调一点:自主机器。没错,和自动驾驶一样,自主机器也在不断发展。诚然,这是一个远大的愿景,大家也可能有很多问题:安全性该如何保障?如何确保机器是在安全、正确地运行?确实,就像面对自动驾驶汽车一样,我们同样会有很多顾虑。当然,这仍然是一个愿景,是一个长期发展方向,是我们想要实现的目标。但是,它可以帮助我们提高生产力,减少工程相关的工作量。 

那么,这种技术是不是已经可用了呢?是的。当我们提到边缘计算时,也意味着边缘技术把云技术带到了现场层。今天,我们已经知道阿里巴巴和云改变了世界。但对于工厂来说,同样适用吗?基于数据安全的考虑,我们是否愿意把生产质量等数据上传至云端呢?答案可能是否定的。因此,边缘计算和边缘设备把云技术引入现场层,只需在云端对真正必要的数据进行管理,例如西门子的MindSphere。

另一方面,关于人工智能,它可以帮助我们进行预测性维护、设备性能优化、质量预测。在这一领域,我们正在和客户一起合作开发应用程序。大家可能会问:人工智能真的有用吗?答案是肯定的。我们从现场层获取数据,例如传感器、可视化系统、摄像机、分布式IO和PLC程序,而这个应用程序是运行在边缘设备或可与PLC相连接的特殊设备上的,然后来支持质量检测、机器人抓取和特殊分拣等工作,其实这已经可以实现了。比如,西门子已经在位于德国安贝格的工厂中使用这种技术。

我们遇到的挑战是:如何提升电路板生产的质量?我们为自己的PLC生产电路板,在质量控制上遇到了瓶颈。为了更好地控制产品质量,我们购买了X光机,每台X光机的价格大约是50万欧元,也就是400万人民币,这是一笔巨大的支出。如果想提升产量,那么我们需要更多的X光机。于是,我们想到,我们已经有了非常多数据,也清楚地知道不同电路板是什么样子,我们知道什么是完美的电路板,也知道什么是质量欠佳的。因此,我们安装了一套视觉检测系统,在生产线最后,质检决定非常明确,视觉化系统和摄像系统会通过拍摄检查电路板,并负责判断:“这块电路板是完美的,不需要检查”,或者“这块质量存在一般,需要通过X光机复检。”这种技术帮助我们极大地提高了生产力和产量。同时,也省去了购买更多X光机的费用。这是人工智能如何能够帮助客户提高生产力的案例之一。

我认为,在自动化领域,西门子的人工智能解决方案能够帮助工厂实现生产力的大幅提升。那么,究竟如何能做到这一点呢?西门子致力于通过与客户进行价值共创来实现这一目标。首先,我们拥有一支人工智能的专家团队,同时也非常了解自动化系统。与此同时,我们与客户紧密合作,共同开发他们需要的应用和人工智能软件,比如在工厂、产品、工艺、生产和人员各方面进行预测性维护、质量控制、参数优化和行为监测等。我们与客户在这些领域携手合作,将工业自动化推向更高的水平。这就是西门子所畅想的“自动化的未来”,我们正在携手客户共同实现这一愿景。

感谢各位的聆听,谢谢你们,再见!

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