智能化與製造企業智能化

智能化與製造企業智能化

我們一般認為可以通過圖靈測試的機器或系統是智能化的。圖靈測試是由艾倫.麥席森.圖靈發明，指測試者與被測試者（一個人或者機器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問，進行多次測試後，如果有超過30%的測試者不能確定出被測試者是人還是機器，那麼機器就通過了測試，就是智能化的。我們以人類本身來進一步類比智能化體系結構，如圖一所示。

• 眼睛：眼睛用來看世界，看到的是二維或三維世界，對應於圖像智能識別技術。人工智能的圖像識別技術模仿人類但經過訓練後將遠超人類識別能力，可以從成千上萬張圖片中識別出想要發現的問題。

• 耳朵：耳朵用來聆聽聲音，對應人工智能語音識別技術。目前中國的科大訊飛已經開發出識別準確度較高的語音識別系統。眼睛和耳朵本質上都屬於人工智能輸入的範疇，識別出來的信息需要經過大腦處理。

• 大腦：人腦是決策核心，所有輸入數據經由各種複雜算法處理後，通過手或口輸出。過去幾十年科學家們根據算法的不同進行智能化水平的劃分，早期的統計學派近年來逐漸被機器學習取代，尤其是機器學習中的深度學習隨著海量數據的獲得和大數據處理能力的提高獲得空前發展。

• 手：人手根據大腦計算結果進行動作執行，屬於大腦計算輸出的一部分。人工智能輸出能最大程度地優化信息系統和自動化系統的執行。

• 口：大腦執行結果的語音輸出，與手一樣語音輸出可以作為參數優化執行單元。

圖一、人工智能人類類比圖

由此可見大腦也就是人工智能的決策功能是智能化的核心，所有能夠依據輸入進行智能計算並輸出結果的單元都可以認為是智能化的。

製造企業智能化

這種智能化邏輯放到製造企業來說，就是在製造過程中採用諸如分析、推理、聚類、分類、迴歸等智能活動輔助或制定決策，通過人與智能機器的合作共事，去擴大、延伸和部分地取代人類專家在製造過程中的腦力勞動，它把製造自動化的概念更新，擴展到柔性化、智能化和高度集成化，也就是我們常說的智能製造。

智能化可以是獨立的決策過程，也可能是人機協作完成。根據數據分析模型決策就可能是自動的，但隨著機器人、VR/AR等新興技術的發展，藉助這些智能化工具極大擴展了人類專家的腦力勞動，人機協作的智能輔助決策場景也越來越多。可藉助智能決策工具輔助或制定決策的業務單元廣泛存在於製造價值鏈模型中，如圖二從橫向分商業貿易和工業生產、實體世界三個維度對製造業務從需求到供給的主要業務流程進行了建模，從智能化角度，總的來說可分為管理智能化、設備智能化和產品智能化三大類。

• 管理智能化：包括企業資源計劃和生產執行的業務範圍。

• 產品智能化：產品需求特徵定義、產品運行支持及服務、產品研發過程。

• 設備智能化：以設備為代表的物理設施智能化。

圖二、製造智能化模塊劃分

環視我國製造企業的實際運營狀態，能真正實現管理、產品和設備智能化的非常之少。因為智能化本身是一個複雜的過程，要有較好的管理基礎，對自動化和信息化水平要求也較高，而我國製造企業水平參差不齊，整體水平不高，不具備全面智能化的基礎。

以製造業發展歷程來看，機械化、精益管理、信息化是邁向智能化企業的必經階段。對這幾個階段的理解有利於製造企業對自身的智能化現狀有比較清醒的認識，並設計出適合自身狀況的智能化發展之路。下文將簡要回顧智能化發展歷程。