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AI战略决定每家企业的未来胜负

知IN 2018-05-30 11:21 次阅读

温度达到3000°F的熔融金属从钢水包流至浇铸机,经过冷却形成滚烫的橙色板坯。过去70年,这一过程发生在全球各地的钢厂中,已经重复数十亿次。

从表面来看,现代工业可能变化不大,但一场变革悄然上演:制造商正在向线上转变。过去十年,传感器成本大幅下降,让企业能够在各个生产阶段采集数据。

目前,有150亿台机器连接了互联网;到2020年,这一数值将超过500亿台。麦肯锡预测,到2025年,“智能工厂”的产值将高达3.7万亿美元。

这些现代制造商不断产生海量的数据,需要借助人工智能才可以从这些数据中挖掘出价值。

正如数据科学家Alp Kucukelbir所说:“只靠人类掌握的专业知识,根本无法梳理出想要的洞察。机器学习可以从大量杂乱的数据集中,揭示人类难以或者无法发现的模式和规律。”

看到这个机会,Kucukelbir与其他人一起创立了Fero Labs,这家公司的平台把传感器数据从工厂推送到云端,然后用机器学习算法对数据进行处理。他们的软件能够提供有关如何提高工业产量、预防成本高昂的机器故障以及减少浪费的洞察,所有这些都有利于提高产品质量和降低成本。

Fero Labs首席执行官Berk Birand解读“企业为什么需要机器学习这样的高级分析技术” 

运用传感器后,钢铁公司每年可以节省数百万美元的成本,因为这样做可以减少铁合金(一种昂贵的材料)的用量并防止“氧化铁皮”(一种有害的钢铁氧化)。Kucukelbir表示,Fero Labs能预测“氧化铁皮”,准确率高达78-100%,可使这种现象减少15%。

大多数制造商已经部署了传感器,但能够充分利用传感器的制造商非常少。Fero Labs的一个客户在一家钢厂里安装了1200个传感器,但经常使用的只有5个。在建立人工智能平台时,Fero Labs只是把以前未使用的信息传至人工智能算法,就能使传感器数据的利用率提高40倍,无需安装任何新设备,即可全面了解工厂活动。

但实时运行这些巨大的工作负载需要强大的计算能力。Fero Labs采用英特尔至强处理器来加快算法速度,这帮助他们在客户系统正式上线之前改进了机器学习模型。

Fero Labs只是英特尔与众多生态伙伴携手推动制造业转型的一个代表。而除钢铁行业之外,人工智能在其他领域甚至能带来更大的回报。

弗若斯特沙利文咨询公司 (Frost & Sullivan) 工业自动化高级研究分析师 Nandini Natarajan 表示:“我相信,汽车、航空和石油天然气行业将是人工智能技术的主要受益者。”这些制造商都有复杂的供应链,涉及数以千计的各类零部件和专用工具。

任何延迟、故障或错误都可能导致生产“单元”中断,而生产单元是精益制造系统中的独立装配点。只有人工智能可以预测各个生产单位之间的复杂交互,从而实现零部件、人力、工具和维修请求自动化,最大限度地提高效率。

信息技术与创新基金会 (Information Technology and Innovation Foundation) 全球创新策略专家Stephen Ezell称,未采用数据驱动型战略的制造商将会掉队,“如果您墨守成规,坚持老一套做法,并且没有能力实现制造流程的数字化,您的成本很可能会上涨,产品的上市周期可能会拉长,您向客户提供独特附加值的能力也会大打折扣。”

在英特尔公司首席执行官科再奇看来,AI战略决定每家企业的未来胜负,“每家公司都应当制定人工智能战略,刻不容缓。随着数字化革命进程的加快,数据越来越多、越来越复杂、越来越多样,企业必须迅速做出关键决策。为了驾驭数据洪流,企业需要人工智能战略,否则就会落后于时代。”

原文标题:制造业+人工智能,将创造3.7万亿美元新机遇

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