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工业人工智能与企业转型应用案例

智能制造 2019-06-18 11:37 次阅读

美国辛辛那提大学特聘教授、美国NSF智能维护系统中心/工业人工智能中心创始主任李杰上台演讲;

大家好,今天我想讲一些案例,因为我的一本新书《工业人工智能》马上要出版了,预计6月份会在上海宣布发布。今天我把这本还在修订的书带来了,主要给大家介绍为什么要重新定义工业人工智能,以及这和互联网有什么关系。我认为在工业互联网里尽管每个人都不一样,每个企业做法也不太一样,但是有一个关键点却相同,即一定要为客户解决其不能解决的问题,或者客户可以通过你达到目的从而得到价值。不管是卖鱼的、卖清酒的还是轮船高铁的经营者,其目的都是一样的。

1991年我进入美国NSF,大家都知道这家机构比较中立,做出来的东西全世界分享,完全公开。当时克林顿在任,官员的责任就是研究20年之后的事情,每天吃饭谈20年之后的事。1995年我被公司派到日本先进产业研究院,即日本的工研院,我带去日本的项目就是把互联网用在机器上面,这就是美国的第一个“互联网+”项目。那时候日本是利用卫星实现远程控制机器。当时我代表NSF进行发动机和电梯的远程控制研究,成果形成的论文也是唯一可以找到最早的文章。那时的速度建模一定与远程控制相关,至于为什么要建模,原因在于不可能只靠数据做决策,这明显不够。

后来1998-2000年我在美国做研发总监,2000年之后在智能维护中心担任了教授,这个中心拥有全世界100多个企业,而且还诞生了很多新的企业。我今天就讲中国的高铁和中船。

最近这几年我写第一本书的时候,也是从滴水湖这里开始写起的。2015年开会期间上海交大创办了先进产业研究院的工业大数据,我在会上讲完之后便决定将书写出来。这本书描绘的是2001年-2015年整合的案例,后面包括智能制造,云上的工业智能以及最新的工业人工智能都能在下个月看到。

今天讲工业互联网,按照历史来看基本上有以下几种转型做法:一是像互联网公司说我也可以加上一个应用,变成“互联网+”、“互联网+金融”、“互联网+零售”,我用人脸辨识看顾客购买了多少次,多少次不买,根据零部件的喜好来确定顾客信息。这些叫做工业互联网与智能转型模式,能够带动制造后面的过程,新制造、“工业+互联网”、汽车、钢铁、风电都是如此,他本来做产品的,有问题就加互联网,远程可以看到,就专门监控你,不行就关掉。质量+互联网,生产线连在一起,把整体质量问题找到,我就可以解决生产线的问题。这个成功率很高。还有就是AI大数据+云技术赋能模式,我也可以给你解决很多问题,只要给我题目,所以你就可以做赋能。

重点来看为什么要做互联网,这一定有原因,虽然人是一个事情的核心,但是人和物是自然的连接,人不能没有物。麦克风是演讲的目的,所以人和麦克风要互动才能产生价值,重点是麦克风不会告诉人要做什么,需要人有系统地管理物,比如说某某APP管理出行。我们可以利用AR、VR等技术进行远程的管理,但是当物加上传感,它就能以通知的方式管理人的观念。这说却对也不对,比如说汽车可以直接通知人在哪里,但是必须有一个系统管理它,告诉它人是什么东西,这个系统就是我们今天讲的工业人工智能。工业互联网是管理系统,而不是一个高大上的技术系统。工业互联网中,我们今天要做的一定是解决顾客最大的痛点,工业互联网公司要准备好看到最丑陋的一面,否则不要去做。这里面的数据的技术,包括分析的技术、平台技术、OT技术,这里面要做的东西都是很重要的。今天讲到DT,AT,PT,OT,这几个T现在谈得最多是PT。我是平台公司,你和我合作就可以解决问题了,这个是梦想和幻想。做平台的公司自己一定要已经成功,自己有一个平台,接着让问题得到解决,甚至两个不认识的人在平台上面解决问题。我们现在很多企业把平台当成阳台用,有什么东西都放平台上。云平台基本上是一个平台,有6个分享,分享存储,分享网络,分享计算机,这个是基本的功能。最重要的是分享资源,不是自己有一个东西专享,而是你用的东西别人可以用。还有分享服务,分享生态,这可以带动其他很多做生态的东西。机器出了问题,传感器公司、维修公司都可以在这里,数据在我这里,所以谁先拿到数据。数据是用户的而不是你的,所以这到底是谁的数据。这到底来讲就是今天互联网的战场。很多公司说我要做云平台,要求别人给它们做出来。话不是这么说,因为用户和价值是在这里产生的,只是看别人愿意不愿意用你的。比如说一个设备,一个机器,数据出来了,我开车就可以马上利用车子里面的数据和GPS定位,路况信息都一清二楚。上海政府对此不清楚,因为没有实地考察过,但是我自己开车经过这些路,所以我知道。因此可以把车子产生的数据变成一个生态,这个数据生态从传感器出来,这个是知识生态,哪一个地方不好,哪个地方正在赛车等信息都知道,这就是服务生态。三个生态做成之后就变成自然生态,但是从哪一个开始则是随机的。就像轮胎振知道哪一个轮胎不好就从哪里调整一样,车子数据是你的,所以你可以做很多事,但是轮胎公司不知道。就看谁可以想到。

比如说轴承APP的使用。我在通用公司工作的时候,1983年我们有一个叫查理的专家,他只要耳朵一听,就知道这机器是轴承的内环坏了,再一听就能发现轴承本身外环也不好,因为内环、外环、滚珠的频率不一样。我想说为什么需要人去看?我们对轴承进行分类,绿色就是正常的,白色是外环,黑色是滚珠,蓝色是内环,这个分类方法很好,只要开始绕了就能发现是外环问题,我们过去需要有37年工作经验的专家来识别,而现在只需要用一个振动信号即噪音信号,而且这个数据可以全世界用,我们将数据捐给美国NASA。现在在NASA网站查一下,已经有超过3万次下载。利用这个数据写毕业论文并毕业的博士有850多位。我也要做成一个APP,任何人只要告诉我什么样的轴承,什么样的速度,APP直接自动帮你判断有什么问题。这样一个APP在每个人都使用后就会变得值钱。不分黏性和弹性,大小型号轴承都可以用,因为顾客的输入才能形成APP,这现在已经很成熟了。我们做工业大数据、工业人工智能,要帮助顾客找到他不了解的问题。重要是用户和价值驱动。这个是最重要的目的。

现在怎么看数据质量?发动机、轮船,高铁等数据很多,第一个可以找到高铁,滚珠轴承,中国的高铁是跑300公里一小时,200公里以下的轴承中国自己可以做,200公里以上中国不能做,都是进口的,因此要知道可不可以用。很多公司说我有很多数据,我们花了6个月的时间来收集数据,但是你们的这些数据不能用,因为你们没有背景资料,这就好比捐了很多血,但是不知道你有没有艾滋病或者胆固醇一样,所以我们不敢用你的数据。数据可不可用是一个重要标准,这已经是上亿的产业,因为很少公司可以做这个事,这要做人家不能做的事,数据本身是断裂的,因为拿来的时间不一样,拿来做的方法也不一样,数据的背景不一样,轮船航行时天气的背景,飞机起飞时的高度、风速都没有,要做数据的省油服务几乎是不可能的事。不了解天气的资料,对发动机懂再多也做不出来。可不可以用历史数据或者同类型的数据做比较呢?能不能找到关系,找到还不了解的问题,什么样的风速,什么样的湿度,风电叶片会结冰?甘肃不会结冰,到安徽会结冰,因为天气湿度不一样,路况和车子的平稳度什么关系,都不知道,因为数据没有归类,所以人很难做决策。

2017年我们信通院办的工业互联网,主要看风电会不会结冰,当时1600个团队,最后选了12个团队,6个团队做皮带损伤,6个团队做风电结冰。其中富士康有3个团队,有人会问他们怎么搞这个东西,因为他们说做大数据很强,不搞风电也可以预测出来。我慢慢更了解富士康,发现这个里面我们可以有很多合作,就协助他们做工业互联网。

后来我到富士康捐出这个数据之后,华为用云平台,一个是物流,一个是刀具,能预测出来刀具怎么断裂怎么损耗。来参加的全部都是高校的,没有企业界。中国企业界自己独当一面搞工业互联网真的很难,第一没有时间,第二没有环境,给你数据但没有分析时间。有的有工具但没有顾客数据,有的则正好相反。

我发现人工智能从上世纪80年代开始到最近已经有了相当大的改变。近几年国内炒作的特别厉害,从互联网+到工业互联网,到云再到CPS,再到人工智能都有连续炒作。纳米技术从1993年的时候就开始研究,搞了将近20年,现在博士生都找不到工作,现在纳米还谈吗?没有钱所以不谈了。我看人工智能再搞十年也没有钱了,因为做不出东西怎么有钱。大家要清楚,一个领域不能炒过了,人脸识别、声音智能之后,人工智能怎么赚钱,是比较大的挑战。

因此未来我们人工智能投资的可能性、可成长性、可用性都很难验证。我产品可以用还需要你投资吗?我直接找客户马上用了,为什么还要你投资。以前搞机器人,机器一故障半个小时,损失的钱你来赔。那还要不要?所以机器人企业一个个死了。我可以用你的,但如果判断损失你要承担,你却又不敢,那叫什么人工智能。数据环境会变,它不是固定的。需要辨别出来什么地方出问题,所以在很多方式里面解决一个系统工程,如何验证这个系统是否可用就很重要。所以我当初定义工业人工智能(维基百科也是我写的)时写道,人工智能是认知科学,是研究如何将图像和自然语言用在医疗以及辨识上的科学,所以成功率是有的,但问题是怎么让成功率不受到任何变化的干扰。国外的人工智能并不是解决一个奇幻的问题,问题解决完之后,就可以重复解决,这可以很稳定地传承下去。

比如说我退休,有人接替我,取代我,比我以前稍微好一点,但是好不到哪里去。以前一个个学,不同的专家不一样,人工智能用训练的方式可以做,但是每次零部件要更换,系统有变化都要重新做,老系统和新系统无法自动覆盖。因此现在人工智能必须要做自动调整,它可以一直做调整。这个里面他需要这种东西。我们要看哪一种方式适合解决什么问题。

第一个中国船舶案例。我之所以要做中船互联网,是因为当时韩国在做并且技术处于第一,那个时候中国还不是第一。要做船的监控,泵,轴承,我说船最大的问题就是耗油性,当时根据船舶的位置,每天角度的变化,根据它的阻力可以找到关系。现在整个团队都已经形成并实现了民营化,我们可以一年省掉6%的油费。第一条智能船是2017年12月6日正式成立,业务并不是卖船,而是卖船的管理和服务。有几个人听过宽度学习?这是我们犯错经验得出来的,很多东西在运转,有很多风电在运转,但是要监控每个风电吗?所以我们申请宽度学习专利,学生3次考试,总考好的没有问题,总考得不好就补习,所以就知道哪一个不好哪一个好。高铁有两个转向架,每个转向架有4个电机,一比就知道哪一个不好。我可以很快知道哪一个风电好或不好,放在一个风电里面看,看哪一个风电哪一个不太稳定。不管天气好不好,船出去就可以做维修,一比就知道哪一个不好了。我们要去巴黎旅行,问十个朋友哪里好玩,问了十个知道了,哪一个地方好就去哪一个地方。

高铁在开动的时候,很多的数据从轮毂中产生,高铁十几节,一节有两个转向架。我们当时做了整个群的监控,这个里面根据速度变化爬坡加速减速找到类似性,就可以找出哪一个好哪一个不好。我知道中车哪一个电机不好,哪一个节车箱什么问题,一比较就出来了。这样很快,因为总共2万多辆车要怎么用。所以整个高铁可以往上拉起来。有一天比如说中车的车子出来之后,动车和谐号,信号出来一比知道哪一节哪一个电机不好,集中在这个电机和其他的电机做比较,就可以得出哪一个最差。把整个系统变成整个集成,中车可以很快找到不好的电机。这个就是宽度学习。

下一个案例就是电池,电动车也是一样,特斯拉有2000多个电芯。电池充放电的时候会变,我要找的电池是哪一节电池,在云上面直接做运算。数据并不需要存储,因为云上就可以完成。充电的时候就知道电池什么问题。那个时候韩国某市长特别来看电池信息基地,建模。这个就是我们讲的智能大数据,2010年开始做的,现在有十个专利,我们等企业碰,碰了之后找他们。用云做电子的很少,只有两个。

接下来我们讲工业互联网的案例。我们去年协助富士康申请了灯塔工厂,全国有17个,因为富士康有17万的机床,18000条线。如果要做这个事,数据量是足够大,工业云需要加强边缘的智能化。物端不用这么快, 因为不需要马上做决策。我们用了很多工业互联网软件预测生产当中的问题,问题预测出来,最后关停工厂。富士康目前有8个停运工厂,我不需要看机器了。目前全世界有16个,今年有7个,第一年有9个,今年7个富士康和西门子总共16个。基本上我们这个东西最重要就是集中在边缘端。

最后我们现在有一个问题,人工智能找不到人,请不起人,留不住人。我们建立一个产业学院,专门培养人才,我帮富士康做的时候只有30多人搞AI,现在有1000多人。

传统人工智能是传统科学,永远不会停的,但是工业人工智能是要解决过去的问题和未来的问题。人工智能不能解决过去的问题,但是工业人工智能一定要解决过去的问题,高铁、车辆、风电,深度学习,宽度学习都要有。我的书是6月份出,是由交通大学出版社发行的,大家有兴趣可以看一下,也有很多案例在里面。今天就讲到这边,谢谢大家。

原文标题:李杰:工业人工智能与企业转型应用案例丨浦江创新论坛

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【技术杂谈】手把手教你用keras搭建GAN

5G技术发展历程科普

互联网改变了世界,移动互联网重新塑造了生活,“在家不能没有网络,出门不能忘带手机”已成为很多人的共同感受。人们对动互联网...
发表于 07-11 06:11 43次 阅读
5G技术发展历程科普

无缝覆盖的公众移动通信网络

网络融合的大潮正在滚滚而来,其最终目的是构建起无所不在、无所不能的信息网络。这个庞大的信息网络中将广泛吸纳各种创新的IC...
发表于 07-09 06:46 192次 阅读
无缝覆盖的公众移动通信网络

嵌入式智能传感器的定义及特点

作者:王立刚 引言 传感器技术是一项当今世界令人瞩目的迅猛发展起来的高新技术之一,也是当代科学技术发展的一个重要标志...
发表于 07-09 06:03 293次 阅读
嵌入式智能传感器的定义及特点

【Toybrick RK3399Pro AI开发板试用体验】ACT I:开箱+板载资源详解

很开心,在90+的申请者中脱颖而出,得到RockChip以及发烧友的青睐,获得本次Toybrick TB-RK3399Pro开发板试用机会,同...
发表于 07-06 17:29 303次 阅读
【Toybrick RK3399Pro AI开发板试用体验】ACT I:开箱+板载资源详解

无线射频识别助力电信业推进信息化

RFID(无线射频识别)技术,又称为电子标签或者无线标签,是一种利用无线射频通信实现的非接触式自动识别技术,被列为21世纪...
发表于 07-05 07:40 274次 阅读
无线射频识别助力电信业推进信息化