机器学习支持的工业 4.0

工业化+数字化：机器学习时代的工业4.0

工业 4.0 概述

当过去的未来学家设想 2020 年时，该愿景可能包括大量智能设备，这在当时似乎是科幻小说的专属领域。他们设想，诸如从事家务劳动的家用机器人、在道路和天空中漫游的自动驾驶汽车和飞机以及身临其境的虚拟现实等技术将成为视听娱乐的下一个，也许是最后一个阶段。尽管这一愿景不太可能在 2020 年底之前实现，因为世界仍处于 COVID-19 流行病的枷锁之下，但体现这一愿景的第四次工业革命（工业 4.0）仍在进行中。

早在2013年，随着互联网和计算机技术的成熟以及相关基础设施的逐步完善，德国率先提出了工业4.0的概念——一场新技术革命，承诺利用信息物理系统改善人们在众多不同领域的生活领域。这一理念后来被纳入多个国家的发展规划，以传统工业技术和服务为基础，通过工业化和信息化相结合，打造新的增长点。

如今，与工业 4.0 相关的技术开发和传播如火如荼。在软件方面，增强现实技术可以为用户提供新颖的视听体验，并已在某些职业（如警察和医生）的培训项目中得到应用。物联网 (IoT) 技术利用传感器集群实现对设备的全面监控。此外，工业网络安全技术的进步允许及时监控企业网络以阻止黑客攻击。在硬件方面，3D打印技术将使任何级别的用户都能快速制造出他们能想象到的任何设计。工业机器人的普及有望标准化和简化产品制造。

工业4.0典型场景

数据和利用数据的机器学习技术是第四次工业革命的核心。数据从传感器获取，通过互联网传输到云服务器，并通过机器学习和人工智能算法进行分析。然后返回到服务终端或工业机器人以完成完整的工作流程。典型的工业 4.0 场景包括更好地了解用户、产品制造、监控产品质量、分销物流和用户反馈，每个场景都取决于数据和机器学习的广泛参与。

用户资料

许多手机和计算机软件程序已经存储和分析用户数据。一些实体店使用射频识别（RFID）芯片记录用户偏好，并通过算法等方法分析用户数据，推荐和更新产品及相关内容。在由工业 4.0 运行的世界中，用户数据（例如使用频率、偏好、使用模式和时间表）会被记录下来。该媒体涵盖了从移动应用程序到家用电器、办公设备和医疗设备的所有领域。这些数据通过机器学习算法进行分析，以生成多维分类标签。每个用户都被多个标签描述，可以为每个用户构建越来越准确的画像。

制造过程

全面的用户配置文件以在生产级别提高个性化的形式提供了非常直接的好处。就像今天浏览互联网的用户如何实现内容个性化一样，在第四次工业革命时代，高度精细化的用户画像将直接应用于产品制造过程。这使得企业更容易生产出满足用户需求的个性化产品。个性化产品可以根据用户数据驱动的预测进行量身定制，为用户提供更多的可能性。

除了对生产决策的潜在影响外，制造过程中各个步骤的控制将通过工业 4.0 万物互联 (IoE) 技术和工业机器人技术实现完全自动化。生产过程中的每个步骤都将根据对先前生产步骤的结果和产品要求的持续分析进行实时微调。在这样的智能工厂中，生产线的可控性和鲁棒性得到提高，工人的参与从重复性工作转变为机器人代理的监督。自成立以来，特斯拉就致力于建设智能汽车工厂，不仅生产线装配由工业机器人完成，仓储、物料管理、订单和销售流程都通过人工智能实现高度自动化，

质量控制

除了过程相关数据的分析和控制，机器学习和机器视觉技术的结合可以自动化大规模、高精度的产品检测，这对于识别难以确定的复杂缺陷特别有效。只有人眼。由知名人工智能科学家吴恩达领导的人工智能算法公司Landing.AI最近推出了一种基于人工智能和机器视觉的气泡检测设备，用于检测设备中的气体泄漏。这种机器视觉系统允许计算机非常精确地捕获小气泡并确定气体泄漏的位置。系统识别例程的错误率远低于工人通过目视发现气泡进行检查的 30% 平均错误率。

快速物流

在生产过程的最后，还必须对物流问题做出规定。工业机器人可以自动包装产品，并在包裹上打印包含产品信息和邮寄地址的特定二维码标签，为配送做准备。预计自动驾驶系统将在配送过程中发挥重要作用。预计在未来10到15年内，基于计算机视觉、机器学习和控制技术的自动驾驶技术将实现全面商业化，这将使配送和物流更简单、更高效，同时显着降低人力成本。电商巨头阿里巴巴首批智能机器人仓于2017年投入运营，其子公司菜鸟，已经开始落地人脸识别、无人机调度等技术。2019年底，菜鸟物流估值达到280亿美元。在物联网和自动驾驶技术盛行的未来，包裹会寻找人，而不是相反。

服务与反馈

在用户端，产品的传感系统上传的数据可以通过云端的机器学习算法进行分析，判断数据是否存在异常，从而实现对产品性能的实时监控。此外，当用户遇到任何问题时，经过训练的人工智能系统可以高效地处理文本聊天、接听电话和视频连接等任务，从而实现快速反馈和及时解决。2018 年发布的 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 模型在聊天机器人领域已经超越了人类，相关应用在互联网巨头（如微软阿凡达、阿里小米、 IBM Watson）以及新兴的 AI 公司（例如 Fourth Paradigm 和 C&T）。

工业4.0的特点

工业4.0在上述各种应用中所体现的显着特征主要包括以下几点：

融合互联

得益于第三次工业革命（或工业 3.0），全世界的人们获得了通过互联网快速连接的能力。然而，在工业 4.0 世界中，传感器被集成到每个硬件中以实现机器对机器的通信。例如在印染行业，一个管理系统作为生产系统的中心，协调整个流水线的原染料分配、染料定位、自动配料、自动供水、打样系统，实现智能染色大大提高了生产效率和产品稳定性。此外，借助信息物理系统和云计算提供的机器学习引擎，一切都变得真正互联——换言之，人与人之间的无缝连接成为可能，人对机器，机器对机器，服务对服务。当互联互通成为常态，从生产到服务的所有环节，包括设备、产线、工厂、服务，都可以紧密联系在一起。

数据和数字化

在工业4.0体制下，信息技术的融合意味着数据必然成为工业生产的命脉。该数据包括生产和相关服务的所有方面，包括产品数据、设备数据、研发数据、供应链数据、运营数据和用户数据。一方面，数据在训练和优化机器学习算法方面起着决定性作用。另一方面，机器学习算法的部署还需要不断生成数据，以便可以适当地控制相关的生产过程。这意味着生活和生产过程的所有方面都需要尽可能地数字化。也就是说，一切都必须使用合理的度量标准进行量化，以有效地嵌入自动化系统。这需要数据科学家设计考虑数据当前状态的流程，引导系统有意识地收集正确的数据，并不断设计和优化适当的度量。

细化和个性化

随着工业4.0对数据流提出了相对具体和细化的要求，生产过程中包含的各个模块也相应地越来越细化。生产线的各个部分越来越模块化和精细化，使个性化生产成为可能，同时更好地反映和预测用户的需求，形成生产-销售-反馈的良性循环。

工业4.0带来的机遇与挑战

工业 4.0 带来了大量机遇。虽然可以整合整个生产流程，但数据处理所涉及的工作量可以分散到多个部门甚至多个公司。因此，小型公司的单一突破作为大型集成流程的一部分将变得越来越有价值。同样，可以使用各种分类、细分和趋势预测模型对智能设备进行划分。它们也可以分解成数据传输系统、数据采集设备、数据反馈系统等模块，其中每个模块都可以嵌入到其他生产过程中。例如，数据采集设备可以与其他精密仪器生产流程共享生产线。因此，各种小型企业都可以依赖工业 4。

目前的现状表明，基础设施建设将成为未来几年的重点行业。无论是前一年中美两国在5G技术上的摩擦，还是近年来各家互联网公司纷纷打造云计算平台，都表明基础设施工业4.0范式对于保护企业利润的重要性和国家安全。此外，数据是另一种基础设施，拥有大量数据的互联网巨头最有可能获得最大份额的机会。然而，较小的公司也将有机会寻找和识别尚未由数据驱动的生产和日常生活领域。

工业 4.0 下对数据和机器学习技术的需求也是大型主流企业面临的挑战。由于大公司在我们现阶段的竞争优势主要依赖于大规模的工业生产，因此在其生产线上增加传感系统和物联网系统将需要较大的投资。大公司还需要将机器学习技术融入生产线和产品设计，这需要人才的投入和管理理念的创新。近年来机器学习技术的普及导致公司在决策过程中几乎痴迷于人工智能，这对决策者辨别投资好坏的能力提出了新的挑战。

结论

随着工业4.0逐渐走进人们的日常生活领域，将会开发出许多今天无法预测的新应用。当物联网最终走进千家万户，当自动驾驶大规模部署时，人类将从目前的大量重复性工作中解放出来。因此，不禁要问：随着工业4.0的冲击，未来的职业主要集中在计算机行业还是数据分析？人们会有更多空闲时间等待填补吗？人与人之间的关系以及人与机器之间的关系会发生什么变化？进入21世纪的第三个十年，这些问题人类仍难以回答，但可以肯定的是，Industry 4。

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