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      智能制造與人工智能關(guān)系微妙 主流是工業(yè)自動(dòng)化

      2016-10-17 14:57:45來(lái)源:ofweek 工控網(wǎng) 編輯:大Z 關(guān)鍵詞:智能制造工業(yè)自動(dòng)化人工智能閱讀量:30877

      導(dǎo)讀:過(guò)去的自動(dòng)化主要針對(duì)批量生產(chǎn),在智能制造的時(shí)代,產(chǎn)品更新?lián)Q代速度快、批量小,甚至可能要在流水線(xiàn)上生產(chǎn)個(gè)性化定制的產(chǎn)品。
        【中國(guó)智能制造網(wǎng) 學(xué)術(shù)論文】關(guān)于智能制造的邏輯,有很多角度,包括智能制造與快速反應(yīng);智能制造與人工智能;智能化與自動(dòng)化;智能化與代替人;智能制造與知識(shí)管理;智能制造與云計(jì)算、大數(shù)據(jù);智能制造的必要性可行性等。要把智能制造的邏輯理清楚,就必須把這些概念之間的關(guān)系理清楚。
        
      智能制造與人工智能關(guān)系微妙 主流是工業(yè)自動(dòng)化
       
        智能制造與快速反應(yīng)
        
        如果把這些角度中,選取適合代表智能制造的角度,大概有兩個(gè)方面:一個(gè)是ICT技術(shù)(數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化),這是手段;一個(gè)是快速反應(yīng),這是目標(biāo)。把快速反應(yīng)作為目標(biāo)時(shí),ICT技術(shù)只是手段之一,還要配合軟件、硬件、組織、商業(yè)模式手段。但I(xiàn)CT技術(shù)同時(shí)是關(guān)鍵性、標(biāo)志性的手段:恰恰是ICT技術(shù)的進(jìn)步卻為智能制造發(fā)出洪荒之力——ICT技術(shù)的迅速發(fā)展,才使得過(guò)去的一些設(shè)想有條件變成現(xiàn)實(shí)。
        
        ICT技術(shù)是怎樣促進(jìn)快速反應(yīng)的呢?有幾個(gè)方面的原因:
        
        ,可以用信息實(shí)現(xiàn)多方的協(xié)同工作。一條新的信息可能涉及到多個(gè)部門(mén)的工作(如產(chǎn)品設(shè)計(jì)的改動(dòng))。如果可以共享信息,就可以把串行工作變成并行并減少協(xié)同中的差錯(cuò)。
        
        第二,可以實(shí)現(xiàn)知識(shí)的復(fù)用。一個(gè)人發(fā)現(xiàn)的知識(shí)(包括產(chǎn)品部件的設(shè)計(jì)),可以被其他人、被后繼者重用,省下了不必要的開(kāi)發(fā)。
        
        第三,物質(zhì)資源的共享(分享經(jīng)濟(jì)),減少了獲得資源的時(shí)間。
        
        第四,縮短了決策周期。把信息全面集成起來(lái),就可以讓計(jì)算機(jī)做出科學(xué)的決策、而不是人去控制或團(tuán)隊(duì)開(kāi)會(huì)決策,大大縮短從信息感知到執(zhí)行的時(shí)間。在工業(yè)4.0的體系中,縮短生產(chǎn)組織的決策周期可能是成敗的關(guān)鍵之一。
        
        第五,提高工作效率的工具。計(jì)算機(jī)仿真、CAD等手段,使得人們可以在數(shù)字世界里做試驗(yàn),從而以提率。
        
        智能制造與人工智能
        
        智能制造與人工智能有著微妙的關(guān)系。我們知道,人工智能原本有三個(gè)學(xué)派:計(jì)算機(jī)學(xué)派、生理學(xué)派和控制論學(xué)派。與智能制造關(guān)系為密切的是控制論學(xué)派。從控制論產(chǎn)生的那一刻起,就關(guān)注信息和通信,就重視信息處理與行為活動(dòng)的結(jié)合,就把感知、決策、執(zhí)行的綜合看做是(智能的)生命體與(傳統(tǒng))機(jī)器的跟本區(qū)別。工業(yè)4.0中的核心概念之一是賽博物理系統(tǒng)CPS,而這個(gè)概念來(lái)自于控制論。
        
        智能化與自動(dòng)化
        
        我們認(rèn)為智能化是自動(dòng)化的延伸和發(fā)展。智能制造與傳統(tǒng)自動(dòng)化又有什么不同呢?其中一個(gè)重要差別是:信息的來(lái)源和協(xié)同的范圍大大擴(kuò)張了??刂普摦a(chǎn)生的時(shí)候,對(duì)象往往是機(jī)器級(jí)別的,現(xiàn)在這是車(chē)間、工廠(chǎng)、企業(yè)、供應(yīng)鏈、乃至。協(xié)同的范圍擴(kuò)大了、關(guān)注的問(wèn)題要多得多。
        
        過(guò)去的自動(dòng)化主要針對(duì)批量生產(chǎn)。在智能制造的時(shí)代,產(chǎn)品更新?lián)Q代速度快、批量小,甚至可能要在流水線(xiàn)上生產(chǎn)個(gè)性化定制的產(chǎn)品。與大批量生產(chǎn)相比,生產(chǎn)組織高度復(fù)雜、質(zhì)量控制難度大增、成本和能耗可能會(huì)顯著升高,采購(gòu)和供貨的壓力大。這些相關(guān)的新問(wèn)題必須被迅速感知、及時(shí)處理。從技術(shù)上看,在過(guò)去的自動(dòng)化產(chǎn)線(xiàn)上,人們一般試圖把生產(chǎn)的“邊界”盡量固定下來(lái)、通過(guò)抑制干擾來(lái)保證質(zhì)量、成本和效率;在智能化產(chǎn)線(xiàn)上,更強(qiáng)調(diào)出現(xiàn)問(wèn)題及時(shí)應(yīng)對(duì)這些干擾。
        
        這時(shí),智能制造的相關(guān)技術(shù),如大數(shù)據(jù)監(jiān)控、信息集成就成了“雪中送炭”。然而,無(wú)論如何,我們都希望不必要的干擾盡量地少、時(shí)間和資源的浪費(fèi)盡量地少。這樣,生產(chǎn)管理才能盡可能簡(jiǎn)單、盡可能。我們發(fā)現(xiàn):如果精益生產(chǎn)搞得好,推進(jìn)智能制造就是比較容易。
        
        智能化與代替人
        
        智能化的首要目標(biāo)往往是快速反應(yīng),而不是代替人。但是,代替人確實(shí)也是目的之一、甚至是非常重要的目標(biāo)。其實(shí),讓機(jī)器代替人進(jìn)行決策和執(zhí)行,有利于快速反應(yīng)并取得更好的控制效果。所以,機(jī)器人、無(wú)人工廠(chǎng)等技術(shù),常常能促進(jìn)智能化的發(fā)展。一般的語(yǔ)境下,自動(dòng)化多數(shù)是指物理設(shè)備或產(chǎn)線(xiàn)的自動(dòng)化,而在智能制造的時(shí)代,同時(shí)強(qiáng)調(diào)知識(shí)和數(shù)據(jù)流動(dòng)的自動(dòng)化。
        
        要實(shí)現(xiàn)快速反應(yīng),除了ICT技術(shù),還要配套其他的東西。首先,從信息感知的角度看,有些信息的獲取,不是僅憑ICT技術(shù)就能解決的。比如,要快速響應(yīng),可能需要獲得用戶(hù)和供應(yīng)商的信息。但這要有商業(yè)模式和法規(guī)的支撐才行。其次,從決策的角度看,在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái),人類(lèi)會(huì)在很多方面作為主要的決策者,而這就要有組織模式的支持。第三,決策的執(zhí)行往往需要有物理設(shè)備的支持。第四,智能體系的改進(jìn)和學(xué)習(xí)提升,離不開(kāi)人的參與。
        
        智能制造與云計(jì)算、大數(shù)據(jù)
        
        智能制造與云計(jì)算、大數(shù)據(jù)什么關(guān)系?筆者認(rèn)為,云計(jì)算是工具性的、要根據(jù)工作的需要來(lái)配置,大數(shù)據(jù)一般是輔助性的,主要從事后臺(tái)的工作。它們可以讓智能制造系統(tǒng)運(yùn)行得更好,但未必是必需的。
        
        智能制造與知識(shí)管理
        
        智能制造與知識(shí)管理有什么關(guān)系呢?智能體現(xiàn)在決策的過(guò)程和效果上;決策是用知識(shí)處理信息,而信息是用數(shù)據(jù)承載的。由此可見(jiàn),(用數(shù)字結(jié)構(gòu)和程序描述)知識(shí)是實(shí)現(xiàn)智能制造不可缺少的環(huán)節(jié)。
        
        前面曾經(jīng)談到智能制造與精益生產(chǎn)的關(guān)系,潛伏著這樣的觀(guān)點(diǎn):智能制造所需要的知識(shí)可能是碎片化的——把碎片化、非結(jié)構(gòu)化的知識(shí)如何管理起來(lái),是我們不得不面對(duì)的挑戰(zhàn)。
        
        智能制造的必要性可行性
        
        推進(jìn)智能制造有必要性又有可行性。在社會(huì)層面,勞動(dòng)力危機(jī)、老齡化是支撐必要性的重要因素;在企業(yè)層面,快速響應(yīng)市場(chǎng)變化是關(guān)鍵因素。其可行性是與過(guò)去相比較而言的、是ICT技術(shù)的發(fā)展導(dǎo)致的。但是,推進(jìn)智能制造技術(shù)會(huì)遇到“玻璃墻”:比如,研發(fā)設(shè)計(jì)與服務(wù)要占到足夠大的比重;產(chǎn)品質(zhì)量要盡可能地占據(jù)制高點(diǎn)。如果沒(méi)有這些條件,企業(yè)可能就先要進(jìn)行轉(zhuǎn)型,因?yàn)橹悄苤圃煳幢啬芙鉀Q落后企業(yè)的問(wèn)題——就像御廚解決不了吃不飽飯的問(wèn)題。轉(zhuǎn)型不僅是企業(yè)家的事,也是政府的事。政府需要建立一個(gè)推崇高質(zhì)量的健康市場(chǎng)、而不是質(zhì)量逆淘汰的劣質(zhì)市場(chǎng)。
        
       ?。ㄔ瓨?biāo)題:智能制造的主流:工業(yè)自動(dòng)化)
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