创新奇智孙刚:人工智能给制造业带来新的动能激活

智能制造
亿欧
孙刚
2019-04-12 · 15:01
[ 亿欧导读 ] 4月10日,创新奇智主办了“智变与突破-制造业人工智能落地峰会”北京站活动。活动上,创新奇智制造业合伙人孙刚发表了题为《中国“智”造的思考》的演讲。
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4月10日,创新奇智主办了“智变与突破-制造业人工智能落地峰会”北京站活动。结合创新奇智在人工智能制造业的落地实践,以及当前制造行业的应用痛点,探讨制造业的“智”变之路。在此之前,创新奇智已在南京、宁波、广州等城市举办。活动上,创新奇智CTO、创新工场人工智能工程院首席架构师张发恩及创新奇智制造业团队,与在座嘉宾就多个话题深入探讨,为智能制造提供发展方向与思路。

活动上,创新奇智制造业合伙人孙刚发表了题为《中国“智”造的思考》的演讲。以下由演讲内容整理,为了您的阅读体验,我们在不改变原意的基础上进行了一定的删改。

中国制造的创新规律

我觉得制造业重新定义,很多是来自行业内。比如说军工行业,高科技、汽车、传统制造业、采矿等行业,不同的行业之间,它的发展水平和业务模式和需求有很多的不同。我是做管理信息化的,所以我知道在离散制造中,汽车最成熟,尤其整车厂有很多经销商的管理对应销售和生产流程,这一系列改变很超前。而我们再去看这是做零部件的公司,他的自动化程度可能没有那么高,这中间是有差异的。

制造业是比较保守的行业,它是对产出负责的。尤其我们中国长期以来喜欢做逆向创新,也就是别人已经过了河,我们在这个基础上去做。例如华为做的很好,我们就去研究华为是怎么做的,我们再去做。传统制造业更多是遵循的第二性原理,是跟随者的角色。

现在很多的制造业企业里面开始逐渐谈大规模个性化订制,你会发现2C行业很早就做了,做的最早就是这样的事情,比如说白电。未来我觉得制造会向纯2B的领域拓展,但是这需要一个过程。我也不觉得这个事情一定是这个样子,会越来越个性化,我觉得未必。大家要认清不同的形势。

另外从运营模式看这件事情,在最顶端就是按照库存来生产,在所谓产能严重不足的时候,大家能拿到多少电视机,是按照计划的方式去做。接下来我们开始慢慢有订单,我印象很深的是我刚开始介入制造业是九十年代末期,我们发现在长三角、福建、珠三角,他们订单来源来自几个比较大的展销会。接下来是做到一定程度以后,我想充分的发挥我生产线的能力,同时我在一定程度上满足我客户的需求的时候,开始有了根据订单做配置。再接下来根据东西做设计,开始出现ETO,包括一些交钥匙工程,我要做采购,运营缴付。

我们发现我们现在谈的很多新的运营模式,在过去是并行存在的状态,并不是一年时间从第一个点到了第二个点。它在同一个时间内都有,但是过了一段时间它们在做切换和互相融合,这是我的观察。

制造业创新发展的核心是动能激活

我们为什么要做人工智能+制造业?我们认为现在整个中国制造有两个领域,可以去发力,或者说能够跟我们去做一个制造强国战略,跟整个大势匹配,第一点是动能激活,这是一个老话题,但是我相信里面有真的内涵。

目前看制造业的话,整个产业动能核心来自两端,一个是入口一个是出口。在入口端,从整体情况来讲,制造业确实面临着产能过盛,我们面临的消费群体,无论是2B还是2C,从消费的意识、获取信息的渠道、参与到获取这个产品的阶段,这个事情就结束了。但是现在开始有品牌意识,甚至有品味,甚至有的人有了品格。所以这导致大家开始有各种各样个性化的需求,第二是这种需求在往前导,他希望最初设计就参与,甚至原材料。所以从我们中国来讲,动能激活和制造业的情况,基本上就是成全他人,投其所好。

这里面有两点,一个是入口端,另外一个是出口端,也非常典型,我们叫服务转型,服务转型和社会服务化是两回事,服务转型更多是业务模式和形态的变化。

我先从入口端讲一下,我基本上把生产模式或者是整个制造业业务模式分成三类,第一类是大规模重复制造,这个可能是大家最熟悉的,第二是大规模定制,第三类是小规模定制。

我们先讲小规模定制,一类是军工算是多品种小批量,整个场景和产业耦合度非常高。航天也是一样。大规模定制,意味着我对成本和供应链效应有自己的控制能力,满足入口端的千人千面的需求。我尽量的把这个东西批量化,生产的过程标准化出来。另外一个对比就是在小规模里,我对成本、时间、交付的过程,没有那么严格。

我觉得这里面有两个核心点,第一是我非常赞成新制造探讨的时候嘉宾的观点,大家没有必要因为个性化定制而个性化定制,现在三种业务模式是并存的,现在在纯2B端,所谓的个性化定制还没有很好的实现。看上去很美,但是到底应该怎么样去做,梦想和落地之间到底怎么弥补,我们应该从现实角度思考。

另外是2C制造领域,这种大规模定制,确实是一个企业起死回生或者是走向快车道非常重要的发力点。这是从入口端,我们要重视这种并存,但是也要能够看到中间在有些领域,跨行业或者是行业之间相互借鉴。

另外在出口端,大家在讲服务转型,根据IDC做的分析,制造业的12大趋势里,到2022年,前5个都是跟服务转型相关的,基于使用的付费这种说法。智能产品,通过IOT物联网,的边缘智能内嵌到传统产品中,第一是满足客户新的需求服务,第二扩充自己的业务模式有了一个基础,真正带来一个想象空间。第三提升服务营收占比,我觉得这是非常直白的,我经常举例,卡特彼勒利润的占比有60%是来自服务。也就是说大头是产品销售,但是利润不到40%;国内跟它对标的企业徐工、中联等基本上维持在10%的水平,我个人认为这是有水份的。

再就是通过IOT互联网增加新的服务内容,为竞争对手的产品提供后市场的服务,这个是出口端的服务转型,如果我们从整个服务转型产业链上看。你会看到我们按照这样的产业链,从做基础的服务支持到服务维修。我们经常讲到做农用拖拉机的人,可以在应用的基础上,比较方便的获得土壤的情况,跟你在使用拖拉机环境相关的气候信息,我们把这个叫增值服务,规范讲的基于产出和绩效的服务。

另外金融服务,现在很多企业都开始想融资租赁的事情,我让你用的起,来扩张我的市场空间。一直到最后会形成一个Eaas的模式,设备即服务。

这里面有两条线很有意思,第一个是服务转型和服务推进,这条路往前推进,通过服务转型有可能带来的收益。这条线是做服务转型付出的成本,这里面的差值是你的利润,你越向前推进,利润越高。

从动能激活的角度来讲,大家比较认同的是用这样的架构做出口和入口的驱动,入口这一段目前来看,最核心的是你让想要表达意见的消费者,通过某种渠道把意见传达给生产实体。在出口端,要向前延伸,了解产品的状态。把产品所有权从制造厂商转移到使用者手中,我作为制造厂商仍然有可能有方式了解现在的变化状态。或者说我现在以旧换新,打一个三折,而且很好用,这样我们就发现新的商机。

人工智能才能真正解决工业难题

我跟我同事做交流的时候,我们发现现在去做所谓工业互联网应用的时候,有两个事情需要搞清楚,你如果是从技术型的公司向里切的话,你必须找到一个专业的公司,他向你去传导工业场景和知识,并且愿意做你的实验田。第二点,由于大部分的技术公司是偏软的,在硬件部分,需要另外一个公司帮你把这条路打通,这两条路是缺一不可的。

做一个简单总结,从动能激活的角度,百度以前认为他是几年前第一个提出互联网+向智能+转变的说法,我们目前认为这是对的。

我们认为在动力激活中有两个东西需要关注,第一个我把它叫产品注智,你要让你的产品在你想要做变革或者是转变的过程中,在这个过程当中,你要让你产品在你想要做业务变革或者是业务过度的链条上,能够以数字化的形式体现出来。刚才刘秘书长也在提数字化转型。其实一切为了结构化,为了数字化,你可能是从需求到研发到生产到交付到运营。我不同的颜色意味着所有权的过度。在这个基础之上,我考虑我的业务模式从销售产品向服务过度,我的营销模式从纯流程型,这是我们过去老本行,开始向小米的互联网思维,平台型和生态转型。运营模式从基于预测、库存和订单向大规模个性化定制。

生产模式是从过去的流水线向模块化和分布式进化,这里可以用AI算法或者是其它的算法,作为一个逻辑中枢,非常高效的调配不同加工单元,从全局最优角度带来价值。未必某一个点是局部最优,但是从系统工程角度带来全局最优,奥迪的工厂在做这样的尝试。

另外我想讲一下效率,工业视觉所有的东西都是围绕效率来谈,我这里用了一个效率跃升,有可能AI带来的颠覆式的变革,高速公路上是人工和电子混合的话,将来可能是连电子的也没有了。

2C大家遵循是流量思维,就是对能够获得流量,谁能够有入口,谁就能把这个事玩起来。典型就是阿里和腾讯。在2B这一段,大家往往认同效率思维,我个人认为在某种程度上会发生转移,但是我95%认同这种观点。

这种效率思维演化,我个人分为三部分,一块是工业技术,一块是信息技术这一块,还有是智能技术,智能技术和信息技术不是一回事。从自动化角度来讲,我们希望机器就像机器,自动化是希望这个流水线像我们想的一样。信息化就是让人像机器。但是智能化实际上是让机器像人,这两个思维是不一样的。所以有必要把所分开,这里面有一个过度,把信息化和自动化和智能化做一个区间,是需要一点时间的。

在信息化的时候让人更有效率,让下面具体的执行,让上面有洞察力。而智能化是从另外一个角度解决问题。这里提到一个柔性,我个人认为信息化完全解决不了柔性问题,只有加入智能,才有可能把柔性解决。因为信息化压根不柔,信息化不是为了解决柔性的。

从效率跃升的角度看互联网+,到智能+的转变,目前最多是运营效率,我把它叫运营注智。运营注智会有这么几个大的方面,安全的方面、成本的方面、交付的方面、人的方面、设备的方面、环境的方面,我把它叫七个方面,SQCDQME,这并不是新概念,这只是老词新用,但是我觉得能够表达我个人的一个思路。

通过这种运营注智,来实现智能+的话,我觉得有两点,这个是完成制造业制造过程中最后一公里的结构化和数据化过程。我们原来做质量大分析的时候,苦于是一个人在做质检,有的是加工工序,有的是质检工序,在这个过程当中,质检工序过程完全没有数据体现的,只落在纸上了。

现在有人提到了真正无纸化,AI加VR,其实是完成了数据的完整性,把前面的质量标准和质量管理的过程,最后把我质量质检的过程也结构化以后,就形成了一个质量体系。

所以这是我们认为将我承担历史使命,或者是可以为制造业做一点事情的大前提。但是我们回头看,目前的质量管理里面,中间是一个什么样的状态,我们的机会在哪里。我用了一个最简单的,到目前为止也算最经典的。这里面有朱兰的三元论,ISO真的是深入人心,这一块做的很好,大家基本上都有这样的意识。但是质量控制和质量改进还存在问题,质量控制,尤其在质量的成本和质量的效率控制上很有问题,有很多质检人员过年回家就不回来了。当然由于质量控制造成端到端质量数据无法闭环,会造成什么问题,我在做质量优化和改进的时候,无法依据。

基于这一块,我们会发现,如果你要做运营赋能,比如说从质量的角度入手,它不是一个单纯的AI的事情,甚至不是一个软件的事情。我们发现很多场景需要跨系统的技术融合,简单来讲需要光,需要机器的自动化,需要电器自动化,需要有软件。我们把它叫光、机、电、软,所以你在下面看到有算法的部分,有硬件的部分,有软件的部分,最后形成一个应用。所以我们有算法处理平台,有图像处理的算法,有成像采集模块,会有检测和识别,会有测量等等。这是我们在效率跃升运营质注智的过程当中,我们给自己设置的大体的整体架构。既要有硬的,我们需要有工业传感器、工业控制器等等在上面结合我们的大脑,结合AI算法、AI模型、数据标注和数据训练,最后形成价值,形成一个整体的。

结合这种思考,我们做了这样一个大的梳理,我们把它叫一横多纵,首先以技术平台为横,同时我们以通用场景细分板块为纵,我们做质量检测,做板材产品质量检测,做汽车零部件表面质量检测,做智能扫码质量检测,做3C装配等等。

我们希望通过实用的项目,在这个项目当中通过技术沉淀和产品沉淀,会形成一个基于模式程度的通用产品。最后我们希望把这个通用的产品,把一个应用的平台强耦合在一起。然后通过这种方式,给大家带来价值,解决大家的问题,同时形成我们比较健康的业务模式。

大家去参观,应该可以看到3C质检,异物检测、服装质检等,这些是我们现在做的案例,这是我们遵循了一个技术产品加行业场景加双轮驱动的模式。所以做一个简单的小的总结的话。

我们认为互联网+向智能+,其实是向行业不同领域注智这样的过程。它涵盖了运营注智,我们想要实现基于数据和结构化下一代的精益,精益仍然很有用。我们希望做智能产品,是通过给产品注智的方式形成智能产品,形成所谓的数字化孪生,我们也希望从这个模式的角度,真正去开拓新的模式,创新新的模式,让制造业能够有一个可持续或者是可盈利的增长。

最后做一个简单的总结,技术跃升效率,数据激活动能。我希望结合我们合作伙伴,创新奇智和在座的企业,能够把数据和技术,通过融合协作的方式融合起来,最后给这个行业带来价值,这是我的分享,谢谢大家

本文系投稿稿件,作者:孙刚;转载请注明作者姓名和“来源:亿欧”;文章内容系作者个人观点,不代表亿欧对观点赞同或支持。

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