Dit betekent dat de productie-industrie onder de AI-golf wordt geconfronteerd met diepgewortelde structurele uitdagingen en transformatiedruk, die op de drempel van "herdefinitie" . staat
On the one hand, the global industrial chain is accelerating its reconstruction, there is a structural shortage of labor, and the dual pressures of quality and efficiency are increasingly emerging. On the other hand, artificial intelligence is penetrating every link from research and development, production to the supply chain at an unprecedented speed, becoming a new variable driving the high-quality development of manufacturing.
Tegen deze achtergrond is de productie niet langer een volger van AI -toepassingen, maar het belangrijkste slagveld en de motor voor hun implementatie .
De empowerment van de productie door kunstmatige intelligentie is echter niet alleen gericht op het verbeteren van de efficiëntie en het verlagen van de kosten . Het oefent een meer diepgaande invloed uit op de logische structuur, organisatiemethoden en governance-mogelijkheden van productiesystemen, die de evolutie van de productie-industrie van de productie van proces-gedreven tot een van de mens tot de mens tot de mens worden bevorderd, en van een van de mens en van de mens, en van de mens, en van de mens, en van de mens, en van de mens, en van de mens, en van de mens, en van de mens, en van de mens, en van de mens en van de mens, en van de mens, en van de mens, en van de mens, en van de mens, en van de mens, en van de mens, en van de mens, en van de mens, en van de mens, en van de mens. samenwerking .
Daarom is het inbedden van AI -technologie een "herdefinitie" van de productie -industrie .
This article will focus on the integration trend of "artificial intelligence + manufacturing", and break down it from multiple dimensions such as implementation paths, typical applications, key challenges, and organizational capabilities. It will explore how AI can be embedded into the manufacturing system layer by layer from perception, control, execution, operation to decision-making, thereby promoting manufacturing enterprises to move towards a more flexible, hogere kwaliteit en veerkrachtiger toekomst .
Het implementatiepad van "kunstmatige intelligentie + productie": vijf iteraties van perceptie tot besluitvorming
Met de vooruitgang van de diepe integratie van "kunstmatige intelligentie + productie", ondergaat de onderliggende architectuur van productiesystemen een rustige maar diepe reconstructie .
Het traditionele productiesysteem heeft al lang een afzonderlijke hiërarchische architectuur van "Perception - Control - uitvoering - exploitatie - besluitvorming" aangenomen: sensoren verzamelen gegevens en uploaden naar het besturingssysteem, instructies stimuleren de uitvoeringseenheid, het automatiseringssysteem voert procesbeheer uit, en de beslissingen van het besluitvormingsniveau op basis van periodieke gegevensanalyse {.}}}
Deze top-down, centraal gecontroleerde lineaire architectuur ondersteunde ooit grootschalige en gestandaardiseerde industriële productie . Maar tegenwoordig zijn de beperkingen in de steeds complexere, dynamische en veranderlijke productieomgeving steeds prominenter geworden .
Tegenwoordig gaat de productie-industrie voort van een hiërarchische architectuur naar een systeemreconstructie die platformgebaseerd, geïntegreerd en gedecentraliseerd . perceptie, controle, uitvoering, werking, werking en besluitvorming is, zijn niet langer gescheiden systemen, maar werken in coördinatie, interactie in realtime in realtime en vormen een intelligente gesloten louter op een uniforme technisch platform.}}
In deze architectuur worden de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie niet langer eenvoudig in een bepaalde link ingevoegd, maar diep ingebed in het zenuwcentrum van het hele productienetwerk, als ondersteuning voor systeeminformatie .
Deze paradigmaverschuiving schetst ook vijf iteratieve paden voor de toepassing van AI in de productie:
Perceptie -iteratie: van "kunnen zien" tot "kunnen begrijpen"
De eerste stap van de productie begint met perceptie . Met de ontwikkeling van AI -video -analyse, intelligente sensoren en het industriële internet der dingen, zijn de "ogen" van productiesites acuter en inzichtelijker geworden .
Het AIIC-video-analysesysteem kan automatisch productie-anomalieën identificeren, foutwaarschuwingen geven en de status van items wijzigen, de beperkingen van traditionele op regels gebaseerde algoritmen . doorgeven bij het einde van de gegevensverzameling, niet alleen de voordelen voor de gegevensverzameling. Laag markeert het startpunt voor de uitgebreide integratie van AI in productiesystemen .
2. Controle -iteratie: van "Rule Control" naar "Intelligent Generation"
De intelligentie van controlesystemen herschrijft de logica van industriële controle . De nieuwe generatie industriële besturingssystemen die worden vertegenwoordigd door software-gedefinieerde automatisering (SDA) heeft de gesloten structuur verbroken waar hardware en programmering gebonden zijn in traditionele besturingssystemen, en een open, modulair en herconfigureerbaar controleplatform .}
On this basis, the introduction of AI assistant tools has made PLC programming no longer a task that engineers can complete alone. By describing control objectives through natural language, AI can automatically generate control logic, flowcharts, semantic annotations, and even conduct debugging and verification, achieving a leap from human-written code to human-machine co-writing, thereby enhancing the development efficiency and iterative capabilities van besturingssystemen .
3. Uitvoering iteratie: van "automatisering" tot "intelligente synergie"
Wijzigingen vinden ook plaats op het niveau van de productie -uitvoering . De diepe integratie van AI en industriële robots bevordert de vorming van "industriële intelligente entiteiten" met de mogelijkheden van perceptie, oordeel en uitvoering .
Robots die door AI worden aangedreven, kunnen niet alleen repetitieve bewerkingen uitvoeren, maar ook adaptieve padplanning, realtime visuele herkenning en multi-machine collaboratieve planningsplanningsplanningstoffen bereiken door het digitale tweeling- en simulatieplatform, kunnen robots van het digitale tweeling en het simulatieplatform Instructies, maar intelligente executeurs met beoordelingsmogelijkheden .
4. Operationele iteratie: van "Record Management" tot "voorspellende optimalisatie"
Het productieprocesbeheersysteem is ook uitgebreid geherstructureerd vanwege de introductie van AI . kunstmatige intelligentie versnelt de integratie van de kernproductieproces zoals MES- en apparatuurbeheersystemen en wordt een intelligente motor voor productie -optimalisatie .
AI kan de bewerkingsgegevens van apparatuur modelleren, potentiële fouten van tevoren identificeren en voorspellend onderhoud bereiken . De OEE-prestaties optimaliseren via realtime gegevensstreamanalyse; In kwaliteitsmanagement wordt AI gebruikt om defectpatronen en grondoorzaken te identificeren, waardoor de consistentie en de naleving van producten . productieprocesbeheer wordt verbeterd, verplaatst van reactieve controle naar voorspellende werking, procesniveau, gegevensgestuurde intelligente optimalisatie ..
5. Besluit iteratie: van "periodieke lag-analyse" tot "realtime intelligente besluitvorming"
De besluitvorming van productie-ondernemingen ondergaat ook een intelligente transformatie . AI zal geleidelijk de mogelijkheid verwerven om te helpen bij besluitvormingstaken met hoge complexiteit, zoals productieplanning, voorraadsimulatie en kwaliteitsvoorspelling .
Met behulp van AI-modellen kunnen ondernemingen scenario-simulaties uitvoeren om snel de resource-bezettings- en leveringsmogelijkheden van verschillende strategieën voor productieplanning te beoordelen . Het combineren van historische en realtime gegevens kan AI de trend van kwaliteitsfluctuaties voorspellen om inventaris te verbeteren, inventaris. Efficiëntie . productiebeslissingen zijn verschoven van achterblijvende reacties naar toekomstgerichte inzichten en worden een belangrijke ondersteuning voor de behendigheid en veerkracht van een onderneming .
Tijdens deze vijf sprongen zijn we getuige geweest dat kunstmatige intelligentie niet langer een extern hulpmiddel is, maar een intelligente factor binnen het productiesysteem . Het overstijgt traditionele grenzen, integreert in elk niveau en elk knooppunt en bevordert het productiesysteem van hiërarchische controle naar intelligente samenwerking, en van lokale optimalisatie naar systeem intelligentie .}}}}}}}}}}}}}}}}}}
Deze systematische reconstructie is precies de essentie van "kunstmatige intelligentie + productie" .
Welke systeemmogelijkheden zijn nodig voor productieorganisaties in het tijdperk "Artificial Intelligence +"?
In het huidige tijdperk van snelle ontwikkeling van kunstmatige intelligentie is een vraag die herhaaldelijk is besproken: zal AI mensen vervangen? In de productie -industrie is dit probleem bijzonder gevoelig .
In het verleden leek elke sprong voorwaarts in automatisering gepaard te gaan met de trend van "machines die mensen vervangen" . Maar de kunstmatige intelligentie van vandaag, met name het toepassingspad in productiescenario's, geeft ons een definitief antwoord: AI is niet ontworpen om het aantal mensen te verminderen, maar om het aantal mensen te verbeteren, maar om het te verbeteren .}}}
Intelligente productie vereist meer mensen, niet minder .
Dit betekent dat de brede toepassing van AI niet heeft geleid tot een golf van ontslagen; In plaats daarvan heeft het aanleiding gegeven tot een sterke vraag naar nieuwe vaardigheden en veelzijdige talenten .
In het verleden werd AI meer beschouwd als een hulpmiddel: gebruikt om te helpen bij detectie, gegevensanalyse en rapportgeneratie . tegenwoordig, met de penetratie van AI-modellen in voorspellend onderhoud, kwaliteitscontrole, productieplanning en andere links, evolueren ze geleidelijk uit een audiverende beslissers.}
Deze evolutie heeft niet alleen de rol van technologie veranderd, maar heeft ook de organisatiestructuur hervormd . productie-ondernemingen verschuiven van een eenrichtingsrelatie van "menselijke besluitvorming en AI Assistance" naar een tweerichtingscollaboratief model van "mens-machine co-decision-making" . AI is langer een back-eend tool in proces in het proces in het proces in het proces in het proces in het proces in het proces in het proces in het proces in het proces in het proces in het proces van een bijkomend element. evolutie en triggeringsproces reengineering .
Dit betekent ook dat de vereisten van ondernemingen voor talenten een kwalitatieve verandering ondergaan: ze hebben niet alleen ingenieurs nodig die AI begrijpen, maar ook AI-talenten die de productie begrijpen . AI-generalisten met grensoverschrijdende mogelijkheden, systeemdenken en zakelijk begrip zullen de belangrijkste ondersteuning worden voor de intelligente transformatie van een organisatie .}
Als AI de "hersenen" is van intelligente productie, dan is organisatorische capaciteit de beslissende factor voor de vraag of dit "lichaam" flexibel, sterk en duurzaam is {. Het invoeren van het AI -tijdperk, de productie -ondernemingen hoeven niet alleen algoritmen en tools te introduceren. erbij betrekken:
Strategisch vermogen: AI is niet alleen een "IT -project", maar een "normale operatie" .
Wanneer veel ondernemingen "kunstmatige intelligentie + productie" bevorderen, beschouwen ze het als een eenmalige informatie-upgrade en laten het aan de IT-afdeling over om de leiding te nemen . Deze aanpak leidt vaak tot AI-projecten die hoog beginnen maar eindigend, met succesvolle pilootprojecten en mislukte replicatie .
A true transformation to intelligent manufacturing requires regarding AI as the core strategic resource driving the change of business operation models. AI should not exist independently of business operations but should be deeply integrated into core processes such as production, quality control, supply chain management, and energy management. The AI strategy should be deeply integrated with the business strategy to form a dual-wheel model of "business traction + technology Drive ".
2. Talentmogelijkheden: bouw een samengestelde echelon van "AI Engineers + Business Experts"
De optimalisatie van de talentenstructuur is de voorwaarde voor de implementatie van AI . enerzijds hebben Enterprises ingenieurs nodig met AI -algoritmemogelijkheden en datamodelleringsmodellen en data -modelleringsmogelijkheden, die de structuur, kenmerken en ruis van fabrikanten van fabrikanten en bewerkingen kunnen begrijpen om te fabriceren, processen en operaties om te helpen bij het maken van een ervaren, processen en bewerkingen om te werken, processen en bewerkingen om te helpen, processen en bewerkingen van hun ervaring. Expliciete en kennis gestructureerd, zodat AI-modellen dichter bij real-world problemen zijn .
Tweetalige talenten met zowel technische taal als zakelijke taal zullen een onmisbare backbone -kracht zijn voor de productie van ondernemingen in de toekomst .
3. Organisatiestructuur: promoot de co-constructie van het middelste platform van AI en bedrijfsactiviteiten
AI-projecten zijn vaak gefragmenteerd en moeilijk te repliceren op een grootschalige . De fundamentele reden ligt in het ontbreken van een uniforme gegevens en model Foundation . tot dit doel moeten ondernemingen een AI en data-middenplatform met herbruikbaarheid van "-geleider van" Platform van "Platform van" -platforms maken van een twee-tierplatform. scenario ".
Organisatie is het ook noodzakelijk om cross-afdelingscommissies van AI of Digital Operation-teams op te richten om de barrières tussen IT en OT, R&D en productie, hoofdkantoor en de site op te splitsen en een co-creatiemodel te bereiken waar problemen worden verhoogd van de frontlinie en oplossingen worden geleverd door het platform .}
4. Implementatiepad: van pilootprojecten naar full-chain implementatie
Volgens het intelligente productietransformatiepad dat in het onderzoeksrapport wordt voorgesteld, moeten ondernemingen de achtstappenmethode van agile start, snelle iteratie en continue expansie volgen bij het implementeren van AI-projecten, zoals weergegeven in de bovenstaande figuur .
Dit pad benadrukt dat de toepassing van AI niet overdreven ambitieus en uitgebreid . zou moeten zijn, het zou kleine maar snelle stappen moeten ondergaan, leren door te doen en geleidelijk te evolueren om een spiraalvormige sprong te bereiken van "lokale intelligentie" naar "systeemintelligentie" .
The true value of AI does not lie in replacing humans, but in shaping a smarter, more agile and more evolved manufacturing organization. It enables organizations to shift from being experience-driven to data-driven, and from process rigidity to intelligent flexibility, ultimately forming an intelligent co-creation system centered on human-machine collaboration.
De concurrentie in de toekomstige productie -industrie zal niet langer een wedstrijd zijn van apparatuur en productiecapaciteit, maar eerder een concurrentie van cognitieve vaardigheden, organisatorische vaardigheden en intelligente mogelijkheden . AI is niet het einde, maar het startpunt van een nieuwe industriële beschaving .
Gegevens en modellen: de extreem moeilijke "kunstmatige intelligentie + productie" dubbele motor om te beheersen
De AI -engine kan alleen de continue evolutie van het intelligente productiesysteem echt stimuleren wanneer zowel "gegevens" als "modellen" gelijktijdig werken .
Bij de praktische implementatie van "kunstmatige intelligentie + productie" vallen ondernemingen echter vaak in een cognitief misverstand: geloven dat zolang AI-algoritmen worden geïmplementeerd en industriële gegevens worden verbonden, intelligente besluitvorming en optimalisatieresultaten kunnen automatisch worden verkregen .}}}}}} maar de realiteit is die veel fabrieken hebben "in een fabrieken die zijn doorgevoerd" in een fabrieken, is in een fabrieken te maken "in een fabrieken, en de root liet zijn" in een fabrieken die zijn in een fabrieken is "in een fabrieken, is in een fabrieken Precies in het feit dat de twee kernmotoren van gegevens en modellen niet echt zijn gestart .
Data Challenge: Manufacturing Enterprises hebben "de meeste gegevens", maar ook "de moeilijkste gegevens om te gebruiken" .
Waarom zijn gegevens moeilijk te gebruiken? Er zijn voornamelijk drie belangrijke redenen:
De gegevens zijn inherent onvoldoende en van ongelijke kwaliteit: een grote hoeveelheid industriële gegevens heeft problemen zoals ruis, ontbrekende gegevens en heterogeniteit . Er is een gebrek aan bestuursmechanismen, en direct "voeden" het aan het model is contraproductief .
Gegevens worden niet later in het leven verwerkt en mist contextstructuur: veel ondernemingen verzamelen "geïsoleerde gegevenspunten", zonder contextinformatie zoals gebeurtenissen, processen en batches, wat leidt tot het onvermogen van het model om de zakelijke semantiek en causale logica te begrijpen .
Het diepere probleem ligt in dat hoewel productiebedrijven gegevens hebben, ze het vermogenssysteem missen om de gegevens te transformeren in bruikbare kennis . Dit is geen probleem met de functionaliteit van de software, maar eerder een systematische tekortkoming in het organisatorische mechanisme, gegevensdenken en governance -systeem .
Daarom zijn de gegevens in de productie -industrie niet te weinig maar te verspreid . Het is niet dat het geen waarde heeft, maar dat de contextuele informatie onvoldoende is .
2. Modeluitdaging: industriële intelligentie kan niet van de ene op de andere dag worden bereikt door te vertrouwen op "algemene grote modellen"
Industriële AI -modellen staan voor drie grote uitdagingen:
Gebrek aan proces begrip: het productieproces omvat een grote hoeveelheid stilzwijgende kennis, zoals empirische regels, fysieke mechanismen en multi-variabele koppeling . Als het model het proces niet begrijpt, kan het alleen relevante voorspellingen doen en kan geen root-oorzaakanalyse of procesoptimalisatie uitvoeren .}
Gegevensschaarste en etiketteringsproblemen: vergeleken met internetvelden zoals e-commerce en sociaal netwerken, missen industriële scenario's grootschalige open-source datasets, en veel abnormale gegevens zijn moeilijk te labelen, waardoor begeleid leren onhoudbaar is .
Onvoldoende generalisatievermogen en moeilijke scènemigratie: de prestaties van hetzelfde model variëren sterk op verschillende productielijnen en apparaten . Er is een gebrek aan onderliggende mogelijkheden die kunnen worden gemigreerd en verfijnd, wat resulteert in hoge AI-implementatiekosten, lange cycli en lage Roi .}
Wat de productie-industrie echt nodig heeft, zijn scenario-in-diepgaande AI-modellen: die die niet alleen fysiek gedrag en procesmechanismen kunnen begrijpen, maar zich ook aanpassen aan dynamische omstandigheden en verschillen in apparatuur, die industriële intelligentie bezit met een kleine steekproefomvang en sterke generalisatie .
Het is duidelijk dat de AI -modellen in de productie geen "pratende modellen" zijn, maar "modellen die de fysica kunnen begrijpen" . Het is geen "model voor het genereren van inhoud", maar een "model voor het reconstrueren van het proces" .
3. Managementuitdagingen: AI gaat niet over lenen; De constructie van een capaciteitssysteem is het echte startpunt voor de productie van AI
In het licht van de dubbele uitdagingen van gegevens en modellen, kunnen ondernemingen niet langer in het stadium van het implementeren van tools blijven, maar moeten overstappen naar het bouwen van een compleet en duurzaam AI -mogelijkhedensysteem . De kern ligt in drie dingen: eerst, gegevensbeheer: van "gegevens verzamelen" naar "genererende kennis"; II . scènemodellering: uitdrukkelijke problemen in bedrijfstaal en los ze op in algoritmische taal; III . Model Finition-mechanisme: Zorg ervoor dat elke agent in zijn eigen scène past .
AI is not something to be adopted. "Artificial intelligence + manufacturing" should be regarded as a systematic project. The entry of artificial intelligence into manufacturing does not mean it becomes useful just because it is installed, nor does it mean it becomes intelligent just because it is purchased. It is a systematic project from data to models, from algorithms to Organisaties .
Als ondernemingen hopen echt AI-compatibele productie te bereiken, moeten ze zich losmaken van de "op tools georiënteerde" mentaliteit en een dubbelmotoresysteem bouwen van "datamogelijkheden + modelmogelijkheden" voor de toekomst . alleen op deze manier kunnen kunstmatige intelligentie niet alleen een scherper zijn in de fabrikant, maar een intelligente collaborator kan begrijpen, maar constant evolueert en constant evolueert en constant evolueert en constant evolueert en constant evolueert en constant evolueert en constant evolueert en constant evolueert en constant evolueert en constant evolueert en constant evolueert en constant kan evolueren.