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      疫情之下:工業(yè)智能的機遇與挑戰(zhàn)?
      更新時間:2020-04-14  |  點擊率:1862

      隨著現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)時代:不斷的數(shù)字化、智能化推動工業(yè)變革是大勢所趨,但是在應(yīng)對突發(fā)事件時,工業(yè)企業(yè)在復工復產(chǎn)中不完善的問題相繼凸顯:返程復工人員短缺、供應(yīng)鏈原材料短缺、物流運輸不暢、遠程協(xié)同機制不成熟等。

      疫情倒逼一些企業(yè)放腳步想一想自己遇到的痛點和困難,是不是有更好的方式解決,能夠提前準備,而這同時也倒逼了人工智能工業(yè)應(yīng)用的加速發(fā)展。

      今年2月,工信部發(fā)布通知,要求運用新一代信息技術(shù)支撐服務(wù)疫情防控和復工復產(chǎn)工作,并強調(diào),制造企業(yè)與信息技術(shù)企業(yè)合作,深化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)軟件(工業(yè)APP)、 人工智能、增強現(xiàn)實/虛擬現(xiàn)實等新技術(shù)應(yīng)用,推廣協(xié)同研發(fā)、無人生產(chǎn)、遠程運營、在線服務(wù)等新模式新業(yè)態(tài),能加快恢復制造業(yè)產(chǎn)能。人工智能等前沿科技在工業(yè)抗疫、復工中起到怎樣的作用?疫情沖擊下,工業(yè)智能能否按下快進鍵?品牌、技術(shù)、創(chuàng)新、質(zhì)量、智能、自動化、信息、科技、高精密……才是時代的需求

      疫情之下,從長遠來看,工業(yè)企業(yè)究竟該做什么?
      當災(zāi)難來臨時
      活下去是人的本能
      可疫情過后長遠的生活同樣是我們應(yīng)該考慮的!
      對于工業(yè)企業(yè)來說,產(chǎn)品再好,也要傳出去讓人知道才是硬道理!雖然受疫情影響,部分工業(yè)企業(yè)通過線上直播的方式也有相應(yīng)的收獲,但傳統(tǒng)工業(yè)行業(yè)所針對的知識內(nèi)容技術(shù)太專業(yè),面對的也都是高知人群,單純只搞幾場直播能轉(zhuǎn)化多少?很多只是走了個過場。展覽依然是企業(yè)品牌宣傳、產(chǎn)品推廣、維護關(guān)系、訂單銷售的。

      受疫情影響,原本3月份的企業(yè)生產(chǎn)、采購高峰,也將推遲至6月,而工業(yè)制造業(yè)企業(yè)在經(jīng)歷大半年的疫情之后,應(yīng)當迅速找到大平臺渠道將企業(yè)、品牌、產(chǎn)品等宣傳推廣出去,企業(yè)內(nèi)部也應(yīng)該加快推動生產(chǎn)管理方式升級,盡快與政策掛鉤,實現(xiàn)生產(chǎn)信息化、智能化、自動化、無人化等的改造,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈,就算拋開所有這些因素,你也應(yīng)該盡快來證明“你還活著”!“當前的疫情引發(fā)了太多平時看似平常,但是實則不太合理或者是需要解決的痛點。”

      挑戰(zhàn)與機遇

      其實也是一個個商機。

      市場調(diào)研和案例進行分析。對面板行業(yè)來說,傳統(tǒng)的視覺缺陷檢測和分揀設(shè)備,無法滿足工業(yè)領(lǐng)域日益復雜精密的檢測需求,在實際產(chǎn)線上依然需要人工肉眼復檢,沒有切實地給企業(yè)節(jié)省人力和提高效率。對企業(yè)而言這不僅僅意味著降本增效,尤其在疫情期間,有些制造業(yè)企業(yè)愿意花錢卻找不到人干活,這也是AI帶來的直觀的好處。

      而明略科學院主任于政則提到幫助上海地鐵的智能維保和國家電網(wǎng)線路的巡檢知識圖譜的智能服務(wù)系統(tǒng),尤其在疫情期間,該智能系統(tǒng)實現(xiàn)了遠程監(jiān)測和高效預警和巡檢,從而減少了現(xiàn)場人員辦公,降低現(xiàn)在因疫情或者未來其他突發(fā)狀況帶來的負面影響。

      值得注意的是,工業(yè)場景一個特質(zhì)是定制化,不同的細致領(lǐng)域有不同的業(yè)務(wù)特點,很難找到一個大而全的通用的解決方案。“如何在保障方案的通用性同時又能夠靈活適配不同的

      業(yè)務(wù)場景,是非常有挑戰(zhàn)的事情。我們也是在朝著這個方向努力。
      誰也不知道下一個黑天鵝什么時候到來。疫情是對AI在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的一次效果檢驗,既是挑戰(zhàn)也蘊含機遇。例如,目前不少工業(yè)上成熟的智能應(yīng)用體現(xiàn)在檢測環(huán)節(jié)上。在智能機器學習、人工智能技術(shù)只做了局部的事情,AI還應(yīng)更進一步,工業(yè)過程中更需要的是智能決策。
      不過,對于中小企業(yè)和民營企業(yè)的工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型,多位專家也給出建議:先從點開始,從自身業(yè)務(wù)需求出發(fā),結(jié)合企業(yè)自身數(shù)據(jù)情況、數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)存儲周期、傳感器的精度等

      入手,做發(fā)展規(guī)劃,“千萬不要一個面鋪開把大量的錢花下去,制造業(yè)企業(yè)掙錢不容易。”

       

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