決策主力記者：張韻 決策主力編輯：湯輝
9月17日-9月21日，第二十一屆中國國際工業博覽會 以下簡稱工博會 在上海舉行，來自國內外超2600家企業集中展示智能制造全產業鏈的最新產品、服務與前沿創新成果。
在2019年賽迪先進制造業城市發展指數TOP 50中，上海憑借高端制造形成的集群優勢位列第一。長三角城市經濟協調會品牌專委會秘書長姜衛紅向《767股票知識網》記者表示，上海建立人工智能制造品牌的重中之重是智能制造，“目前真正有世界性影響的龍頭品牌比較少，因此培育自主品牌是未來上海品牌建設的重要方面。”
而在本屆工博會上，《767股票知識網》記者注意到，5G、AI 人工智能 、邊緣計算、工業云服務、人機協作等技術逐步運用于智能工廠的生產之中，而在工業互聯網專區內，面向工業制造數字化、智能化發展的場景應用成為關注焦點。
深度應用的挑戰
如何在生產制造中應用人工智能？三菱電機 中國 有限公司董事長兼總經理富澤克行表示，三菱基本的思路是將物理、人、設備和信息有效地結合在一起。
事實上，制造工藝需要不斷實驗優化并且依賴常年的數據積累才能得出最優解，國家制造強國建設戰略咨詢委委員朱森第用“十年磨一劍”來形容，但現在工藝已經可以與集成計算材料工程相結合，通過計算機工藝仿真預知到未來的技術，這意味著工藝創新的時間有望大大縮短。
“我們通過訪談了解到制造業企業的很多痛點，包括接到客戶的訂單排產、工單預測、插單、重排這些痛點，其中就涉及到供應鏈協同、工藝參數調優等需求”，上海慧程工程技術服務有限公司董事長程義表示。
西門子 中國 有限公司執行副總裁王海濱對此也深有體會，西門子的想法是在每一個制造業工廠的核心價值鏈上最大限度地實現數字建模，在產品的規劃、生產和售后服務階段，以其物理世界中的目標在計算機設計仿真的環境中建立一一對應的數字化雙胞胎，在數據中臺上實現技術落地的產品，最終實現工藝的改善。
而羅克韋爾自動化 中國 有限公司大中華區總裁石安的觀點是，工藝背后是行業知識的跨界整合，如何搭建平臺需要注意安全、節能、環保、提高效率四個關鍵點，在工藝之上，精益生產的頂層設計很關鍵。“絕大部分的咨詢公司會在頂層鋪設所謂的橫向協同，但是企業在ERP 企業資源計劃 之下做縱向的切割卻少之又少。”
當前傳統的中國制造業面臨的主要挑戰還有哪些？施耐德電氣工業自動化事業部戰略總監申紅鋒向《767股票知識網》記者表示，產能過剩和同質化嚴重是兩大問題，真正的高附加值產品很多工廠生產不出來，在資源和能源的利用效率方面都存在著改進空間，另外工藝、設備、管理的體系和基礎也都存在改進空間。
申紅鋒進一步闡述道，可視化是實現制造業轉型升級的一個非常關鍵的要素，第一步是產生數據，第二步要把數據和信息傳遞給正確的人，并做出正確的決策。解決數據和管理融合的問題是解決制造業挑戰的關鍵所在，那么透明、即時、分層是整個制造業轉型升級的前提條件。
實現智能制造任重而道遠
工信部賽迪研究院副院長劉文強指出，面對日益復雜的國際經濟形勢，我國制造業發展正面臨高端制造向發達國家回流，低端制造向新興經濟體遷移的雙重挑戰。從宏觀來看，在工廠中注入大規模個性化定制、網絡化協同制造、云制造等新一代智能制造模式將提升勞動生產率，實現制造業價值鏈層次的提升。
“嚴格地說，目前工業遠遠沒有達到智能制造的程度，但是實踐智能制造有不同的臺階，要一步一步邁上去。”王海濱表示：“實現智能制造，首先要做基礎的體系化精益制造的流程梳理，然后是標準化、自動化、數字化，在此基礎上實現IT和OT 操作技術 相結合的信息化，疊加上AI、大數據、數據分析、工業互聯網等手段，也許能夠實現局部的智能制造。”
工信部裝備工業司副司長王瑞華則在工博會論壇上表示，綜合來看，智能制造在努力促進制造業的產業模式和企業形態的根本性轉變，下一步要抓好戰略性的、長期性的重點布局，加強頂層設計、強化創新驅動、構建生態體系，突破非常緊迫的短板問題。
“我關注到很多企業并不注重市場的變化，實施智能制造就沒有得到他們原來預想的效果。”在朱森第看來，如果工藝不改，去搞智能制造只會事倍功半。那么，如何有效地推動智能制造進一步發展？朱森第向包括《767股票知識網》記者在內的媒體表示，要強調市場主導，因地制宜，抓住在系統設計、制造工藝、網絡環境、精益生產、智能裝備五個方面的關鍵問題，其中如何把現有技術賦能給工藝創新是值得思考的問題。
5G加持智能制造
上海市智能制造產業協會法人代表涂煊則進一步分析了新一代信息技術作用于智能制造的主要功能：“工業互聯網是數字化向網絡化、智能化發展的基石，實現真正端到端的垂直融合和橫向聯合，人工智能會引領智能制造產業的發展，5G將作為一個重要的互聯手段，貫穿我們制造過程中的研發、生產、銷售、維護等環節。”
據工信部賽迪研究院發布的《2019先進制造業城市發展指數》報告預測，2020-2025年，5G直接拉動的物聯網連接規模將累計達到124.5億元。龐大的用戶數量和連接形態將使先進制造業與現代服務業的產品形態邊界逐漸模糊，且實現相互融合，這將成為制造業發展的重要趨勢。
在產業智能化方面，百度深度學習技術平臺部相關負責人王冠表示，像百度這樣的互聯網科技公司正在尋找如何把這些技術做成更好的工具和產品來賦能產業變革。
深度學習技術在制造行業中的應用場景案例非常多，比如在工業質檢中，分類業務能夠反向優化生產環節，通過大量的數據積累能知道在生產的哪個環節或者在哪個關鍵器械上出現問題才導致質量瑕疵。
此外，涂煊表示，5G網絡的網絡切片技術將會改變整個智能制造傳統的架構，在智能檢測、物流管控等多場景實現數字孿生系統，同時在長三角一體化背景下，實現工廠遠程操作與工廠聯動的相應功能。
767股票知識網