上海流程智造科技创新研究院有限公司首席规划师-郑茂宽博士，在“人工智能企业应用和工程挑战”线上沙龙上做《人工智能在制造业全生命周期的应用及实例》主题演讲，与各位参会老师和行业同仁分享了关于上海流程智造科技创新研究院在人工智能制造赋能企业应用上的一些心得和体会，以下为本场分享的核心内容：
分享的内容主要包括以下三个部分：第一，工业智能发展背景；第二，工业智能应用场景；第三，人工智能赋能流程制造。
工业智能发展背景：
人工智能近20年得到了突飞猛进的发展，尤其是最近几年来，像Deep Mind、Google等国外相关的公司，国内也有百度、科大讯飞、商汤等的公司都在人工智能领域发力，我们看到了人工智能在社会各个领域的广泛应用。我来自于制造业，一直致力于智能制造、工业互联网相关的研究，我们也在重点研究人工智能怎么样能够为工业带来新的变化，尤其国内劳动力缺失、劳动成本增加等问题，使得人工智能在工厂中的应用成为重要趋势。同时我们也看到，人工智能在工业企业里面，大家都非常感兴趣，想积极的去探索一些事情，例如：用人工智能提高生产效率、改善质量的稳定性、降低能耗成本、提高设备的稳定性以及提高危险工业场景的安全性等都在做相关的探索。但是，目前很多工业企业在开展人工智能的探索过程当中，开展得并不是特别顺利，他们也在面临着瓶颈的问题。今天，在这个简短的分享里面，跟大家看一看具体有哪些比较好的经验和解决方案能够跟大家分享。
首先，我们看到工业智能可以为不同的行业，尤其是制造型企业解决很多的问题，以前，我们称之为信息化的手段帮企业解决问题。而随着人工智能和数字化网络化、信息化有机的结合之后，我们看到很多行业的共性问题，逐步寻找到了解决方案，比如工厂里面临比较多的质量检测、现场监控和包括工艺优化、产品设计迭代优化、客户需求的获取等，都有了人工智能相关的解决方案。所以，我们面向流程行业、多品种小批量的离散行业、还有小品种大批量的离散的行业，可以去分析相关的人工智能应用场景，然后找到共性和个性的需求，并在推动不同企业、不同行业的应用人工智能的过程当中可以有的放矢，这也是工业企业应用人工智能的一个大的背景。
工业智能应用场景
工业智能在企业里面有很好的应用前景，我们要把人工智能在工业企业里面发挥它的价值。前面，鲁博士和沈总重点提到人工智能基础平台的搭建，提供了很好的平台的工具平台的方法，包括实施的路径，这个是为企业能够降低应用人工智能的门槛，提供了很好的保障，而有了这么好的平台以及好的工具手段、方法之后，我们看到人工智能可以在制造业的全生命周期，包括从产品的设计到生产制造到物流，到营销销售到产品使用服务安全的管理等等，全流程都会有很多的应用场景。
这里举一些典型的例子和大家做讲解，比如人工智能+产品的设计，因为我本身是学机械设计的，以前在学习和工作的过程当中，很大一部分时间是在做画图的工作，以前画图的工具相对比较简单，功能也比较单一，一条线、一个圆、一个零件然后一一去绘制，然后再把它拼成一个装配体，这样的设计过程。而现在，有很多智能化的设计软件，我们给它提供几个约束条件，它可以自动生成设计的图纸，这是我们讲到的叫做智能化的生成式设计的一种新范式。从工程领域大家可能比较抽象，最近，另外一个比较火的是一个AI绘画的应用，火遍了全网，类似的是AI做产品设计、做机械设计，或者是做电子电路的设计，这和AI绘画的思路是一样的，我们给它提要求，给它提供相关的约束条件，它会根据我们的文字描述，自动去生成我们想要的设计。未来，我认为这是一个非常重要的趋势，而且，目前这样相关的软件，在产品的设计过程当中，尤其是面向产品设计后端的优化，得到了非常广泛的应用，比如汽车的轻量化、流体力学的优化等都有很多的应用。
另外基于知识图谱的智能设计模块，我们以前在做产品的设计过程当中会有很大的一部分的工作在于审图，审图的目地在于识别我们在绘制图的过程当中出现的错误或者失误，通过人工去做检查劳神费力，现在我们可以通过知识图谱的方式，把我们所需要检查的规则和知识，融入到人工智能的能力里，帮助设计人员，包括帮助工程人员去做智能化设计图纸的评审，来减少人工的工作量，从而提升审图的效率。
工业智能在工厂里面用到最多的还是面向生产制造一线的场景，最近我有很多朋友去创业，他们去做AI+制造里面典型的模块化解决方案，其中做的最多的是工业视觉解决方案。这里举一个比较典型的例子，上面右方的图，它是用工业相机叠加人工智能机器视觉的算法，在线做产品的质量检查，比如说这个瓶子有没有盖盖子，这个瓶子的瓶身有没有被划伤，这个瓶子有没有贴上标签等等的基础性的，以前靠人工去做检查的工作，现在完全可以由人工智能算法+智能化的硬件来实现，这有什么好处？以前我们的产品可能是抽检的，现在通过人工智能的方式可以实现产品的全检，最大化的避免残次品流向到市场里面，这是AI+机器视觉在工厂里比较典型的应用。去年我们去深圳一家做液晶面板的企业去做调研的时候，他们现在在全面推行，通过工业相机来辅助，甚至替代人工去做质量检查的工作。目前，人工智能做质量检查的效率和准确率已经远远超过了人工，而且极大地降低了人工的劳动强度，这是非常有价值的一件事情。
机器视觉在工业领域也有非常广泛的应用场景，比如在汽车的表面质量检查，漏油情况检查；还有冶金的钢材表面缺陷识别；织布、印染面料表面瑕疵的识别等，甚至我们跟踪过一些核电站的项目，他们在做焊接工艺的时候，通过工业相机机器视觉的方式去做焊缝的质量检查，也取得了非常好的效果。同时，除了工业的机器视觉之外，在面向工业质检，机器视觉同样有很多新的手段，比如依靠噪声的检测方案，依靠数据智能的检测方案或者是依靠X射线的智能分析的检测方案等等,都得了非常广泛的应用。
除了面向工艺本身，我们还可以面向生产的设备去做智能化的故障诊断和预测性维护，我们通过人工智能去打造面向设备的虚拟医生，来根据生产的历史数据，包括设备的运行数据，设备的故障模型等来做设备的智能化的、实时性的或者预测性的维护。所以我们看到人工智能，它面向工业制造，其实是面向工业制造的各个环节，把以前需要人工去解决的问题，通过人工智能的方式，给予一个集成化的解决方案，就是我们讲到的人工智能赋予了工厂，一个智慧化的大脑，把工厂里面像机器人的设备、机台、还有流水线，包括终端操控的设备等，都能有机地连在一起指挥它们智能化、高效化的运行。
工业机器人在融合工业智能之后，就可以打造成整个工厂里面的虚拟劳动力，来实现机器换人，或者是机器代人、机器助人的应用效果。目前很多的工厂，尤其是之前像富士康提到了百万机器人的替代计划，在当时影响非常的巨大。而且，机器人它的本体上或是它的机械手臂上可以加载不同的传感器，或智能的装置，可以实现不同人工智能的新应用。
另外一个非常典型的场景是面向企业的能源优化，中国从2020年开始提双碳之后，越来越多的企业重视企业的节能降耗，我们在探索一些项目里，应用人工智能的方式去对工厂运行的环境，比如说压缩机、空调、冷却水、冷却塔等环境设备进行智能化的调控，来满足生产环境要求的情况之下又能够节能降碳，这是一个非常典型的运营方向。另外，在生产车间的这个核心的环节，我们也看到了很多的比较典型的节能降碳的应用场景，以及产生了很多的预测性的模型。
我们也看到人工智能在面向产业链级的智能化应用，也是非常有应用空间，在智慧物流方面，结合厂内的生产节奏，面向客户的需求提供智能化的物流,仓储的解决方案。面向城市级或者全国级的运输路线的智能化规划是一个非常复杂的问题，以前靠人工的是很难实现大量的运输路线的优化决策，人工智能在面向路线优化问题的时候，可以提供相应的解决方案来为企业节约运输的成本。同样面向啤酒的物流优化，可以利用人工智能合理的布局区域仓储的地址，然后再去智能化的规划面向不同的客户终端的运输的路线以及运输的量级等等。
我们有一个合作伙伴是安吉物流，他们为上汽以及相关的企业提供汽车的整车物流整体的解决方案，汽车的物流是一个非常复杂的网络，包括生产车间、第三方物流、海运、铁路运输、汽车的货运等等，是一个非常复杂的人工智能的应用。基于大规模的人工智能的模型，来实时的感知预测分析推荐决策等等，把整个物流全过程的运输的需求，包括运输的资源、运输的网络进行有机的整合和优化，来为整车物流提供一个非常合理的运输的方式，整体降低运输的成本，从而实现整个企业的效益最大化。
当然，我们也看到它面向整个人工智能的应用，也搭建了一个基础的平台，包括深度学习平台，上层搭建了模式识别、智能计算感知、智能认知等相关的解决方案和算法，来提供像无人仓库，无人驾驶，动力动画仓库的卡车画像等相关的顶层的的应用。
其他的，还有人工智能面向在市场端的产品营销方面的应用，来精确的预测客户的需求，面向产品在交付给客户之后，它需要长期的运行和维护。最早我们看到像极易面向发动机的智能化运维，他提供了很好的远程运维和智能化的解决方案，慢慢的推广到电力设备，电梯，挖掘机，工程机械等等新的行业。还有，比如说面向工厂里面智能化的机台，通过数据的分析+智能的模型，来为机台的智能化运维，提供支持，以降低机台的宕机率，提升生产的可靠性。
另外除了AI的模型之外的话，也可以结合新的硬件设备，比如说AR/VR的眼镜等等，来做远程的设备故障维修指导，远程培训，甚至是在销售之后客户端的安装指导等，都可以提供的很好的的支持。还有，面向产品的智能化也可以提供类似于像智能家居，智能汽车等等新的物联化的解决方案。
当然，除了制造业生产这个主链条的研发、设计、生产、制造、运维服务等等相关的内容，在安环管控方面，人工智能也有很好的的应用前景，比如面向一些化工园区，面向危险的生产厂房等同样会有很多的智能化应。基于我们底层智能算法的搭建，我们可以去搭建，一些比如说传送线的跨越报警，工作标准的动作识别，穿戴防护服或者劳保用品的穿戴正确性的判定，包括人流的管控，包括AI的巡检，车辆的识别以及物资的追踪，包括烟火，甚至有毒有害气体的泄漏识别等都可以通过平台来统一的管控。在一些具体的应用方面，基于人工智能，我们可以做门禁的人脸识别，管道的泄漏检测，还有异常行为的识别，以及穿戴合规的管理，火情的检测等等，很多这些典型的应用。其他类似的还有像人车的定位，包括异常行为的识别、厂区内的积水预警、非法翻越栏杆行为的判定，我们都可以基于人工智能的算法，再加上机器视觉的硬件设备来打造一体的解决方案，这些就是具体的解决方案了。
工业人工智能赋能流程制造
流程制造，指的是像石化、化工、钢铁、建材等的连续生产的一个生产模式，尤其是在像石化、化工、钢铁里面建材的生产过程当中，它需要很多工艺的实时控制，以保证产品的连续生产和质量稳定。在这些生产的过程当中，还有一个非常典型的一个特点是，它们的生产环境一般都比较恶劣，比如说钢铁厂、化工厂有毒有害，并且它们对于环境的安全要求是非常高的，所以我们在研究怎么样用智能化的手段赋能整个生产的智能控制、智慧的安缓和智能的优化等等。
这里有几个案例，一个是我们提供了乙烯裂解炉的系统模拟解决方案，帮助企业做数字孪生，这样的一个模型在很多的企业，包括中石油、中石化等等相关的企业都得到了很好的应用，而具体的应用效果是：每有效运行一个周期的生产计划模型，获得的优化经济效益预估为3000万到6000万元/年。我们在这个工业软件里融合了很多智能化的算法和模型，然后基于平台做了大量相关的应用。另外一个是我们在做的炼油过程模拟解决方案，包括在九江石化、镇海炼化等等相关的企业得到了应用，单套的装置经济效益达到了600万到1000万元/年。最后是我们面向上海石化的乙烯装置做智能化的调优。这里我们用了一些能量监控和优化的系统来为我们整个的管控提供支持，相关的应用效果是：每吨乙烯标油消耗量降低了2%，年创直接效益达到538万元。
以上简要跟大家做了一个分享，希望能够给大家带来启。
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源于硅谷、扎根中国，上海殷泊信息科技有限公司(MoPaaS)是中国领先的人工智能（AI）平台和服务提供商，为用户的数字转型、智能升级和融合创新直接赋能。针对中国AI应用和工程市场的需求，基于自主的智能 PaaS 云平台专利技术，MoPaaS 在业界率先创新推出拥有云计算(PaaS)+AI技术架构的开放的人工智能平台，以满足教学科研、工业制造、能源交通、互联网、医疗卫生、政府和金融等行业客户的AI技术研发、人才培养和应用落地工程需求。MoPaaS 致力打造全方位开放的AI技术和应用生态圈。MoPaaS 被Forrester评为中国企业级云平台市场的卓越表现者（Strong Performer)。
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