面向人工智能的智能制造解決方案全球制造業(yè)正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)客戶體驗制造商需要能夠更快地響應客戶需求并提高質(zhì)量，甚至可以預測他們想要什么商品定價波動起伏商品價格反復無常，為持續(xù)做出回應，必須提升效率和生產(chǎn)力風險管理的重要意義不斷凸顯勞動力老齡化和人員變動造成技術熟練員工短缺，培訓下一代勞動力及強化人機交互至關重要復雜的IT系統(tǒng)許多工業(yè)制造商發(fā)現(xiàn)很難獨自管理數(shù)字化和大數(shù)據(jù)分析平臺，因為他們的現(xiàn)有的內(nèi)部IT系統(tǒng)已經(jīng)非常笨重2工廠、流程和運營的數(shù)字化企業(yè)紛紛意識到運用數(shù)字化技術自我重塑，促進提升效率并創(chuàng)造新的商機對于推動技術、運營和決策洞察的重要性互聯(lián)經(jīng)濟供應鏈和成本優(yōu)化需求不斷提升，迫切需要加強生態(tài)系統(tǒng)風險協(xié)作和技術采用實時智能制造互聯(lián)智慧大數(shù)據(jù)分析工人安全保障重要屬性賦能技術創(chuàng)新應用IBM智能制造展望-

技術框架與應用?

2017

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Corporation智慧工廠制品質(zhì)量早期預警

(Quality

Early

Warning)

解析現(xiàn)有與歷史信息，變更記錄，排程，維護事件，等基于云平臺的制造執(zhí)行、機器控制與數(shù)據(jù)分析分配以及開始時間?；趤碜詡鞲衅鞯膶崟r數(shù)據(jù)，創(chuàng)造智慧調(diào)度保障互聯(lián)生產(chǎn)設備的安全保障生產(chǎn)設施與操作的安全可控，同時保障工人的安全復雜生產(chǎn)系統(tǒng)的人機交互在高科技的生產(chǎn)設施中，人機互動的直觀操作與復雜的生產(chǎn)系統(tǒng)/工具的協(xié)調(diào)運行大數(shù)據(jù)分析BigDataAnalytics云計算與平臺服務

提供工廠片區(qū)級的可視度，分析可行的工具

任務Cloud

&

PaaS移動Mobile安全Security流程與設備的自動化產(chǎn)量的不可預見性質(zhì)量成本壓力制造執(zhí)行系統(tǒng)MES互聯(lián)機器自動化(Connected

Machine

Automation)工廠信息可視化設備自動化主動性維護互聯(lián)的供應鏈能耗管理光纖傳感器-晶片的不規(guī)則RFID

–刻畫與流程管理RFID

流程管理光電傳感器-發(fā)射管狀態(tài)晶圓貼膜溫度光電傳感器-晶圓匣光電傳感器-發(fā)射管狀態(tài)晶圓厚度晶圓貼膜溫度光電傳感器-晶圓匣RFID

–刻畫與流程管理生產(chǎn)設備的管理與維護?

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CorporationnecteCondAppliance基于用戶大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品設計產(chǎn)品互聯(lián)基礎上的客戶服務加速發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)與質(zhì)量問題提高首次響應的成功率防止不必要的維修與質(zhì)保要求深入理解最終用戶用戶界面診斷/維修分析呼叫中心系統(tǒng)增量銷售生產(chǎn)分析社交用戶分析追加從智慧工廠到智慧價值鏈銷售、產(chǎn)品替換電子商務營銷活動執(zhí)行/管理價格優(yōu)化…

…相關產(chǎn)品質(zhì)保與服務合同產(chǎn)品研發(fā)創(chuàng)新生產(chǎn)運營優(yōu)化銷售服務提升優(yōu)化業(yè)務流程和供應商網(wǎng)絡?

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Corporation6TabulatingSystems

Era制表時代認知計算時代CognitiveSystems

Era編程時代ProgrammableSystems

Era人工智能開啟了智能制造的新紀元NaturalLanguage自然語言理解ProcessingQuestionAnsweringTechnology問題應答技術HighPerformanceComputing高性能計算KnowledgeRepresentationand

Reasoning知識表示與推理MachineLearning機器學習Unstructured

InformationManagement非結構化數(shù)據(jù)7目前智能制造中的人工智能技術投資重點54%設備管理與預防性維修50%視覺質(zhì)檢與產(chǎn)量管理34%核心生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)21%生產(chǎn)環(huán)境安全29%IoT數(shù)據(jù)流平臺數(shù)字化工廠 智慧運營49%流程自動化36%人工智能決策平臺26%供應鏈優(yōu)化25%IT運維自動化25%核心運營系統(tǒng)智慧產(chǎn)品33%需求預測24%銷售管理24%產(chǎn)品研發(fā)8%產(chǎn)品定價16%客戶服務智能制造的創(chuàng)新引擎–

基于AIoT的智慧工廠?2017

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Corporation智慧工廠-

基于AI的自動化視覺質(zhì)量檢查現(xiàn)有的傳統(tǒng)產(chǎn)品質(zhì)檢過程存在巨大的挑戰(zhàn)需要成百上千的質(zhì)檢員從事繁重且重復性強的質(zhì)檢工作缺陷識別與分類難度大，需要大量時間訓練人工質(zhì)檢員以達到產(chǎn)線上的質(zhì)量要求人工成本，檢查準確性/一致性，訓練成本，工作環(huán)境健康等問題現(xiàn)有視覺檢查技術的缺陷依賴于人工定義的預置視覺特征及規(guī)則需要大量時間構建調(diào)試新模型，新產(chǎn)品/新缺陷試配成本非常高為了避免漏報,

往往設置條件從嚴,

產(chǎn)生了大量的誤報為工業(yè)視覺質(zhì)量檢查應用領域?qū)ｉT定制的算法和模型結合了視覺特征分析和深度神經(jīng)網(wǎng)絡的認知缺陷知識學習引擎，持續(xù)不斷引入專家行業(yè)知識改進模型準確度統(tǒng)一技術框架支持跨行業(yè)應用，如手機外觀檢查，LCD屏幕質(zhì)量，車輛噴漆檢查等。IBM視覺檢查平臺?2017International

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MachinesCorporation智慧工廠-

面向智能制造的人工智能感知及分析聲學分析振動分析多傳感器協(xié)作分析紅外，質(zhì)量控制診斷和預防性維護數(shù)字雙胞胎支持技術優(yōu)勢探測系統(tǒng)內(nèi)部、不可見、運行時問題非停機、非拆解、非侵入超越人類感知、辨識和分析能力靈活部署，支持嵌入式設備和云服務不依賴人員經(jīng)驗、身體狀態(tài)等條件透視眼機器人感知智能家居數(shù)據(jù)

環(huán)境信價值高技術附加值:

提高品牌價值和核心競爭力高精度:

提高產(chǎn)品質(zhì)量高效率:

提高產(chǎn)線產(chǎn)能低成本：減少次品出廠帶來的損失，低成本維護新功能:

幫助產(chǎn)品迅速搶占市場新業(yè)務模式:硬件設備銷售以外的新利潤點工業(yè)產(chǎn)品，電子，汽車，電力，化工，交通，

流程挖掘分析的商業(yè)價值提升客戶滿意度商業(yè)價值降低供應鏈中的風險成本根據(jù)客戶的個性化定制需求，通過流程預測引擎預測企業(yè)執(zhí)行該需要的成本以及交付時間，從而提供是否可承接該訂單的建議；提升流程效率-提升營業(yè)收入滿足個性化定制需求-提升營業(yè)收入預測出流程中的瓶頸問題（例如任務執(zhí)行間，任務的執(zhí)行數(shù)量），可有效降低瓶頸所帶來的風險懲罰成本。識別流程中的瓶頸問題，通過提高業(yè)務流程的效率，實現(xiàn)產(chǎn)量的提升；最終通過產(chǎn)品交付量的提升實現(xiàn)營業(yè)收入的增加；預測出流程中的瓶頸問題（例如任務執(zhí)行時間，任務的執(zhí)行數(shù)量），可預先避免延遲交貨，并降低客戶投訴。流程挖掘分析——基于人工智能的流程預測引擎后臺數(shù)據(jù)層基于人工智能的流程預測引擎輸入數(shù)據(jù)規(guī)律性分析但是，有時效果不好內(nèi)外部因素的影響??外部文本數(shù)據(jù)外部環(huán)境數(shù)據(jù)企業(yè)歷史流程時間數(shù)據(jù)社交媒體新聞天氣

企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)海運班次等營銷數(shù)據(jù)節(jié)假日數(shù)據(jù)人工量可用度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN-LSTM）預測結果組裝排程半成品入庫？產(chǎn)品組裝?發(fā)貨申請?貨代訂艙…….1天？天？

天？天?

天當前訂單所處的業(yè)務節(jié)點…….1供應商供貨?半成品缺貨？天最終預測結果：一條最有可能性的業(yè)務流程路徑該路徑的執(zhí)行時間2

3A通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡迭代生成：1.

下一個執(zhí)行的業(yè)務節(jié)點2.

完成下一個業(yè)務節(jié)點的執(zhí)行時間B?

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