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当工业遇上AI与5G,场景决定一切
发布时间:2019-05-24        浏览次数:34        返回列表
5G与AI落地工业的呼声不绝于耳,这让拥有73年历史的汉诺威工业博览会也开始俯身拥抱这两项风口技术,似乎它们成为了企业数字化之后的又一次升级的技术方向,施耐德电气全球执行副总裁、中国区总裁尹正与施耐德电气工业自动化业务执行副总裁何维克(Peter Herweck)一致认为,5G和AI正在走入风口期,两项新技术的应用场景阵容正在不断扩大,但不能对新技术采取盲从或者崇拜的态度,它们既是新兴技术,也是一种通用的资源,无论哪一个行业用AI和5G来进行赋能,都需要立足于行业知识,加以改革。单纯从技术的角度上看, AI和5G形成了一个技术联动体,AI带来运算能力的大幅提升,需要更强的传输带宽加以辅助,5G正好解决了这个问题,但技术的进步*终还是要服务行业,为行业赋能,技术的落地还是要由*终使用者,也就是拥有运营技术的企业来实施,由具体的应用场景所驱动。
施耐德电气全球执行副总裁、中国区总裁尹正

AI绝非万能,需考虑工业场景
  一个不可否认的事实,AI与5G和水与电一样,是一种通用的资源,通过提供一个平台或者一套算法来提供某一种特定服务或者是一种产品。这些平台或者算法的核心是对某一行业应用的深刻理解,而并不能只强调AI或5G技术本身。和我们运行在主机平台上的软件不同,AI其实是一套虚拟的软件,通过平台运算出需要的结果,然后嵌入到行业应用中产生出价值,否则AI和5G只能是一套通用的计算工具,或者一串代码,无法衡量其实际价值。

  工业软件其实就是一个通用平台,其内部的算法可看作是AI的变体,结合行业知识,才能发挥其*大价值,而5G相当于为AI加速。由于带宽的提高,5G加强了AI的速度,可以更高效地在短时间内实现更快的数据采集,方便后期分析与调用。

  正如尹正与何维克所强调的,制造业并不是所有环节都要落地AI,基础设备及不涉及数据和算法的应用其实无需调用AI。目前比较典型的AI应用场景是设备的预测性维护,状态监测和机器学习,这些技术面向的主要是大型设备及系统,可以对能效和设备的健康状况给出运维决策,帮助厂商节约上百万欧元。

落地行业 同理于数字化
  尹正表示,“无论是AI,5G,或者其他创新技术,终须落地到效益上,如何为企业赋能才是关键,即IT赋能OT。类似创新技术成功应用的基础是要理解客户的核心需求。施耐德电气在为企业数字化改造时候所主张的一个策略可以为AI落地提供借鉴,即“先医后药,先软后硬”,AI落地也可以参考。医生诊断在先,抓药在后,先理清管理思想,然后制定战略,再去投资硬件,盲目上马新技术往往会适得其反。”

  谈到施耐德电气在新技术落地上的实践,尹正谈到:“倒退10年,大多数工厂内的指示灯或者断路器,甚至是变频系统,每个系统都是孤立的。原来厂商比较重视硬件的开发,而现在企业70%的研发都投入在了软件上,*终由软件定义整个硬件和系统的性能。当设备实现了完全的互联互通,数据就可以送达至云端,*后的分析及服务也都依赖于软件。十年前边缘控制层或者分析层的概念并不为人所知,现在这些层面的开发都逐步挪到了软件上,这是非常大的变化,软件挖掘了硬件的性能和潜力。施耐德电气在软件上一直采取积极的措施,在工业自动化领域,目前的市场份额以60%的AVEVA以及互联互通的产品为主,其他包括施耐德电气开发的功能非常强大的PLC、DCS、变频器等,这些产品上都有大量的工业软件在运行。这些软件分析模块,包括Power Scada,能效管理,电能质量,资产管理和物流管理等等。不管是工业自动化,还是配电,施耐德电气的软件和硬件都会与之相结合,提供强有力的支持,包括OEM,分销商。何维克表示,从施耐德电气的角度来讲,希望做一个创新技术的提供者,创新技术成功落地、成功应用的专家,以帮助客户利用新技术获取价值。扩大规模提升品质,*后与客户一起推广这个技术,与客户一起走向成功。AI、5G等技术在工业的真正落地还需要施耐德电气所提倡的“生态圈”或者“朋友圈”的全力推动。在这个生态圈内,有云基础设施提供商,也有施耐德电气这样真正了解工业客户需求的专家,还有产业上下游的合作伙伴、系统集成商、软件开发者等所有参与者共同发力。

  尹正和何维克强调,在安全,稳定的情况下,5G应用会为数据的收集和传输带来更多的便利,将会给行业带来很大改变。

技术应用,需与细分场景结合
  具体到细分行业和应用场景,尹正分享了施耐德电气的EcoStruxure架构和相关的产品、解决方案与服务在建材与电子行业的成功应用:

  “在建材,水泥等传统行业进行数字化升级中,由于其能耗很高,面临能耗,环保等问题,过去主要依靠工程师的经验。现在为了能让燃烧更加充分,在工艺上采用传感数据收集,将历史数据,现实数据,仿真模型进行整合,根据这些数据进行优化,使能耗大幅度降低,这其实就是技术与实际应用相结合的目的。”

  另外一个典型的应用案例是电子行业专注于传感器制造的汉威科技。“由于传感器的标准和型号较多,造成分工散乱、手工主导的生产模式,产品几乎完全为定制化。此种情况下进行*的自动化升级对企业而言并不划算。”尹正说道,“所以施耐德电气采用先帮其解决数字化的问题,先帮其进行了信息化改造,在较少的投入下,人员生产率从不到50%提高到90%,帮助其实现了技术和管理上的提升,后期待业务慢慢扩展以后再实现自动化升级。”,从以上的两个案例中也可以看出,评价某种技术是否成功的标准在于看其在实战中是否能够与应用场景紧密结合,是否能够切中用户的痛点。单独谈论技术和参数有时会显得单薄。

  纵观国内市场,无论是2019年两会,还是博鳌论坛,政府都在努力推动经济发展,除货币和财政政策,推动新技术落地也是发展经济的重要手段。此次提出的“智能+”概念也是对新技术落地的引领,对于AI的一种肯定,可以看出中国对于数字经济赋能实体经济的积极态度。但对任何企业而言,AI和5G的落地,都要立足于自身的需求与具体应用场景的紧密结合,这样才能帮助企业提升内功,取得实质性发展。
 
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