AI+工業互聯網加速工業智能化升級
——智能風正勁圓桌論壇成功舉辦

文/本刊編輯部 郭 瑩，段少敏

我國工業互聯網產業規模已經超過萬億元大關，而作為新一輪科技革命和產業變革的重要力量，人工智能與工業互聯網的融合發展，將為制造業各領域數字化轉型提供新的路徑、釋放新的動能，塑造我國制造業的新優勢。

2022年9月28日，由機械工業信息研究院《智能制造》雜志聯合百度智能云共同推出的以“AI+工業互聯網加速工業智能化升級”為主題的智能風正勁圓桌論壇在線上舉行。

國家制造強國建設戰略咨詢委智能制造專家委榮譽主任朱森第、中國信通院信息化與工業化融合研究所副所長劉默、百度副總裁李碩、三一重能首席數字官彭旭、北京首鋼股份有限公司智能化應用部技術負責人戴亞輝參與圓桌交流，圍繞“不確定性挑戰之下，工業數智化的新趨勢”“工業互聯網的落地應用存在哪些挑戰和誤區，企業該如何破解”“中國制造業邁向中高端，產業鏈各方該做好什么準備”等話題，共同探討AI+工業互聯網賦能制造業數字化轉型的發展路徑與解法。論壇由機械工業信息研究院產業與市場研究所副所長、《智能制造》雜志主編周晟宇主持。

朱森第：精益生產是智能制造的應有之義

朱森第 國家制造強國建設戰略咨詢委智能制造專家委榮譽主任

我國制造業加快智能化升級，其路徑是加快數字化轉型。從未來的趨勢看，人工智能、工業互聯網、5G最終都要深度地滲透到制造業中，和制造業深度融合，使制造業真正通過工業互聯網、人工智能、5G以及各類新技術滿足未來社會需求。

結合人工智能、工業互聯網等新技術，制造企業能夠加速智能化升級。那么人工智能、工業互聯網和制造企業如何融合發展？第一，遠程運維；第二，質量控制；第三，協同設計；第四，網絡制造；第五，定制生產；第六，倉儲物流；第七，工藝革新；第八；精益管理；第九，增值服務；第十，解決方案。這十個方面是現代制造企業和人工智能、工業互聯網融合發展的關鍵。

企業要根據自己的情況找出痛點問題，并且解決痛點問題，這樣才能全面發揮人工智能、工業互聯網等新技術的作用，加速企業智能化升級。目前企業在智能化升級中普遍存在三個問題。第一，智能制造是為了精益化生產，在生產過程中要把不必要的工序、環節、動作、管理機構等刪掉。第二，企業智能化升級不可以隨意跟風，要根據市場和技術發展趨勢，來決定企業要建立怎樣的制造系統，這樣的制造系統可以短期見效、長久發揮作用。第三，工藝是制造的靈魂，隨著外界形勢發生變化，產業需求也在發生變化，創新著力點也要隨之改變，現在追求用更好、更新的工藝來進行生產，工業互聯網企業要助力制造企業進行工藝革新，用新的工藝組織生產。

我國制造業正在邁向中高端。那么在邁向中高端的過程當中，制造企業快速地進行智能化升級要注意四個方面。第一，把握趨勢。制造企業一定要把握現代技術發展的趨勢、把握市場的走向、把握實現數字化智能化的過程中總體方向和切入點。第二，熱情擁抱。電子信息、工業互聯網和人工智能技術快速發展，制造企業對這些先進技術的認識相對滯后。因此，要將這些先進的技術融入到企業發展當中，要快速、熱情地擁抱這些先進技術。第三，融合發展。要將IT和OT相結合，制造業工藝人員、管理人員、技術人員要具有先進技術意識，將人工智能、工業互聯網等先進技術和制造相結合。第四，小步快跑。企業可以制定小步快跑的總體規劃，這樣在發生錯誤時，可以快速糾偏，并且在人工智能幫助下可以快速迭代。

劉默：數字化轉型是一個兩邊“拼縫”的過程

劉默 中國信通院信息化與工業化融合研究所副所長、正高級工程師

面對不確定的環境，企業需要重點關注五個方面，第一，目前有超過60%的企業處于數字化的探索階段。在運營管理層面，企業通過數字化改善自己的經營效率、管理效率，幫助自己更好地應對不確定性風險；第二，越來越多的企業開始關注如何通過數據去創造新服務，通過新服務提升企業的盈利能力和競爭能力；第三，數字化、網絡化對產業鏈、供應鏈的運行效率有提升作用；第四，目前很多中小企業的數字化實踐只是圍繞ERP、OA、MES等進行，中小企業數字化轉型還有很多提升的空間；第五，數據要素是整個數字化轉型過程中企業都非常關注的問題，大量的制造企業本身的數據治理沒有做好，數據的分析、應用創新是企業目前面臨的挑戰。

以工業互聯網技術的應用為例，工業互聯網技術在各類場景中的應用，實際成本很高，很多制造企業難以承擔。其問題在于工業互聯網技術產品化和制造業不同行業、不同企業、不同場景的需求和業務差異化之間的矛盾。對于數字化供應商來講，如何把工業數字化服務抽象出其中共性的部分，并把它產品化是很困難的。對于工業互聯網企業來講，如果每個項目都做定制化交付，成本會很高。

制造業數字化轉型要注意兩個方面，首先，數字化企業要能夠更好地提供數字化產品和服務，比如減少能耗、增強供應鏈等。另外，制造企業需要建立數字化團隊，使制造企業對自身的業務有更深刻的理解。更契合企業業務需求的數字化創新，是數字化企業和制造企業兩邊“拼縫”的過程，數字化企業和制造企業都還在探索過程中，未來將有巨大的潛力。

數字化賦能制造業升級包括三個方面。第一，效率層面，通過數字化來改進生產、管理、運營，提高效率、提高質量；第二，創新層面，包含工藝、產品和服務，其背后數字化潛力巨大；第三，通過數字化提升產業鏈和價值鏈，全面提升我國制造業整體競爭力。

在數字化時代，制造企業碎片化和個性化的數字化應用越來越多，每個企業需求不一樣，即使同一個行業，管理流程、工藝、現場生產管理不同，需求也不同，未來制造企業的數字化需求，將會來自于制造業企業的自給自足。制造業數字化轉型中還會存在一些問題，一些制造企業自身數字化能力不足，容易被很多概念帶到誤區里，最后的轉型結果就是花了很多錢，但是實際上轉型并沒有很好地契合自身的業務。

李碩：開物2.0助推制造企業精準數字化

李碩 百度副總裁

近兩年很多典型的數字化應用已經進入到制造業的核心領域，并已經產生了明顯的效果，這也堅定了制造企業朝著數字化轉型、智能化升級方向的進一步發展。在不確定的大環境下，采用數字化方案的企業，可以更加從容地布置生產單元和相應的銷售體系，更健壯地成長。各種不確定性，大大凝聚了產業里各類角色對數字化轉型、智能化升級的共識，這種共識讓大家在面臨行業里核心問題時有了突破難點、取得效益的決心。

企業在推進整個數字化轉型和智能化升級的過程中，基本上存在三個方面的誤區。

第一，貪大求全。所謂貪大求全就是在數字化轉型過程中，通過大的投資，建立了很多平臺。但做一期或兩期之后，如果看不到效果，就推翻規劃，重新來做，總是在追求新的解決方案，貪大求全和投資效率不匹配。第二，淺嘗輒止。很多企業在完成了基本的信息化之后，信息化數據采集就結束了，變成了一塊數字大屏，數字化絕對不等同于信息大屏。第三，重項目和建設，不重運營和效果。數字化是一個過程，不是一個結果，在建立數字化項目的過程中，需要真正讓數字化融入到生產，讓生產產生效率，更需要長期用數字化思維來運營。這個過程還需要相應的組織能力和人員能力的匹配。所以數字化轉型，對于任何一家制造業企業，都是由表及里，再到組織支撐和長期運營的過程。

基于這些誤區和困難，百度提出了相應的解決方案，以近期發布的開物2.0為例。

第一，開物2.0的升級，重點是應用的升級，從智能化應用的角度，反過來推進深層次數字化和設備上網連接數據等環節，這樣一個垂直場景和橫向的連接打通相結合的方式，應用升級的效果讓企業看得到。這種方式，在適度投資和適度建設情況下，能夠切實看到能耗優化，產線效率提升。這也是數字化的應用能夠持續推廣的源動力；第二，在解決跨場景、定制問題時，盡可能抽象出一層，賦能給制造企業的開發人員，創造應用的中臺型產品，把人工智能術、大數據技術，做成容易被二次開發的平臺，開放給合作的企業，讓制造企業在平臺上源源不斷產生新的應用，進而產生效果；第三，開物2.0平臺能夠提供給合作伙伴使用更小的算力、更快的開發速度，快速構建應用模型，這也將是人工智能在發展過程中給整個行業創造的全新可能性。

彭旭：數字技術驅動制造企業轉型

彭旭 三一重能首席數字官

在第四次工業革命和第三次能源革命所帶來的超級技術窗口時期，三一通過數字技術驅動企業轉型。第一，把產品的智能化作為產品轉型的重要方向，在產品智能化方面，采用AI技術和工業互聯網技術，實現產品的智能化生產，尤其是風力發電類產品；第二，在智能制造方面，三一在全球打造了約50座智能工廠，大量應用工業智能化技術、數字化技術，來提升工廠的制造能力；第三，在企業運營方面，運用數字技術提升企業智能運營水平。在智能運營領域里，通過數字化來賦能前裝投資的收益，比如建設風電廠時，關于風電廠的選址、基地的編排，以及發電能力的提升、投資成本的降低等問題，運用了大量人工智能技術、工業互聯網技術。在運營端，建立強大的供應鏈，利用數字技術，把供應商的供應商連在一起，把客戶的客戶連在一起，形成互聯+網絡+數字化+智能化的模式。

三一在進行數字化轉型過程中，遇到很多痛點問題。首先，在推進智能制造過程中，三一有三大需求。第一，隨著產線自動化程度提高，如何將產線的數據充分利用，讓產線能夠自我感知、自我決策。比如在進行高端的裝備制造過程中，對裝配的精度要求非常高，三一產線里配備工業相機，進行視覺引導，但是視覺背后有很多算法，算法的技術需要和產線的裝配技術結合在一起；第二，焊接場景是機器人作業，如何實時采集焊接現場信息來監控機器人焊接的質量，這些涉及到數據采集技術、人工智能技術、智能決策技術；第三，對于裝配制造業，除了企業內部管理以外，客戶服務也非常重要，尤其是新能源的風力裝配，每一臺風機的運輸如何吊裝、運維、定檢，都有大量的數據，通過AI、語音識別、視頻識別，實時把現場數據、工礦信息等自動采集，并和后臺實時連線，指導工程師在現場解決問題，尤其在新冠肺炎疫情反復階段， AI+工業互聯網技術的加持，可以大大提高企業服務的效率，同時降低成本。

戴亞輝：數字化的核心場景是工藝

戴亞輝 北京首鋼智能化應用部技術負責人

作為鋼鐵企業，面臨的不確定性時刻都在發生。在這個過程當中，通過數字化，企業獲得了很多感悟，企業的產品，也是基于數字化帶來的動力，實現了快速量產，再到從超越到領先的過程。在這樣一個不確定性下，企業數字化未來應該如何發展，主要包括兩方面。

第一，需要更多的連接。比如，智能物流，新冠肺炎疫情期間整個運輸都受到了不同程度的影響，入庫、打單、裝車，到出廠，整個過程物與物之間，人與人之間的接觸都避免了。很大程度地降低了新冠肺炎疫情的風險。通過類似更廣泛的連接，企業能夠得到有效的支撐。

第二，智能化水平進一步提高。在原材料相對穩定的情況下，要頻繁的去改變，做結構調整，盈利能力才不會受到影響。像鋼鐵行業這種長流程的制造，結構調整包括制造過程、工藝控制、物流工藝路線配置等，都要依靠數字化平臺來實現，這樣才能有效應對市場變化的不確定性。

首鋼在智能化方面的應用，運營數字化和工藝數字化的比例相當，而數字化的核心在工藝層面，這個層面也是最難的。希望未來通過AI+工業互聯網技術，結合自身業務，盡快實現工藝智能化升級，助力我國鋼鐵制造業高質量發展。