[ 導(dǎo)讀 ] 10月18日，在“2019大灣區(qū)科創(chuàng)峰會-勢能·工業(yè)數(shù)字化論壇”上，格創(chuàng)東智首席架構(gòu)師李楠提到，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該簡單、高效DIY，讓一線工程師成為新一代的“工業(yè)極客”。

10月18日上午，由億歐公司、EqualOcean主辦，粵港澳大灣區(qū)研究院（廣外）、四方網(wǎng)盈聯(lián)合主辦的“2019大灣區(qū)科創(chuàng)峰會-勢能·工業(yè)數(shù)字化論壇”在深圳前海華僑城JW萬豪酒店成功舉辦。三百余位來賓共聚一堂，探討工業(yè)數(shù)字化的現(xiàn)在和未來。

格創(chuàng)東智首席架構(gòu)師李楠為現(xiàn)場觀眾帶來了“當(dāng)AI遇上工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的主題演講。他深入分享了多項(xiàng)智能賦能技術(shù)對智能制造的推進(jìn)作用，并強(qiáng)調(diào)了人與系統(tǒng)的關(guān)系。原來的車間主任將轉(zhuǎn)變?yōu)椤肮I(yè)極客”。此外是對工廠的改造，工業(yè)應(yīng)用智能平臺在工廠落地的時候，將驅(qū)動工廠“自進(jìn)化”，工廠將更加智能，數(shù)據(jù)價值也能實(shí)現(xiàn)變現(xiàn)。

以下是李楠的演講原文，由億歐不改變原意編輯：

各位來賓，大家早上好，很高興今天在這里跟大家分享我對于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的思考。

目前，越來越多的企業(yè)想在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的領(lǐng)域做一些事。格創(chuàng)東智匯聚了TCL超過38年的制造經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合領(lǐng)先的人工智能，大數(shù)據(jù)，云計(jì)算等技術(shù)，幫助中國制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級，將我們在燈塔工廠智能制造中積累的能力與行業(yè)共享。今天我分享的主題是“當(dāng)AI遇上工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”。我想分享一下我們在制造端的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

我們很有幸在中國某個燈塔制造企業(yè)做了很多探索，該企業(yè)單個體量的投資在100-200億，實(shí)現(xiàn)了高度的信息化和自動化。但是目前卻面臨問題——產(chǎn)品的價格和毛利率均在不斷下降，客戶對品質(zhì)的要求卻在不斷的提升。于是，如何在這樣的現(xiàn)狀下幫助它實(shí)現(xiàn)“極致的降本增效”是我們需要思考的問題。

我們跟工廠的人一起坐下來討論，看看在此基礎(chǔ)上能夠作出哪些改善。在以下這些方面，我們發(fā)現(xiàn)有很大的改善空間。

• 第一，這個企業(yè)里有多個分離的信息孤島，沒有統(tǒng)一的平臺將數(shù)據(jù)整合，進(jìn)行更加全面的優(yōu)化。

• 第二，這個工廠有非常多的設(shè)備自身數(shù)據(jù)，但是缺乏設(shè)備周邊數(shù)據(jù)及環(huán)境的數(shù)據(jù)。我們認(rèn)為要想做到全面的設(shè)備監(jiān)控，還需要獲得更加全面的數(shù)據(jù)，包含來自IoT的數(shù)據(jù)。

• 第三，目前很多品質(zhì)分析基本上還得依靠人工來做，比如出現(xiàn)品質(zhì)質(zhì)量問題，工作人員有可能要花兩天的時間，找到產(chǎn)品為什么會出現(xiàn)品質(zhì)問題。制造業(yè)企業(yè)沒辦法實(shí)時發(fā)現(xiàn)問題，并且及時做出調(diào)整，造成了損失就追不回來了。

• 第四，在做圖像處理，缺陷識別的場景下，企業(yè)仍然需要使用人工來完成。

對此，我們采取了一系列的措施。

首先是對IoT設(shè)備數(shù)據(jù)的采集，目前我們在這家企業(yè)采集了數(shù)千個高價值設(shè)備的數(shù)據(jù)。很多企業(yè)是把工廠所有的數(shù)據(jù)采集上來，看這些設(shè)備可以產(chǎn)生什么價值，這些數(shù)據(jù)可以幫助我們做什么提升。但是，我們面對制造業(yè)企業(yè)，首先是從他們的痛點(diǎn)出發(fā)。我們根據(jù)問題設(shè)計(jì)出分析方法，再決定應(yīng)該采集什么樣數(shù)據(jù)，確保幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價值。

另外，我們在邊緣端采用了邊緣計(jì)算的算法，在這個工廠有非常多高頻振動的場景和需求。過往的做法是采集一個電壓，會把電壓上所有的數(shù)據(jù)全部采集出來進(jìn)行上傳。但是發(fā)現(xiàn)平臺的負(fù)載太大了，于是，我們在邊緣端部署了一些智能的算法，可以將整個平臺數(shù)據(jù)的上傳量壓縮到原來的三十分之一。

有了數(shù)據(jù)之后，大家知道IoT最好的應(yīng)用是設(shè)備預(yù)測性維護(hù)，我們有很多的案例。過去人工點(diǎn)檢沒有辦法預(yù)測設(shè)備的突發(fā)性停機(jī)。其中一個案例，我們對泵的電流、震動噪音、電壓等數(shù)據(jù)做了監(jiān)控與分析，發(fā)現(xiàn)了其中一個因子和泵的壽命有正相關(guān)關(guān)系。目前我們針對這個參數(shù)進(jìn)行了監(jiān)控，一旦出現(xiàn)異常，就會及時安排工作人員更換備件，以免造成異常停機(jī)帶來的損失。

此外，在大數(shù)據(jù)的時代，單因子分析不能夠有效解決分析需求。我們提供多因子分析的方案，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)影響品質(zhì)的一個和多個因子的關(guān)系，并且以此搭建模型，進(jìn)行實(shí)時檢測和分析。

回過頭看中國大部分的制造業(yè)企業(yè)，我們總結(jié)出了一些共性的問題。

生產(chǎn)的痛點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求往往來自于工程師。以往工廠的做法是寫好需求分析，IT做設(shè)計(jì)，然后IT做開發(fā)，如果上線使用有BUG，再修復(fù)。等完全上線使用，需要很長的時間，時效性很差。

其實(shí)可以有更好的方式解決當(dāng)前低效的處理方式。我們認(rèn)為一個工廠核心的價值應(yīng)該是從工程師發(fā)起的，因?yàn)樗麄兪亲盍私夤S核心的業(yè)務(wù)邏輯、生產(chǎn)工藝的，所有的設(shè)計(jì)應(yīng)該都圍繞他們的需求來做，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)該真正賦能工程師。

于是，我們提出了我們平臺的產(chǎn)品理念：簡單高效DIY，讓一線的工程師成為新一代工業(yè)界的“極客”。

這個平臺首先有幾個特性。

• 第一，實(shí)用性。面向生產(chǎn)人員，不需要用代碼開發(fā)，也不需SQL做相關(guān)組件的調(diào)用，通過拖拉拽的方式就能開發(fā)應(yīng)用。

• 第二，智能性。這個平臺應(yīng)該提供相關(guān)的數(shù)據(jù)分析的工具、數(shù)據(jù)分析算法、模型，幫助工程師實(shí)現(xiàn)相關(guān)的想法和分析。

• 第三，靈活性。整個平臺需要支持工程師數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、價值實(shí)現(xiàn)，而不需要在各個系統(tǒng)當(dāng)中完成。

• 第四，安全性。這也是客戶很關(guān)注的點(diǎn)。

格創(chuàng)東智推出了“東智工業(yè)應(yīng)用智能平臺”這款產(chǎn)品，我們希望可以幫助中國一線的工程師們，在不需要借助IT能力的情況下實(shí)現(xiàn)他們想要的業(yè)務(wù)價值。

我們的產(chǎn)品主要覆蓋了工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)端到端的能力，從工業(yè)現(xiàn)場出發(fā)，到邊緣智能、IOT、到工業(yè)大數(shù)據(jù)，APAAS平臺和應(yīng)用，幫助中國的工程師實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的價值挖掘。

同時，在傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)當(dāng)中，我們非常歡迎跟更多的廠商形成合作，大家可以合力打造實(shí)用的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。

這是簡單的demo，是早期的版本，可以讓大家簡單直觀了解工程師如何搭建這樣的應(yīng)用。

當(dāng)你的數(shù)據(jù)積累到一定的程度以后，可以利用數(shù)據(jù)分析的平臺進(jìn)行一些品質(zhì)相關(guān)、生產(chǎn)效益相關(guān)的分析，從而找到影響品質(zhì)和生產(chǎn)的異常因子，做出相對應(yīng)的改善和調(diào)整。這樣的界面是高可視化、高交互性的，不需要代碼就可以由工程師自主完成的。

希望我們的平臺能夠幫助中國制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)工廠自進(jìn)化。從數(shù)據(jù)的連接，到可視、分析、預(yù)測，真正達(dá)成中國制造2025的目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)自己的工業(yè)4.0目標(biāo)。

這是我的分享，謝謝大家。