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 從AlphaGo擊敗圍棋世界，到Prisma運用深度學習技術制作濾鏡刷爆社交網絡，關于人工智能的熱議從未間斷。 在日常生活中，人工智能早已隨處可見，比如手機上的語音助手，家里自動調節明暗的吊燈，主動識別和避讓障礙物的無人駕駛汽車。不過，它能做的遠不止于此。 西門子股份公司運營官、技術官、管理**會成員博樂仁博士（Dr. Roland Busch）表示：“有一種形式的人工智能，我們所有人都可以從中受益，就是將人工智能集成到工業過程中，在工業規模上創造價值。” 無數據不智能 數字化是人工智能技術落地的基礎。 數字化基礎對于人工智能至關重要。在安全的數字化生產環境中，數據被持續不斷地產生和處理，為人工智能的應用創造條件。 然而，在2018年普華永道對 1155家制造企業的調研中，僅有10%的受訪企業在數字化方面有所建樹，人工智能也僅在這些企業中初露鋒芒。正是由于工業領域的數字化基礎相對薄弱，加之垂直行業的知識專業度較高，導致人工智能在工業領域的落地面臨著消費領域所沒有的挑戰。 從數據基礎來看，不均衡數據成為工業人工智能不容忽視的問題，主要表現為數據量的局限性、數據標注的不均衡等。與消費領域不同，工業數據樣本難以進行人為打標，比如面對數千組傳感器數據，即使是領域專家也難以直接劃分出異常狀態。除此之外，如何在快速傳輸、實時反饋的前提下保證數據質量也是一大挑戰。工業生產條件大多較為惡劣，高壓、高溫等因素都可能影響傳感器數據的質量。 從技術適用性來看，工業領域的人工智能也與消費領域有著顯著區別。當前，toC端的互聯網大數據分析通常傾向于采用復雜的深度神經網絡和不同的硬件加速技術；而toB端的數據分析則更看重解決方案的實用性，在對算法復雜性、數據分析效果、現場部署集成環境、用戶投入產出比等方面進行綜合考慮后，力求得出簡單有效的方法。 據西門子中國研究院大數據分析研發部總監田鵬偉介紹：“西門子在為客戶定制人工智能解決方案時，一方面要考慮客戶現場環境的支持能力和投入成本要求，另一方面也要考慮我們方案的響應能力要求。在工業場景下，我們要做到按需快速反饋。” 人工智能落地工業正當時 西門子專注工業人工智能領域近30年，深諳垂直行業的專業知識，積累了豐富的技術實施和管理經驗。目前，西門子在世界各地擁有數百名數據科學家和人工智能專家，業務領域涵蓋制造業、能源、樓宇、交通、醫療等。 在中國，西門子早在20多年前就將先進的神經網絡技術落地工業，為能源密集型鋼鐵工廠尋找創新優化方案。 2019年，西門子中央研究院在北京成立AI Lab China，這是西門子在亞洲的**AI Lab。以此為平臺，西門子將進一步打通覆蓋歐洲、北美、亞洲的 人工智能創新網絡，借助技術優勢與成功經驗為中國客戶提供行業**、切實可行的人工智能解決方案。 “AI Lab China為中國客戶打開了快速了解和應用西門子工業人工智能技術的窗口。”田鵬偉表示，“我們期待與客戶開展緊密而高效的合作，從想法構建、價值共創到原型驗證。我們的數據科學家基于西門子的典型方案和案例，幫助客戶快速解鎖人工智能技術落地其業務的實際可行性。” 如今，西門子的專家團隊已經為多個領域的客戶提供定制化的人工智能解決方案，幫助工業企業在其全生命周期內實現智能預測、高級診斷以及自主優化。 從基于時間到基于實時狀態的預測 人工智能的預測能力已經在諸多方面得到驗證。下棋的時候，機器人可以學習過往棋局，并結合現在的落子情況預判各種走法的獲勝率；在信用評估方面，銀行基于機器學習平臺綜合評定用戶的消費歷史、收入能力、個人偏好等信息，預判其違約可能性。那么，如果工廠可以智能排查故障風險并準確預警，生產必定事半功倍。 在過程工業中，影響設備狀態的因素復雜多樣。如果依靠工程師羅列規則并讓計算機做機械判斷，效果往往不佳。若想真正實現智能化預判，除了關注設備傳感器之外，還要考慮設備所處的生產環境，包括上下游工藝情況和整個工廠的運轉負荷等，而這些數據需要借助自動化、數字化運營系統來收集。 中國石化青島煉油化工有限責任公司（青島煉化）與西門子保持著長期緊密的合作關系，西門子結合自身技術優勢和工廠實際情況，助力青島煉化打造智能*工廠。通過使用西門子SIMATIC PCS 7過程控制系統、一體化軟件平臺COMOS和虛擬仿真平臺SIMIT，青島煉化成功開啟了數字化轉型之路，這些都為人工智能發揮預測性維護功能創造了良好條件。 在此基礎上，西門子人工智能技術幫助工廠進一步整合多種數據來源，綜合分析成百上千個傳感器之間的關聯關系，借助機器學習算法克服人類難以*窮舉判斷規則的難題。通過對工廠的歷史數據進行模型訓練，智能軟件系統可以在實時數據出現異常變化時，實現比傳統方式提前數小時甚至數天的預警，從而有效避免非計劃性停車可能造成的數千萬損失。 “人工智能在西門子EPA （Equipment Predictive ****ytics）軟件系統中得到了很好的應用。”西門子中國數字化工業集團高級研發工程師、產品負責人吳文超說道，“我們的數字化解決方案與EPA軟件系統將協助客戶實現運維升級，從傳統的基于時間的預防性維護逐步轉向基于設備實時狀態的預測性維護，達到降本增效的目的。” 未來，西門子還將繼續深化與青島煉化的合作，通過云計算、邊緣計算等前瞻性技術進一步挖掘工業大數據的價值。 “中西醫結合”診斷原因 華潤電力將與西門子共同建設基于MindSphere的集中監視與分析專家系統。 在關乎國計民生的工業領域，確保工廠長期穩定的運行是“硬道理”。因此，企業不僅要預測生產中的故障風險，還要診斷其背后的原因并采取改進措施。 例如，為了進一步提升火電廠競爭力，華潤電力控股有限公司（華潤電力）希望利用先進的數字化技術，對分布在全國各地的電廠實現遠程預警、分析、診斷、優化和調度。因此，華潤電力與西門子精誠合作，將共同建設基于MindSphere的集中監視與分析專家系統。 田鵬偉介紹道：“在高級診斷方面，西門子人工智能專家團隊打造的技術方案，不僅能夠挖掘傳感器數據的特征和模式，還能夠對行業知識基于語義進行知識管理和推理，因此可以‘中西醫結合’為客戶診斷問題、優化管理。” 一方面，智能軟件系統可以通過機器學習算法來深度分析傳感器數據，對設備運行的當前數據與歷史數據進行量化的特征學習和模式識別。這類似西醫在診斷前要求患者進行各項檢查，然后依照化驗單上的數據找出癥結所在。另一方面，系統還運用了基于知識圖譜的自然語言處理技術，將機組當前的運行狀態與根據歷史維護記錄、專家經驗等建立的知識庫中的故障描述和分析進行語意關聯，推斷出可能的故障原因和解決方案。這就好比經驗豐富的老中醫通過“望、聞、問、切”了解患者癥狀之后，基于醫術知識進行辯癥、開方。 西門子的人工智能診斷方案被稱為“設備醫生”，通過上述“中西醫結合”的方法為工廠治病。如今，西門子專家團隊已經幫助多家企業實現生產運營中的智能診斷，打通從預警、診斷到執行的完整預測性維護閉環。 探尋成本與質量的平衡之道 在精加工領域，一汽解放發動機事業部通過西門子人工智能方案尋求平衡成本與質量的*優解。 AlphaGo把增強學習和深度神經網絡應用于傳統圍棋，在下棋過程中不斷修正自己的棋法。在工業領域，人工智能技術也可以助力設備和系統實現自主優化。 自2017年起，在江蘇省科技廳和蘇州工業園區的支持下，西門子持續開展數控機床的大數據分析，為當地制造企業提供行之有效的人工智能解決方案。 一直以來，制造業都在探尋生產成本與產品質量的平衡之道。一汽解放發動機事業部（錫柴）是中國發動機的主要制造基地之一，其精加工工藝涉及十余種不同刀具，而刀具參數的設置則是精加工領域平衡成本與質量的關鍵問題。作為數控機床的重要部件，刀具成本高昂，壽命值設置過低會導致生產成本上升，而設置過高則容易影響產品質量或增加機床負載，甚至造成機床損壞。在復雜多變的生產環境中，憑借人為經驗做出判斷的誤判率較高。西門子的專家團隊通過機器學習算法，自主學習不同切削參數下刀具壽命的模式，進而幫助發動機事業部（錫柴）預測在實際生產狀態下的刀具壽命*優值，讓其在不影響生產質量的前提下發揮*大價值。 同時，西門子的專家團隊與發動機事業部（錫柴）技術人員合作，根據刀具參數、工件材質對機床負載進行建模分析，后期還將結合刀具壽命與機床負載，形成壽命負載均衡模型，進一步實現關鍵加工性能的預測。 實時獲取*優參數組合 西門子專家團隊利用大數據和機器學習算法為耐世特產品部件的生產推薦*優參數組合。 產品質量良率的提升也是中國智能制造的一大重要目標。同樣位于江蘇省的耐世特汽車系統公司（耐世特）也正在與西門子人工智能團隊合作，以優化某核心產品部件的生產質量。該部件的加工基于CNC數控機床，在設置數控機床參數時，需要綜合考慮當前的工藝要求和生產環境。西門子的專家團隊基于先進的人工智能技術，例如生成式對抗神經網絡（GAN），來尋找*優參數組合，有效提升良品率。 西門子中國研究院機器學習研究員馮程介紹道：“我們利用大數據和機器學習，針對當前生產環境為耐世特產品部件的生產推薦*優參數組合。此外，我們也可以通過*優參數減少加工循環，從原本2-4次變成1-2次，從而獲得更短的節拍和更高的產出。” 人工智能、物聯網與“工業4.0” 隨著物聯網應用的逐漸深入，以人工智能、云計算、邊緣計算為核心技術構建的運算平臺