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你相信算法吗？
超过一半的工业领导者认为AI能在五年内控制工厂、设备和机器等高价值资产。在一个由Longitude Research和西门子联合完成的调查中，这是一项值得注意的国际趋势。当被问及AI的用途、带来的好处、遇到的阻碍以及对AI的态度时，来自能源、制造业、重工业、基础设施和我门的500多名高层领导者给出的回答展示了他们对工业企业AI的未来的独特见解。
试想一下，如果你可以利用AI将组织中的一些日常运营决策自动化，从而让员工将精力集中在开发新产品线或拓展业务这样的战略项目上，那么，这里的AI究竟要有多好，你才会给它控制权呢？例如，它是否需要至少要有与人类工程师相等甚至更好的表现？如果AI犯下的错误可能导致重大经济损失甚至人身伤害，这会如何改变你的我？
一项新的调查将这样的情景摆到了来自能源、制造业、重工业、基础设施和我门的515名工业界高层领导者面前，作为一项对AI的用途、带来的好处、遇到的阻碍和人们对AI态度的研究的一部分。他们的回答展示了人们对工业企业中AI的未来的独特见解。
重工业与“重”风险
在这些行业里，许多AI的应用旨在避免事故发生，让工作场所更安全。这一点很重要，因为尽管AI的方法论在各行业中都十分相似，但人的失误所导致的后果却各不相同。在许多工业组织中，错误的决定可能让成千上万的人无法乘坐火车去上班；机器过热可能会导致数百万美元的损失；压力的轻微变化可能引发环境灾难；而在其他数不清的场景中，错误的决定可能会危及人的生命。
因此，许多受访者（44%）相信，在未来五年内，AI系统将自主控制那些可能伤害人或危及生命的机器。更多人（54%）则相信，在未来五年内，AI能自主控制自己组织内部分高价值资产。
为了让AI承担这些职责，工业 AI需要变得更加复杂、聪明，而这种进步通常是由全新的数据管理、生成、表示和共享方法所驱动的。例如：
· 上下文数据和模拟仿真：今天，我们看到 AI 已经应用在了以新方式创建和组织的数据集中，用来加深洞察和理解。相关例子包括知识图谱和数字化双胞胎。知识图谱可以抓取不同数据集中各物体的含义以及它们之间的相互关系。数字化双胞胎则是现实世界中系统、资产和流程的数字表征与模拟。
· 嵌入式AI和大局洞察：物联网（IoT）和边缘技术的发展让越来越多的机器可以生成多样的数据集。这些数据集可支持在云中或直接在生产现场实现更进一步的场景认知和实时洞察。
· 不停流动的数据：针对组织间数据共享的协议和技术不断改进，这也可以支持AI模型的发展。这些模型的建立是基于从供应商、合作伙伴和客户等地同时获得的数据。
背景决定含义
以上述场景中的一个为例。使用工业知识图谱，通过组合不同数据集来优化 AI 模型具有很大潜力。知识图谱为人们正在分析的数据增加了背景。例如，人们可以在了解设计数据的情况下分析机器数据。设计数据包括机器被制造的目的、适宜它运行的温度和不同部件的关键阈值等。人们还可以加入相似机器的历史服务记录，包括机器在整个运行周期内的故障情况、召回信息和预期检查结果。知识图谱可以让人们更轻松地增加用于训练 AI 模型的机器数据，添加有价值的背景信息。
调查还了解了领导者们认为当下最有用的各种背景数据是什么。71% 的人认为来自设备制造商的数据可以带来很大或较小益处。其次是来自其他业务集团、地区或部门的内部数据（70%），来自供应商的数据（70%）和客户正在使用的产品的性能数据（68%）。
如果使用知识图谱将不同类型的数据（如产品历史、运行的性能表现和环境条件）汇集在一起，公司将能够搭建一个可以驱动更优预测、更好想法、更高效率和更强自动化的AI模型。
建立对算法的信心
更强大的应用无疑将带来全新的挑战。它需要人们足够信任AI，并交给它曾经只赋予人类的职责。在这些情况下，AI 应用程序需要赢得决策者的信任，而组织则需要搭建新的风险和治理框架。
为了研究这些问题，调查要求受访者设想一些如本文开始时提到的情景。例如，当决策会产生重大的财务后果时，56%的人选择接受表现出色的AI模型的决定，而44%仍选择相信经验丰富的员工。56%是高还是低呢？有人可能认为不够高，因为这个问题的假设是在一个持续一年的试点项目中，这个AI模型的表现优于该组织中最有经验的员工。这说明即使示例的信息有利于AI，44%的人仍可能具有偏好人类的倾向。
抛开挑战不谈，研究表明，AI的前景仍是乐观的。随着AI变得越来越聪明，领导者们期待它能助力带来更少的网络攻击、更简单的风险管理、更多的创新、更高的利润和更安全的工作场所。总的来说，由于有如此多样且重要的积极影响，人们将不乏动力来克服通向下一代工业AI道路上的所有挑战。
600个机器人正在Valmet汽车公司位于新考蓬基的工厂内工作，数量超过芬兰工业机器人总数的10%。每年有超过九万辆新车从这座工厂中驶出。Valmet汽车公司优秀的自动化与工程水平让它比竞争对手更智能与快速，且能更高效地使用机器人。
新考蓬基是芬兰我的工业城镇之一，距芬兰南部的图尔库约一小时车程。在这里，每年有超过九万辆汽车从一栋巨大的白色建筑物中驶出。这样的生产速度是其它公司无法比拟的。
项目经理Timo Karhu说：“如你所见，现在它看起来还不像一辆真正的汽车。”Karhu站在 Valmet 汽车工厂一端。在他面前，长长的机械手正在制造汽车车身。金属碰撞的叮当声不断在大楼内回响。在这里，300多个机器人正在“热火朝天”地工作。
Valmet 汽车公司项目经理Timo Karhu在新考蓬基工厂内。（图片版权：Didrik Skodje/DNX）
在工厂另一处，200多个机器人正一齐工作，生产另一种车型。这座工厂内共有600个机器人，数量达到全芬兰投入工业生产的机器人总数的10% 。Karhu说，这些机器人可处理的重量范围在16公斤至550公斤。
“机器人数量的多少并不重要，自动化程度的高低才最重要。我们必须比竞争对手更智能、更快速，且能更高效地使用机器人。如果我们做不到，那么客户为什么要选择我们呢？”Karhu一边说，一边带我们继续参观工厂。
“腾飞”的机器人
20世纪80年代早期， Valmet 汽车公司拥有了自己的第一个机器人。但是，直到最近六年，它对机器人的使用才真正开始“腾飞”。
西门子销售总监Arto Livanainen一直与Valmet汽车公司紧密合作，提供控制系统等产品和解决方案。他认为，Valmet汽车公司的成功可以部分归功于其对数字化的应用。
他们是怎样取得这样的好成绩的呢？“首先，他们知道如何应对市场需求的变化。他们的生产在模块化方面十分独特，其模块化程度超过我所见过的其他任何公司。同时，他们也更善于应用数字化技术。当然，产品质量好也是最主要的原因之一。”
人与机器人并肩工作
尽管所在市场面临激烈的国际竞争，这座北欧工厂仍赢得了保时捷、欧宝和梅赛德斯—奔驰等客户的心。虽然机器人的确可以承担许多工作，但公司仍拥有4000名员工。他们证明了人的劳动与智慧仍然必不可少。
在芬兰这样一个成本密集型的国家中，企业要如何实现高效生产呢？Karhu表示：“相对而言，我们的员工数量可能与全球其它工厂差不多。所以，流畅的物流、高水平的数字化与自动化以及快速生产启动，这些因素相结合就是问题的我。”
扎实的工程专业知识
许多汽车工厂只进行汽车生产，但Valmet汽车公司却还聘请了许多工程师。Karhu认为，通过将工程领域的知识与公司50多年的行业经验相结合，他们能够对前行路上遇到的挑战形成更清楚的认知，也可以提高解决问题的速度。
Karhu停在了基于TIA 博途的控制系统的用户交互面板前。这个面板整合了自动化项目中的所有关键部分：从过程控制、用户交互界面以及操作，到电机控制和分布式外部单元。同时，它还具有诊断和能源管理功能，可帮助提高工厂的生产力。
Karhu说：“监控系统非常重要。如果生产中的一小部分因故停止，则可能会导致更大层面的停滞。快速处理这样的突发情况至关重要，否则就会浪费时间，而时间就是金钱。”
TIA博途加快构建速度
早在2013年，Valmet 汽车公司就应用了西门子系统，用于对西门子 S7-1500控制器的设置和编程。“我们认为这套系统可以减少流程构建阶段所花费的时间。Comfort Panel人机交互面板和其它人机交互工具也可以被用来推进生产过程中的各个流程。”
基于TIA博途的控制系统的用户交互面板可以进行生产监控。这对快速纠正生产错误必不可少。（图片版权：Didrik Skodje/DNX）
13个月内完成产线搭建
这套包含芬兰最多工业机器人的完整生产流程，从签下订单到生产正式启动，只花费了约13个月。
Valmet 汽车公司传播经理Mikael M?ki说：“对客户来说，能够快速生产汽车是非常重要的。此外，我们还可以根据客户的具体要求定制每一辆车。换句话说，你在这里看到的每一辆车都是不一样的。”
环顾工厂内部，长长的机械手正为汽车喷上合适的颜色，再为它装上发动机。很快，汽车就会进行出厂检查。而在这整个过程中，还需要工人来检查一切是否正常。
人与机器人之间不存在竞争
Karhu 总结说：“在做关键决定时，人的参与非常重要。无论机器人多么优秀，我始终相信，永远都有一些工作是人类能完成得更好且更高效的。”
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