自救與轉(zhuǎn)型 你距離智能決策有多遠(yuǎn)?

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作者:曹建菊

2017-12-20 11:12:55

來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net

原創(chuàng)

欣喜看到上海普利特復(fù)合材料股份有限公司、河南雙匯集團(tuán)、上海汽車(chē)、長(zhǎng)安汽車(chē)、國(guó)家質(zhì)監(jiān)總局汽車(chē)缺陷產(chǎn)品管理中心經(jīng)營(yíng)向智能化發(fā)展的同時(shí),筆者也欣喜看到百分點(diǎn)推出中國(guó)首個(gè)行業(yè)AI決策系統(tǒng)Deep Matrix。無(wú)論身處哪個(gè)行業(yè),大數(shù)據(jù)的洪流都已經(jīng)裹挾著我們,轉(zhuǎn)還是不轉(zhuǎn)?智能決策做還是不做?應(yīng)該都已不再是選擇

中國(guó)制造業(yè)近年一直生存維艱,高端制造業(yè)更是向發(fā)達(dá)國(guó)家加速回流趨勢(shì)明顯,而低端的制造業(yè)卻在向東南亞、拉丁美洲、非洲等國(guó)家轉(zhuǎn)移。曾經(jīng)的“制造大國(guó)”假象被剝離得越來(lái)越明顯,制造行業(yè)自身更是在加速自救與轉(zhuǎn)型。筆者近段時(shí)間走訪了幾家制造企業(yè),看到了一些不錯(cuò)的現(xiàn)象。

自救與轉(zhuǎn)型:智能決策與無(wú)人工廠

一、上海普利特復(fù)合材料股份有限公司從事汽車(chē)用改性塑料的研發(fā)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售和服務(wù),目前在上海金山區(qū)、浙江嘉興、重慶銅梁分別成立了3家子公司,共有六大類(lèi),近千種產(chǎn)品,廣泛應(yīng)用于汽車(chē)、通訊、電器等各種行業(yè)。但隨著業(yè)務(wù)的快速發(fā)展,普利特發(fā)現(xiàn)遇到了極大的瓶頸:公司歷年積累的大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)游離于各個(gè)管理軟件對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù),沒(méi)法進(jìn)行數(shù)據(jù)整合,對(duì)于數(shù)據(jù)分析和挖掘難度很大。同時(shí),歷史數(shù)據(jù)占用了多臺(tái)服務(wù)器存儲(chǔ),巨大的冗余數(shù)據(jù)量嚴(yán)重影響了ERP運(yùn)行效率。

為提升普利特的整體競(jìng)爭(zhēng)力,向高端制造轉(zhuǎn)型,普利特于近期實(shí)施了智能工廠建設(shè)戰(zhàn)略。普利特復(fù)合材料CIO吳昌告訴筆者:“智能工廠的建設(shè)目標(biāo),就是實(shí)現(xiàn)更加科學(xué)、智能的決策。首先需要構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)的集中管控和共享,便于對(duì)業(yè)務(wù)的全面深入分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)控,并建立ERP與設(shè)備互聯(lián)互通平臺(tái),降低人為操作頻率,實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)成本精準(zhǔn)核算,促進(jìn)向智能制造轉(zhuǎn)型。”


上圖為:雙匯集團(tuán)的無(wú)人工廠

二、河南千億級(jí)企業(yè)雙匯集團(tuán),為改變傳統(tǒng)屠宰行業(yè)臟亂差的環(huán)境,提升效率,雙匯2014年就建設(shè)了混合云項(xiàng)目,并大規(guī)模建造無(wú)人工廠。雙匯信息中心主任劉志權(quán)告訴筆者:云計(jì)算,讓企業(yè)更加靈活便捷的適應(yīng)業(yè)務(wù)變革;無(wú)人工廠,改變的不只是屠宰行業(yè)臟亂差的環(huán)境,而是讓管理更加智能、高效。這兩個(gè)項(xiàng)目,堪稱(chēng)企業(yè)級(jí)信息化的前行者。

三、汽車(chē)行業(yè),汽車(chē)行業(yè)是無(wú)人工廠與智能化管理最集中最明顯的應(yīng)用領(lǐng)域,筆者曾參觀過(guò)上海通過(guò)與長(zhǎng)安汽車(chē)的生產(chǎn)線以及無(wú)人駕駛的設(shè)計(jì),已經(jīng)非常智能與前端。

此外,針對(duì)汽車(chē)管理,由專(zhuān)門(mén)的國(guó)家質(zhì)監(jiān)總局汽車(chē)缺陷產(chǎn)品管理中心負(fù)責(zé)監(jiān)控,并做出哪款汽車(chē)是否應(yīng)該銷(xiāo)毀的決策。這是一個(gè)非常難做的決定,因?yàn)槠?chē)召回需要一系列對(duì)產(chǎn)品、事故、經(jīng)濟(jì)性的判斷,這些判斷因素非常復(fù)雜,而且汽車(chē)召開(kāi)的決定對(duì)于汽車(chē)廠家是一個(gè)致命性的打擊,極易引起共憤。因此需要更加客觀、公正、智能輔助的決策。

AI決策:不依賴(lài)決策人自身的經(jīng)驗(yàn)、魄力、運(yùn)氣

事實(shí)上,科技的發(fā)展讓我們的工廠對(duì)勞動(dòng)力的依賴(lài)度越來(lái)越低,而未來(lái)的無(wú)人工廠所依賴(lài)的是智能的技術(shù)、大數(shù)據(jù)和人工智能的結(jié)合。筆者相信,上述這幾家企業(yè)以及國(guó)家質(zhì)監(jiān)總局汽車(chē)缺陷產(chǎn)品管理中心的管理決策發(fā)生改變一定與企業(yè)的經(jīng)營(yíng)環(huán)境相關(guān)。實(shí)際上,企業(yè)管理的重點(diǎn)在經(jīng)營(yíng),而經(jīng)營(yíng)的核心是決策。蘭德公司報(bào)告也曾指出:世界上很多百?gòu)?qiáng)企業(yè)的倒閉過(guò)程,85%系由決策不慎所致。

除了決策人自身的經(jīng)驗(yàn)、魄力、運(yùn)氣因素之外,我們是否有更好的決策辦法?AI技術(shù),是當(dāng)前討論最多并且逐漸正在被使用的。國(guó)家質(zhì)監(jiān)總局汽車(chē)缺陷產(chǎn)品管理中心目前便使用了AI技術(shù)在幫助其做汽車(chē)召回決策。

國(guó)家質(zhì)監(jiān)總局汽車(chē)缺陷產(chǎn)品管理中心通過(guò)大量的數(shù)據(jù)采集,通過(guò)機(jī)器和智能的知識(shí)圖譜體系,來(lái)學(xué)習(xí)過(guò)去幾十年里汽車(chē)召回專(zhuān)家如何來(lái)決定一款汽車(chē)產(chǎn)品的缺陷嚴(yán)重程度,國(guó)家是否應(yīng)該啟動(dòng)對(duì)它的召回調(diào)查,不停地學(xué)習(xí),并建立相關(guān)的模型,從而做出智能的召回判斷。目前,這項(xiàng)技術(shù)已將以前需要兩百個(gè)小時(shí)才能做出的決策縮短到兩個(gè)小時(shí)便可做出,參與的人員數(shù)從之前的15個(gè)人減少到現(xiàn)在的1個(gè)人+機(jī)器就能完成。目前,這款由百分點(diǎn)公司研發(fā)的產(chǎn)品上線以來(lái)已經(jīng)處理了一千多起汽車(chē)召回案例,也協(xié)助完成了五千多萬(wàn)輛汽車(chē)的召回。

智能決策:人工智能的終極核心

當(dāng)然,國(guó)家質(zhì)監(jiān)總局汽車(chē)缺陷產(chǎn)品管理中心的智能召回項(xiàng)目只是AI的一個(gè)應(yīng)用,但說(shuō)到?jīng)Q策的智能,任重而道遠(yuǎn)。


圖:百分點(diǎn)集團(tuán)董事長(zhǎng)兼CEO蘇萌博士

百分點(diǎn)集團(tuán)董事長(zhǎng)兼CEO蘇萌博士便認(rèn)為:“智能的進(jìn)化可能分成三個(gè)大方向。第一是感知,計(jì)算機(jī)的視覺(jué)、計(jì)算機(jī)的聽(tīng)覺(jué),讓機(jī)器像人類(lèi)一樣能夠聽(tīng)懂,能夠看到,能夠感知到,這是第一步。無(wú)論是人臉識(shí)別,還是智能語(yǔ)音,現(xiàn)在已經(jīng)變成非常普適性的技術(shù),很多的開(kāi)源技術(shù)也都在出來(lái),這是人類(lèi)朝智能方向走的第一步。第二是認(rèn)知,認(rèn)知比感知更難一些,它需要讓機(jī)器能夠去理解、去判斷,包括大量的自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)意分析和知識(shí)圖譜,以及邏輯推理,讓機(jī)器像人一樣去認(rèn)知,這方面以IBM為代表做了大量的研究。第三是決策,從感知到認(rèn)知,這一點(diǎn)特別難做,就是決策。人工智能的終極智能的核心是決策,而終極智能就是能夠真正解決問(wèn)題的智能,感知和認(rèn)知只是它的基礎(chǔ),未來(lái)人類(lèi)所有的決策都將會(huì)不可避免地依賴(lài)于機(jī)器。”

蘇萌:智能決策五步驟

蘇萌梳理出智能決策五步驟:

第一,問(wèn)題的識(shí)別;

第二,方案成立;

第三,信息采集;

第四,結(jié)果預(yù)測(cè);

第五,行動(dòng)反饋。

蘇萌說(shuō):“由于大數(shù)據(jù)和人工智能給我們帶來(lái)的突破性的進(jìn)展,讓智能決策進(jìn)化的過(guò)程中,每一個(gè)環(huán)節(jié)都在發(fā)生質(zhì)的變化。百分點(diǎn)數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)經(jīng)過(guò)很多的案例對(duì)智能決策下了一個(gè)定義:在動(dòng)態(tài)和多維信息收集的基礎(chǔ)上,對(duì)復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行自主識(shí)別、判斷、推理,并做出前瞻性、實(shí)時(shí)性的決策過(guò)程,同時(shí)系統(tǒng)要具有自?xún)?yōu)化、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的能力,這就是智能決策。”

中國(guó)首個(gè)行業(yè)AI決策系統(tǒng):Deep Matrix

基于上述理解,百分點(diǎn)集團(tuán)近日發(fā)布了中國(guó)首個(gè)行業(yè)AI決策系統(tǒng)——Deep Matrix,該系統(tǒng)是融合大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù),基于動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜和行業(yè)業(yè)務(wù)模型,具備自?xún)?yōu)化和自適應(yīng)能力,支持復(fù)雜業(yè)務(wù)問(wèn)題的自動(dòng)識(shí)別、判斷并做出前瞻或?qū)崟r(shí)決策的智能化產(chǎn)品系統(tǒng)。具備五大核心能力:

海量數(shù)據(jù)匯聚融合能力:借助百分點(diǎn)大數(shù)據(jù)系統(tǒng),將海量的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚融合;

快速感知和認(rèn)知能力:通過(guò)人工智能應(yīng)用,從海量的數(shù)據(jù)中快速提取有價(jià)值的數(shù)據(jù),感知業(yè)務(wù)與環(huán)境的變化;

強(qiáng)大的分析和推理能力:對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析與推理,分析出業(yè)務(wù)的真實(shí)動(dòng)向與未來(lái)趨勢(shì);

自適應(yīng)與自?xún)?yōu)化能力:通過(guò)對(duì)人工配置與機(jī)器執(zhí)行的融合,實(shí)現(xiàn)針對(duì)應(yīng)用的智能預(yù)警、智能研判;

行業(yè)智能決策能力:通過(guò)大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合,最終生成業(yè)務(wù)指導(dǎo)決策。

此外,百分點(diǎn)集團(tuán)將八年來(lái)在各行業(yè)沉淀出的解決方案基礎(chǔ)上,進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化,發(fā)布了面向五大行業(yè)的智能決策應(yīng)用產(chǎn)品系列,分別是:

智能安全分析系統(tǒng)Deep Finder:利用“動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜技術(shù)”匯聚人、地、事物、組織等數(shù)據(jù)和信息,結(jié)合關(guān)系、時(shí)間、空間,快速進(jìn)行交互式分析研判,用數(shù)據(jù)還原現(xiàn)實(shí)世界;

智能政府決策系統(tǒng)Deep Governor:匯聚行業(yè)專(zhuān)家知識(shí),結(jié)合6大類(lèi)50余種社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合決策模型,推動(dòng)政府科學(xué)決策水平和決策能力現(xiàn)代化,助推“數(shù)據(jù)治國(guó)”;

智能全媒體服務(wù)系統(tǒng)Deep Editor:提供智能專(zhuān)題庫(kù)、傳播影響力分析、全媒體智能用戶(hù)洞察等服務(wù),是一套實(shí)現(xiàn)媒體內(nèi)容“策采編”智能加工,傳播優(yōu)化,用戶(hù)追蹤洞察的全視角、快反應(yīng)的智能系統(tǒng),推動(dòng)媒體融合創(chuàng)新發(fā)展;

智能營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)Deep Creator:幫助企業(yè)捕捉動(dòng)態(tài)用戶(hù)旅程中所有關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),并提供實(shí)時(shí)智能決策,通過(guò)用戶(hù)觸達(dá)后的評(píng)估結(jié)果不斷自?xún)?yōu)化以提升營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化率,讓企業(yè)決勝在每個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻;

智能制造大數(shù)據(jù)系統(tǒng)Deep Sensor:對(duì)各種設(shè)備提供貫穿生命周期的實(shí)時(shí)洞察,并提供智能化的健康度預(yù)警,實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)維。

寫(xiě)在最后

欣喜看到上海普利特復(fù)合材料股份有限公司、河南雙匯集團(tuán)、上海汽車(chē)、長(zhǎng)安汽車(chē)、國(guó)家質(zhì)監(jiān)總局汽車(chē)缺陷產(chǎn)品管理中心經(jīng)營(yíng)向智能化發(fā)展的同時(shí),筆者也欣喜看到百分點(diǎn)推出中國(guó)首個(gè)行業(yè)AI決策系統(tǒng)Deep Matrix。無(wú)論身處哪個(gè)行業(yè),大數(shù)據(jù)的洪流都已經(jīng)裹挾著我們,轉(zhuǎn)還是不轉(zhuǎn)?智能決策做還是不做?應(yīng)該都已不再是選擇!

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