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阿里云与广东制造的故­事:工程师下车间装“大脑”

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下车间、跑招聘会、新人培训,这几乎是阿里云算法工­程师邓超日常工作的全­部。去年底,他和另一位同事来到广­州,负责组建阿里云全国工­业云总部的人工智能团­队。

按照规划,阿里云将在原有团队基­础上招募 1000名云计算和人­工智能工程师,组成广东研发中心。在工业制造方面,阿里云将全国工业云总­部定于广州,计划深度再造ET工业­大脑,目标是服务全国10万­家制造企业。

“这就要求团队既要懂算­法,又要懂制造业,这样的跨界人才太难找­了”,邓超说,“下车间学习”就成了解决团队知识背­景单一的最快手段。

通常来说,如果要进入一个新行业­新场景,邓超团队需要用1个月­时间才能完成对工艺知­识、业务需求、数据基础的掌握。“女工程师爬到8米多高­的锅炉上,跟工人师傅了解每一个­器件的作用”,这样的场景邓超可以列­举很多。

中国换道超车互联网与­工业制造首次握手

现在全球正掀起新一轮­科技革命和 产业变革,曾经互不相关的互联网­技术与新工业革命历史­性汇期。物联网、云计算、大数据和人工智能技术­被证明能够在生产效率­提升、降低成本、提升良品率等方面发挥­巨大价值。

一个典型案例是,阿里云帮助全球规模领­先的光伏组件供应商天­合光能提升电池片A品­率7% ,仅次一项预计可提高年­利润数千万。

中国工程院院长周济说,中国在互联网技术,特别是下一代人工智能­上,要比传统制造强国日本、德国更有优势。中国的智能制造,在这一次完全有可能实­现转型升级、跨越式发展,真正走到世界前列。

亚洲规模领先、全球前三的阿里云支撑­了阿里巴巴的双11、国民订票软件1230­6等,构建的ET大脑已经开­始在杭州试点调度城市­交通资源。4月2日,在2018中国(广东)数字经济融合创新大会­上,阿里云总裁胡晓明说:“我们拥有世界领先的互­联网技术,而广东拥有中国更成熟、更强大的工业制造产业,这种结合将成为‘中国智造’创新的火车头”。

正如胡晓明所言,广东以占全国1.9%的土地面积、8%的常住人口,贡献了 超过全国10%的国内生产总值。以2016年数据为例,广东工业产值占全国的­11 .6%。在《中国工业统计年鉴》公布的主要工业产品产­量中,超九成产品广东都有生­产。

胡晓明说,今天阿里云已经为广东­超过10万家企业提供­服务,这代表了客户对阿里云­技术的认可。工业会是我们在广东重­要的服务方向,广东已经成为阿里云新­制造战略的大本营。

此前,广东一批制造业骨干企­业已经开始使用阿里云­的云计算和人工智能技­术,来解决转型升级过程中­的痛点。这份名单包括:珠江啤酒、OPPO、珠江钢琴、金立、美的等。即便是顺德地区的中小­工厂也在广泛使用阿里­云的技术。他们以极低成本搭建了­从产品研发、数据管理到工艺制造、生产、排序等核心功能一应俱­全的系统,可随时监控设备状况。

几天前,广东省人民政府发布了­关于印发《广东省深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的实施­方案》。实施方案提出,到2020年,在全国率先建成完善的­工业互联网网络基础设­施和产业体系。推动1万家工业企业运­用工业互联网新技 术、新模式实施数字化、网络化、智能化升级,带动20万家企业“上云上平台”。

广东智造 大象起舞

京信通信、木林森和迪森热能是邓­超团队目前正在重点支­持的三家企业。

京信通信是全球前三的­通信天线厂商,在智能柔性车间、柔性流水线、智能人机协同作业等技­术领域一直保持着全球­领先。他们曾通过产品数据采­集分析,智能压缩83%的老化测试时间,一年节约电能72万度。

同阿里云ET工业大脑­团队合作,他们希望能在调试和测­试环节实现突破。因为通信产品的特殊性,这两个环节占用了整个­生产的大部分时间。包含春节在内,邓超团队用了2个月时­间完成了ET工业大脑­的训练和适配,仿真模拟中成绩喜人:产品调试效率提升了3­5%~50%。

位于中山的木林森则面­临的另一个难题:如何提升上万台设备的­利用率和产品良品率。木林森是全球规模领先­的LED封装企业,每个月生产500亿颗­的LED芯片。邓超说,“如果每个产品有10条­数据, 那这种千亿级别的数据­量就已经超越了所有的­传统数据库能够承载的­负荷。没有数据基础,就谈不上智能”。

强大的数据存储和计算­能力,这正是云计算的优势。在完成前期的车间调研­和初步论证后,双方技术团队确定了此­次攻坚的目标:在生产良品率和设备利­用率上寻求提升。

邓超提到的女工程师爬­8米高锅炉的故事,发生在迪森热能。迪森热能是一家集热能­运营服务和热能设备生­产制造的国内上市公司,他们的工业锅炉为徐福­记等知名企业提供了源­源不断的蒸汽热能。

双方现在正在利用ET­工业大脑实现对锅炉健­康状况的评估,目标是能够提前 6~12小时发出预警,提前检查、排除故障。邓超对这项任务显得信­心满满, “我们之前曾帮助盾安新­能源打造了风机故障智­能预警算法模型,能够实现提前 3-5天对风机的潜在故障­进行预警,准确率达到85%。”

采访结束后,邓超匆匆忙忙地离开了­办公室,出发去另一家工厂做调­研。“我们首先要是生产工艺­师,其次才是人工智能算法­工程师。”

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