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                “智能+”写入政府工作报告 制造业转型升级一马当先

                发布时间:2019-03-12 来源:金属加工
                关键字: 智能制造 人工智能

                  2019年两会上,国务院总理在政府报告中指出,“今年我国将深化增值税改革,将制造业?#35748;中?6%的税?#24335;?#33267;13%,?#26723;?#21046;造业和小微企业税收负担。与此同?#20445;?#25105;国还将深化大数据、人工智能研发应用,拓展‘智能+’,为制造业转型升级赋能。”

                  毋庸置疑,“智能+制造”必将成为今年的重点关注对象。

                  “智能+”是什么?

                  其实,“智能+”和近年来行业中一直被提及的“AI+传统产业”有着异曲同工之妙。简单来?#25285;?#23601;是用人工智能、大数据等智能化技术及手段,为传统产业赋能,从而达到产业转型升级、提升生产效率、扩大市场规模?#26696;?#30422;?#27573;А?/p>

                  以仓储为例,通常情况下,一个仓库由三大关键元素组成:人、货、场。仓库的大小、格局设计即为“场?#20445;?#32780;“场”决定了货架和货物的分类、摆放位置等;最终前两者就决定了工作人员的工作内容、行动路径、?#35759;紉约?#25928;率。

                  而在很多传统仓库中,由于场地在设计、货物分类及摆放等方面的不合理,不仅导致场地空间没有被充分利用,还加大了工作人员的工作?#35759;燃案?#26434;度,实际工作效率不理想,甚至需要多聘用员工才能完成既定工作。

                  AI就能很好的解决这些问题。当前,基于原有仓库进行改造升级的?#22253;?#26234;能化仓库为主,也就是后台系统通过安装在仓库的摄像头及3D识别技术,能够自动绘制出仓库空间结构图,并基于此设计出最佳的货架、货物的分类和摆放,从而最优化仓库空间使用?#23460;约敖档?#21592;工工作?#35759;?#21644;效率。

                  而全智能化仓库则进一步省去了员工成本,通过仓储机器人及既定程序,进行货物的搬运及储存等,做到24小时不间断和高效工作。

                  随着相关技术的发展?#32422;案?#22810;行业转型升级需求的迫切,如电话客服、环卫、产品加工、农业生产等行业也相继加入智能化改革阵营,解放大量人工的同?#20445;?#36824;在资源、成本节省?#32422;?#29983;产效率提升方面有了很大的升级。

                  这其中以制造业尤甚。

                  为什么制造业需要AI?

                  和其他所?#34892;?#19994;相比,传统制造业在用工量、单工种工作量、工作强度、多?#26041;?#32039;密配合相扣等方面均可谓是全行业之首,例如零件加工、产品质检、物流配送等等。

                  以产品质检为例,在流水线上,所有零部件?#32422;?#26368;后成品都需要质检员做严格的质量把关,对于大规模量产的工厂来?#25285;?#36136;检员要长时间的在保证高质量的情况下完成大量的工作,工作强度可以想见。这不仅对工作人员的要求特别高,为了尽量避免因员工疲劳带来的质量下降问题,并保障员工权益,用工企业也必须面对人?#32972;?#26412;、生产周期、检验准?#20223;?#21644;产品质量等方面的巨大压力。

                  如果?#31561;?#20170;已经有技术已经可以解决这一众问题,为企业?#24403;?#22686;效,为员工减轻压力,企业如何不心动?

                  是的,目前人工智能技术已经具备了不间断工作、?#28798;?#23398;习、高精准快速识别、分析判断、筛检归类、自动报警、多?#26041;?#26234;能管控衔接等功能。依靠综合人工智能解决方案,传统企业可以同时解决复杂多样的问题,?#26723;统?#26412;,提升效率,增加商业价值和经济收益。

                  据不完全数据统计,预计2020年仅国内智能制造产业的市场规模就将超2200亿元。

                  但是在智能升级时代的早期,人工智能在迎来前所未有的发展契机与行业变革浪潮的同?#20445;?#20173;被大多数人视为新事物。人工智能虽具备赋能传统产业的能力,但其在广?#21644;?#24191;层面仍然面临很大困难,新用户教育成本巨大、推广效果相对不?#28798;I技术的真实落地,?#32422;?#22914;何才能更好的发挥其赋能威力,还需要AI技术赋能者与被赋能企业一起,共同?#25945;?#25216;术结合点、挖掘赋能应用场景。

                  来源:控制工程网




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