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西門子（zǐ）王超（chāo）：從“輔助副駕駛”到“高階領航員”，AI加速賦能未來製造

2023-9-15 來源：西門子（zǐ）作者：王超

近日GPT-4成功得出P≠NP，陶哲軒預言成真。你是否想過利用GPT-4推動解決自控領域的技術難題呢？在西（xī）門子的（de）嚐試中，我們的同事通過多輪迭（dié）代，利用GPT-4生成分線性大時滯多因素PID整定控製（zhì）算法，完成（chéng）某行業具體工況下的模擬驗（yàn）證（zhèng），同時實現了自動化工程師和算法工程師協（xié）同才能完成的工作，並降低了時間成本。

以ChatGPT為代表的通用大模型已經展示出強大的（de）AI能力（lì）。但在應對垂（chuí）直領域問題（tí）時稍顯外行。相比於通用大模型，垂（chuí）直大模型能夠更精準地滿足行業特定需求，提供相對細分且更高（gāo）效和精確的解決方案。在西（xī）門（mén）子看來，這是兩條不同的技術路徑，一種是將（jiāng）通用大模型直接應用於工業場景，起到“副駕駛”的（de）作用，這是我們現階段已經在探索的應用方向（xiàng）。另一種是（shì）以通用（yòng）大模型為基礎構建垂直大模型，起（qǐ）到“領航（háng）員”的作用，這則是（shì）我們正在進行積極探索的方向。從“副駕駛”到“領航員”，兩種路徑的最終目的都（dōu）是為廣大的製造企業破（pò）解難題提（tí）供新思路，賦能未來製造業發展。

AI賦能：讓更多製（zhì）造業場景收獲科技紅利

相比電（diàn）子商務和消費領域而言，工業AI的起跑時間較晚，發展方向相對有限，目前（qián）質檢成（chéng）為（wéi）AI與工業結合最為典型且相對容易被理解的應用（yòng）場景（jǐng），但其實工業AI的應用遠（yuǎn）不僅僅（jǐn）局限於視覺檢測（cè）。

隨著技術（shù）、算法、資源和人才（cái）的（de）不斷充實（shí），人（rén）工智能正在滲（shèn）透（tòu）至工業的各個方麵，應用領域不斷拓寬。從設（shè）備預測性維護、產品外觀檢測、排產調度優化等方麵，到更（gèng）多（duō）的在人、機（jī）、料、法、環等工業（yè）原生需求領域拓展，工業AI的應用場（chǎng）景（jǐng）正伴隨著客戶需（xū）求的多元化與技術的逐步成熟，呈現出更為立體和豐富的輪廓。

作為自（zì）動化和數字化（huà）的領導者和推（tuī）動者，西門子（zǐ）深知（zhī），工業人工智能技術唯有（yǒu）與更廣闊的生產場景相結合，才能真正打開它的價值（zhí）觸點（diǎn），為工業企業創（chuàng）造更大（dà）價值。去年，西門子發布《未來自動（dòng）化——工（gōng）業人工智能白皮書2022》，以幫助製造企業了解和挖掘更為豐富的工業AI應用（yòng）場景（jǐng），為企業實現降本增效提供更多創新思路。無論（lùn）是發現質量問題（質檢）、找出質量根本（běn）原因（分析），還是提高產品（pǐn）質量（優化），AI都（dōu）擁有巨大的發展潛力。比如在尋找影響產（chǎn）品（pǐn）質量的根本原因時，借助於AI技術，能夠有效解決底層數據（jù）源對接的問題以及統計分析技術在處理大數據方（fāng）麵（miàn）能力不足（zú）的問題，節省常規統計分析和人工經驗排查所需要的大量時間和成本。

AI賦智：讓控製更靈活（huó）高效

中國製造產業結構正在加快從量大到質強的轉變和升（shēng）級。麵對高度“內卷”的市場環境，人口紅利的消失，如何實現提質增效，提（tí）升工業生產的盈利能力，成為企業亟需解決的問題。

從西門子紮根行業（yè）的多年經（jīng）驗來看，企業麵臨的問題主要聚焦於工藝環節，關（guān）注如何提升產品的良品率和生（shēng）產效率。要滿（mǎn）足這一需求，就要更精確地控製（zhì）、優化每道生產工藝。在大多數製造場景中，生產設備由經典控製程序進行控製，但在真實生產場景下往往（wǎng）存（cún）在很（hěn）多變數甚至異常，一般來（lái）說需要（yào）根據專家的經（jīng）驗或預先定義的機理規則進行主動（dòng）幹預。

針對於此，西門子嚐試采用AI技術打造智能的“工藝操作大（dà）師”，實現對（duì）各（gè）種工況環境（jìng）和加工對象的動態適應，從而提高生產（chǎn）操作的精度。基（jī）於AI技術的增強型控製是在原有的控製邏輯基礎之上，增加（jiā）了高精度的非線性動態預測，能夠有效解決經典控製技術對人工調節和（hé）幹（gàn）預的依賴，幫助客戶提高資（zī）源利用率、產量以及品質上限。

例如在光伏基材生長，金屬冶煉成型，食品粉末幹燥/液體蒸脫等（děng）工藝環節中，西門子基於原有（yǒu）自動化（huà）機理模（mó）型編寫的控（kòng）製邏輯基礎上，結合AI技（jì）術（shù）增加了質量趨勢的（de）動態預測，可以（yǐ）針對不同參數進行動態（tài）尋優，並回饋指令。通過優化（huà）控製將成分控製精度提升到新台階，能夠有效減少（shǎo）廢料產生，實現單位時間單位資源下的產能最大化。

AI賦值：化繁（fán）為簡，讓AI“人人可用”

在數字（zì）化浪潮快（kuài）速（sù）發展的今天，AI 被人們賦予（yǔ）了無限（xiàn）的期待（dài），但其與工業領域的雙（shuāng）向奔赴仍任重道遠。工業AI的落地（dì）是跨學科、跨領域、跨產業的問題，涉及IT信息技術、OT運（yùn）營技術、DT數據技術以及PT工藝（yì）技術等多維度融合。從產品化思（sī）維來看，西門子（zǐ）將工業AI的服（fú）務對象聚焦在更廣泛的群眾基礎——自動（dòng）化工程師，因此，西門子將AI的能力封裝，使用自（zì）動化的語言將（jiāng）其發展成非（fēi）AI專業人員都能使用的工具，幫助工業用戶用（yòng）現有的知識架（jià）構適應AI時代的到來（lái），讓複雜的工業AI應用化繁為簡，且高效地為客戶帶來收益。

當更多（duō）的行業市場開始進入存量經濟的今天，質量和效（xiào）率決定著企業的競爭力，人工智能技術（shù）與工業場景的結合，將成為數字經濟時代提升工業製造的重要助推力。作（zuò）為未來自動化的開拓者，西（xī）門子也（yě）將繼續探索（suǒ）工業AI技術的（de）發展，推動AI和工業場景的深（shēn）度融合，為製造業的（de）長期可持續發展賦能、賦智、賦值。

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