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大數(shù)據(jù)賦能制造型企業(yè)供應(yīng)鏈

2017-09-04 10:57 來源: 科技日報(bào) 責(zé)任編輯:fl
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摘要:原標(biāo)題:大數(shù)據(jù)賦能制造型企業(yè)供應(yīng)鏈  通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對某鋼鐵企業(yè)供應(yīng)鏈進(jìn)行改造,使采購資金節(jié)省了1億元以上,這是如何做到的?對于制造業(yè)而言,外部市場需求和內(nèi)部的供

原標(biāo)題:大數(shù)據(jù)賦能制造型企業(yè)供應(yīng)鏈

  通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對某鋼鐵企業(yè)供應(yīng)鏈進(jìn)行改造,使采購資金節(jié)省了1億元以上,這是如何做到的?對于制造業(yè)而言,外部市場需求和內(nèi)部的供應(yīng)鏈匹配是最大的難題,對于傳統(tǒng)工廠而言,工序預(yù)測不準(zhǔn),結(jié)果不是供過于求,就是供不應(yīng)求。

  在近日舉辦的聯(lián)想創(chuàng)新科技大會(huì)·合肥峰會(huì)上,聯(lián)想集團(tuán)高級副總裁、數(shù)據(jù)中心集團(tuán)中國區(qū)總裁童夫堯介紹了LEAP大數(shù)據(jù)平臺對于傳統(tǒng)制造企業(yè)的作用。

  “我們對其細(xì)分項(xiàng)目,比如汽車特種鋼材的銷量、原材料采購量進(jìn)行搜集,同時(shí)全面整合內(nèi)部客戶數(shù)據(jù)、渠道數(shù)據(jù)及市場輿情數(shù)據(jù),然后進(jìn)行建模,通過機(jī)器學(xué)習(xí)的AI算法,提升采購預(yù)測的準(zhǔn)確率。”童夫堯介紹。

  通過大數(shù)據(jù)分析之后,該企業(yè)在未來1個(gè)月市場的銷量預(yù)測準(zhǔn)確率從80%提高到90%以上,而3個(gè)月的市場銷量預(yù)測準(zhǔn)確率從75%提高到85%以上,預(yù)測率的提高,降低了價(jià)格多變的鋼材市場對其成本的影響,進(jìn)而每年節(jié)省客戶采購資金超過1億元。

  如何讓人工智能為企業(yè)和行業(yè)賦能,實(shí)現(xiàn)智能變革?剛剛宣布押注AI的聯(lián)想集團(tuán)董事長兼CEO楊元慶認(rèn)為,人工智能在各行業(yè)的快速滲透,主要得益于人工智能三大要素,大數(shù)據(jù)、計(jì)算力和算法,三者的齊頭并進(jìn)。

  楊元慶表示,在智能互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代,我們身邊越來越多的外圍變得越來越智能,在各種傳感器的輔助下面,這些智能終端可以不斷的感知周圍的環(huán)境,從而在云端能夠匯聚成以幾何級增長的海量數(shù)據(jù)。

  童夫堯認(rèn)為,目前制造型企業(yè)向智能企業(yè)轉(zhuǎn)化的核心問題以及痛點(diǎn)就是如何適應(yīng)市場需求的改變。數(shù)據(jù)顯示,目前聯(lián)想每日平均處理約2000筆訂單,超過5萬臺產(chǎn)品,其中60%左右是單臺的個(gè)人配置訂單,而ThinkPad系列產(chǎn)品的個(gè)性化定制率已超過70%。

  童夫堯表示,為迎合日漸增加的小批量、多頻次、個(gè)性化,以客戶為中心的需求,從而進(jìn)行柔性生產(chǎn),同時(shí)又要保證質(zhì)量和效益的提升,從大規(guī)模的生產(chǎn)轉(zhuǎn)向小批量的定制化,產(chǎn)品的模式,各個(gè)環(huán)節(jié)如果不進(jìn)行變革,將會(huì)出現(xiàn)一系列的問題。為此,企業(yè)需要自動(dòng)化,數(shù)字化和制造深度融合。

  作為中國最大的PC生產(chǎn)制造企業(yè),聯(lián)寶(合肥)電子科技有限公司的PC年產(chǎn)能約在1800萬臺,自動(dòng)化率達(dá)75%。智能化解決方案,讓聯(lián)寶工廠制造效率提升了25%到45%,成本減少了15%到25%。除此之外,在產(chǎn)品研發(fā)周期、資源利用率、準(zhǔn)時(shí)交付率等方面均有不同程度的提高。

  聯(lián)寶相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹,目前的每臺生產(chǎn)設(shè)備關(guān)聯(lián)云端,設(shè)備云系統(tǒng)、質(zhì)量云系統(tǒng)、訂單管理等和信息控制中心智能連接,從而保證智能制造高效進(jìn)行。

  在生產(chǎn)流水線上,通過視覺AI技術(shù)完成了拍照、信息處理以及數(shù)據(jù)反饋,實(shí)現(xiàn)了工業(yè)機(jī)器人更精準(zhǔn)的操作。同時(shí)快速識別潛在質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn),及時(shí)預(yù)警,降低生產(chǎn)損耗。借助工業(yè)機(jī)器人、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過程中的自動(dòng)化和數(shù)字化。

  楊元慶認(rèn)為,智能制造遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止是智能產(chǎn)品的生產(chǎn),而是把研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)、銷售、服務(wù)全生命周期都串連起來,按照客戶的需求設(shè)計(jì)開發(fā),采購部件、組織生產(chǎn)、精準(zhǔn)營銷,并且提供智能化的服務(wù)。聯(lián)寶的智能化建設(shè)就是依托智能化解決方案,把生產(chǎn)效率大大提升,從而真正實(shí)現(xiàn)從信息化向智能化的跨越和轉(zhuǎn)型。

  人工智能的三個(gè)重要要素,就是算法、大數(shù)據(jù)和計(jì)算力。聯(lián)想集團(tuán)高級副總裁、聯(lián)想創(chuàng)投集團(tuán)總裁賀志強(qiáng)認(rèn)為,如果把人工智能比作一輛車的話,這三個(gè)要素就是車的最主要的三個(gè)部分,車最重要的部分就是引擎、燃料、車輪。

  對于設(shè)備廠商,賀志強(qiáng)認(rèn)為,在人工智能領(lǐng)域,最主要的要求是自然語言的交互。隨著人工智能發(fā)展,逐漸進(jìn)入到自然語言交互,所有的算法必須要努力做到準(zhǔn)確地理解語言、語義,并且合理應(yīng)答。而這些海量的數(shù)據(jù)、復(fù)雜的“深度學(xué)習(xí)”等計(jì)算模型,強(qiáng)大的計(jì)算力能力是必要條件。 

責(zé)任編輯:fl

(原標(biāo)題:科技日報(bào))

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