實(shí)現(xiàn)柔性化需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一控制

時(shí)間：2022-04-24 00:09:01 | 來(lái)源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

時(shí)間：2022-04-24 00:09:01 來(lái)源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

這就是為什么數(shù)字化制造、智能制造等理念正在成為最核心的東西，因?yàn)樾畔⒌谋馄交兊迷絹?lái)越重要，它可以把信息流傳遞到任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)，并接收來(lái)自任何主體的信息流。可以是一個(gè)工人，也可能是一臺(tái)機(jī)器，甚至是一整個(gè)數(shù)控中心。耿峰表示。

當(dāng)然，這是有前提條件的。在他看來(lái)，要實(shí)現(xiàn)柔性制造和柔性供應(yīng)鏈，就要有一個(gè)能夠進(jìn)行統(tǒng)一指揮的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以貫穿到所有的制造環(huán)節(jié)，包括供應(yīng)鏈端。如果用人體來(lái)比喻，設(shè)備就相當(dāng)于我們的肢體和軀干，信息化系統(tǒng)就相當(dāng)于我們的神經(jīng)，它可以控制我們?nèi)ザ吮印⑷ズ人?br>
要打造這樣一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的落地，將會(huì)讓企業(yè)事半功倍。舉例來(lái)說(shuō)，基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能，通過(guò)生產(chǎn)線(xiàn)的自動(dòng)化、柔性化，然后利用云計(jì)算進(jìn)行數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)分析，然后根據(jù)客戶(hù)訂單需求，協(xié)調(diào)供應(yīng)需求和工序，最終來(lái)平衡定制和批量生產(chǎn)這一對(duì)矛盾。這就是非常理想化的C2M。

不過(guò)，聚焦到不同行業(yè)，情況也差異甚大。比如，相對(duì)于造車(chē)、造集裝箱、造機(jī)器，做衣服的單品體量比較小，產(chǎn)品的生命周期管理過(guò)程以及物料多樣性等方面也相對(duì)而言沒(méi)那么復(fù)雜，所以C2M模式是比較容易落地的。但是，試想一下，如果消費(fèi)者跳過(guò)4S店等渠道，直接向車(chē)廠(chǎng)個(gè)性化定制一輛汽車(chē)，復(fù)雜度是不是就大了很多？

這時(shí)候，如果能夠由工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為底層的連接，讓數(shù)據(jù)在每一個(gè)環(huán)節(jié)流動(dòng)起來(lái)，一切就會(huì)更順暢和高效。耿峰認(rèn)為，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決的問(wèn)題，就是連接設(shè)備、人和物料，實(shí)現(xiàn)透明化動(dòng)態(tài)管控。它有兩個(gè)核心，一是云計(jì)算，二是邊緣計(jì)算，除此之外，還需要AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的融合。

技術(shù)之間的融合是一方面，技術(shù)與業(yè)務(wù)的融合是另一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。在耿峰看來(lái)，每個(gè)行業(yè)、每個(gè)企業(yè)的場(chǎng)景都不一樣，即便都是生產(chǎn)集裝箱，每個(gè)工廠(chǎng)的情況也不一樣。而不同場(chǎng)景下，算法模型如何快速訓(xùn)練、如何快速反饋，如何實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器的無(wú)縫協(xié)同，其需求可能是完全不一樣的。因此，找準(zhǔn)適合自己的場(chǎng)景切入點(diǎn)就會(huì)非常重要。

但是，并不是說(shuō)做C2M就必須要有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，只不過(guò)它的延伸面更廣、交互性更強(qiáng)、響應(yīng)速度更快。企業(yè)當(dāng)然也可以用一套MES系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)連接和控制，所以主要還是要看企業(yè)自身的情況。耿峰補(bǔ)充說(shuō)。