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阿里云工程师下车间装“大脑”,助力广东制造

2018年4月7日     来源:e-works         
关键字:阿里云  

  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。”

责任编辑:王阳
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