[情报] 辛辛那提大学特聘教授李杰:工业人工智能

楼主: zxcvxx (zxcvxx)   2018-09-06 11:50:48
辛辛那提大学特聘教授李杰:工业人工智能是ABCDE
http://bit.ly/2Q7EXe8
辛辛那提大学特聘讲座教授李杰,最近接受商业周刊专访提及“工业人工智能”,他认为
台湾制造业需要的不是人工智能,而是“工业人工智能”,误用人工智能不仅无法转型新
制造,还可能提高成本。
李杰教授可说是在工业4.0长久观察与研究,并常提出独到而精辟的见解,一针见血而导
正许多错误的观念。所以,他的论点十分值得再三学习与心神领会后,绝对可引导大家步
入正确的转型道路。以下他的观点系针对台湾以制造业(硬件)优势而提出,专访精华摘要
如下:
人工智能是认知科学,主要是让软件做深度学习、人脸辨识与人机互动,但是传统的AI不
保证成果的可靠性,常会因为输入数据与使用者不同,结果就会不同。AI运用于工业上,
强调的是可靠的预测,他主张的工业人工智能集中在专业知识,每一次使用人工智能获得
的结果都是可靠,适用于强调“安全性”的产业,如,汽车、地铁与工具机。
他认为,工业人工智能是ABCDE,A是代表AI或者叫Analytics,B是大数据(Big Data),
C是云端(Cloud),D是领域知识(Domain know how),目的是证据E(Evidence),透
过证据经验不断提高AI的可靠性,达到省成本、提高价值、增加效率的目的。
导入AI,必先了解想解决的是哪个问题?制造业转型不外乎想解决3个问题:本质、体质
与素质问题。本质问题决定你要做什么,为什么要做;体质问题,做得好不好,提质增效
降本减存;素质问题,人的管理,设备平台、数据收集。所以,体质问题是用智能制造,
素质用自动化解决,本质是靠思维改变。
用AI做制造转型,会遇到哪些迷思?第1个迷思是对数据来源品质掌握之重要性,若无法
掌控数据品质,用AI做出来的结果会不合所需。第2个迷思是以为有算法就有结果,其实
还得懂该领域专业知识。第3个迷思是以为建了云端平台就是用AI,云不是万灵丹,云只
是一个平台,提供客户做即时运算(on demand computing),最重要是,云端要跟客户
与供应商连结,要有个社群一起使用它,数据量才会更多,算出来的结果,才会更精准。
转型新制造是催生新文化,它不只是一个技术,更是要做到建立新文化,就是任何东西必
须要了解它数据哪边来、资料哪边不好、成本哪边最多、怎么样提升效率。
小型公司如何布局AI能力,如何胜出?可从本身最优越的能力去做,做小却做快,更快转
型,懂得用工业人工智能,做价值高、技术高的产品,让技术跟顾客的价值连在一起,让
顾客想要靠你,才能在新的时代中胜出。
李杰教授是鸿海董事长郭台铭倚重的新制造专家,并且与鸿海在硅谷成立人工智能新公司
Industrial AI System。
另外,中国大陆在人工智能方面,李杰教授在接受《21世纪》专访,提出观点及建议:
中国以互联网思维在做人工智能,他认为是工业与服务业是不同的,不能把手机社交、生
活APP的观念用在工业上。相对社交、生活APP来说,人的生活需求是有共性的,但是工业
是更加复杂和多元化的。
中国目前首先要解决的是素质问题,不靠人来决定数据在哪里,这是整合中国企业革命很
大的一个步骤,因为当信息化不对称的时候无法做统一管理(第一点即信息对称)。第二
个是体质问题,即管理对称,体制不均匀,管理理念很难形成。对于中国制造业来说,没
必要大家全部都去学习工业4.0、做工业互联网,也没有必要都去做数字化、人工智能。
企业应该专注做自己本质能做的“蛋黄”部分。
对于一些中国工业互联网产业的数据,将德国日本美国的定义制造系统当做中国的基础线
,这是错误的,不管是MES还是ERP,中国工业的体系和其他不同,他应该有一套自己的做
法,没有必要走德国日本的路线。

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