大数据赋能制造型企业供应链

发布时间: 2017-09-04 16:14:01 |来源:科技日报 | 佚名 |责任编辑: 沈晔

 

通过大数据技术对某钢铁企业供应链进行改造,使采购资金节省了1亿元以上,这是如何做到的?对于制造业而言,外部市场需求和内部的供应链匹配是最大的难题,对于传统工厂而言,工序预测不准,结果不是供过于求,就是供不应求。

在近日举办的联想创新科技大会·合肥峰会上,联想集团高级副总裁、数据中心集团中国区总裁童夫尧介绍了LEAP大数据平台对于传统制造企业的作用。

“我们对其细分项目,比如汽车特种钢材的销量、原材料采购量进行搜集,同时全面整合内部客户数据、渠道数据及市场舆情数据,然后进行建模,通过机器学习的AI算法,提升采购预测的准确率。”童夫尧介绍。

通过大数据分析之后,该企业在未来1个月市场的销量预测准确率从80%提高到90%以上,而3个月的市场销量预测准确率从75%提高到85%以上,预测率的提高,降低了价格多变的钢材市场对其成本的影响,进而每年节省客户采购资金超过1亿元。

如何让人工智能为企业和行业赋能,实现智能变革?刚刚宣布押注AI的联想集团董事长兼CEO杨元庆认为,人工智能在各行业的快速渗透,主要得益于人工智能三大要素,大数据、计算力和算法,三者的齐头并进。

杨元庆表示,在智能互联网的时代,我们身边越来越多的外围变得越来越智能,在各种传感器的辅助下面,这些智能终端可以不断的感知周围的环境,从而在云端能够汇聚成以几何级增长的海量数据。

童夫尧认为,目前制造型企业向智能企业转化的核心问题以及痛点就是如何适应市场需求的改变。数据显示,目前联想每日平均处理约2000笔订单,超过5万台产品,其中60%左右是单台的个人配置订单,而ThinkPad系列产品的个性化定制率已超过70%。

童夫尧表示,为迎合日渐增加的小批量、多频次、个性化,以客户为中心的需求,从而进行柔性生产,同时又要保证质量和效益的提升,从大规模的生产转向小批量的定制化,产品的模式,各个环节如果不进行变革,将会出现一系列的问题。为此,企业需要自动化,数字化和制造深度融合。

作为中国最大的PC生产制造企业,联宝(合肥)电子科技有限公司的PC年产能约在1800万台,自动化率达75%。智能化解决方案,让联宝工厂制造效率提升了25%到45%,成本减少了15%到25%。除此之外,在产品研发周期、资源利用率、准时交付率等方面均有不同程度的提高。

联宝相关负责人介绍,目前的每台生产设备关联云端,设备云系统、质量云系统、订单管理等和信息控制中心智能连接,从而保证智能制造高效进行。

在生产流水线上,通过视觉AI技术完成了拍照、信息处理以及数据反馈,实现了工业机器人更精准的操作。同时快速识别潜在质量风险,及时预警,降低生产损耗。借助工业机器人、工业物联网等技术,实现了生产过程中的自动化和数字化。

杨元庆认为,智能制造远远不止是智能产品的生产,而是把研发、生产、供应、销售、服务全生命周期都串连起来,按照客户的需求设计开发,采购部件、组织生产、精准营销,并且提供智能化的服务。联宝的智能化建设就是依托智能化解决方案,把生产效率大大提升,从而真正实现从信息化向智能化的跨越和转型。

人工智能的三个重要要素,就是算法、大数据和计算力。联想集团高级副总裁、联想创投集团总裁贺志强认为,如果把人工智能比作一辆车的话,这三个要素就是车的最主要的三个部分,车最重要的部分就是引擎、燃料、车轮。

对于设备厂商,贺志强认为,在人工智能领域,最主要的要求是自然语言的交互。随着人工智能发展,逐渐进入到自然语言交互,所有的算法必须要努力做到准确地理解语言、语义,并且合理应答。而这些海量的数据、复杂的“深度学习”等计算模型,强大的计算力能力是必要条件。


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