四針六線的供油系統(tǒng)是怎樣工作的?
2016年6月中國服裝智能制造聯(lián)盟成立之后,曾經(jīng)制訂了一個實(shí)現(xiàn)服裝智能制造從2016年至2025年的三段式戰(zhàn)略規(guī)劃。在這個規(guī)劃中的后三年,也就是2023年至2025年提出要實(shí)現(xiàn)服裝智能制造工廠和社會智能生產(chǎn)。
根據(jù)現(xiàn)在國內(nèi)外智能制造進(jìn)展情況來看,我們要在今后短短的三年時間實(shí)現(xiàn)服裝智能制造工廠是困難的。
那么,實(shí)現(xiàn)服裝智能制造到底離我們還有多遠(yuǎn)?我認(rèn)為服裝智能制造工廠的實(shí)現(xiàn)至少還需要十五年左右的時間,為什么這樣說呢?
01
服裝智能制造是一個
十分復(fù)雜的制造系統(tǒng)
2016年我國工信部對什么是智能制造曾經(jīng)下過這樣的定義:“智能制造是基于新一代信息通信技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合,貫穿于設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動的各個環(huán)節(jié),具有自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等功能的新型生產(chǎn)方式”。
從這個定義可知
首先,
對一個制造企業(yè)來說,要轉(zhuǎn)型為智能制造工廠,必須要將新一代信息通信技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)進(jìn)行深度融合,這意味著智能制造工廠是要建立在所有車間數(shù)字化基礎(chǔ)上的;
其次,
所有業(yè)務(wù)必須智能化,只有智能設(shè)計、智能生產(chǎn)、智能管理、智能服務(wù)等業(yè)務(wù)都實(shí)現(xiàn)了,才有可能做到具有自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)的智能制造工廠(見圖一)。
2020年我國發(fā)布了《智能制造能力成熟度模型》(簡稱CMMM)GB/T39116-2020,它描述了企業(yè)實(shí)施智能制造要達(dá)到的階梯目標(biāo)和演進(jìn)路徑,是引導(dǎo)企業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型工作的標(biāo)尺(見圖三)。
據(jù)賽西數(shù)智化轉(zhuǎn)型調(diào)查,2021年我國智能制造離散型和流程型企業(yè)達(dá)到的智能制造成熟度級別水平占比如下圖四所示。
工信部《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》明確提出到2035年通過“兩步走”,加快推動生產(chǎn)方式變革:
01
到2025年,規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)大部分實(shí)現(xiàn)數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化,重點(diǎn)行業(yè)骨干企業(yè)初步應(yīng)用智能化;
02
2035年,規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)全面普及數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化,重點(diǎn)行業(yè)骨干企業(yè)基本實(shí)現(xiàn)智能化。由此可見實(shí)現(xiàn)服裝智能制造工廠還尚需時日、有待發(fā)展。
02
目前我國服裝企業(yè)尚
處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段
我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型是分三個階段進(jìn)行的,即信息化、數(shù)字化和智能化, 目前我國服裝企業(yè)尚處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段。
2018年麥肯錫公司與世界經(jīng)濟(jì)論壇(WEF)發(fā)起全球評選“燈塔工廠”項目,尋找制造業(yè)中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型典范,至今年3月有來自全球多個國家、不同行業(yè)的 103 家工廠入選“燈塔工廠”(其全球分布見圖五),中國就獨(dú)占37家,位居世界第一,其中服裝行業(yè)只有一家,即杭州的阿里巴巴犀牛工廠。
麥肯錫繼2018年尋找制造業(yè)中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型“燈塔工廠”典范之后,2021年又在全球范圍調(diào)研了傳統(tǒng)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況,結(jié)果說盡管已有70%的企業(yè)啟動了數(shù)字化,但是其中的71%仍然停留在試點(diǎn)階段,遲遲不能實(shí)現(xiàn)數(shù)字化較大規(guī)模的推廣。
我國制造業(yè)也一樣,目前大中小企業(yè)平均對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入只占銷售收入總額的0.27%,即使是制造業(yè)發(fā)達(dá)的浙江省大的企業(yè),其投入也只有0.56%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于跨國公司的著名企業(yè)(見圖六)。
我國的“先進(jìn)制造業(yè)公眾號”2021年在調(diào)研制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀報告中說,我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功率僅為20%,而失敗率高達(dá)80%,這其中很大的原因和認(rèn)知有關(guān)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵不是數(shù)字化技術(shù)和設(shè)備,而是企業(yè)組織變革使之具有敏捷性和適應(yīng)性。
麥肯錫曾總結(jié),一個企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型一定要堅持一個目標(biāo)、三個領(lǐng)域和九個環(huán)節(jié)。
一個目標(biāo)是捕獲增長,提升價值;
三個領(lǐng)域是業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型、技術(shù)轉(zhuǎn)型、組織轉(zhuǎn)型;
九個環(huán)節(jié)是成立企業(yè)轉(zhuǎn)型辦公室、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)培訓(xùn)、數(shù)字化研發(fā)、數(shù)字化采購、數(shù)字化制造、數(shù)字化供應(yīng)鏈、數(shù)字化業(yè)績增長、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)、前中后臺數(shù)字自動流動。
只有這樣才能有效地實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
我國國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心發(fā)布的具有中國特色的DCMM數(shù)據(jù)管理能力成熟度模型(見圖七)說得很清楚。
03
大數(shù)據(jù)技術(shù)和
人工智能技術(shù)
還有待發(fā)展
人類未來的時代是智能時代,智能時代是人的認(rèn)知和以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的機(jī)器認(rèn)知共存時代,人的認(rèn)知靠人類大腦,機(jī)器的認(rèn)知靠人工智能。
例如,同樣要制造一個產(chǎn)品,人靠觀察思考以及科學(xué)技術(shù)獲得產(chǎn)品,而機(jī)器靠獲取數(shù)據(jù)里的知識和利用數(shù)據(jù)不斷迭代而獲得產(chǎn)品,可見數(shù)據(jù)和知識是一體兩面,數(shù)據(jù)是知識的載體(見圖八)。
機(jī)器靠人工智能就能認(rèn)知,我們把這樣的機(jī)器就叫做智能機(jī)器。在智能制造中我們要使智能機(jī)器會聽(語音識別、機(jī)器翻譯等)、會看(機(jī)器視覺、圖像識別、文字識別等)、會說(語音合成、人機(jī)對話等)、會思考(人機(jī)對弈、決策及定理證明等)、會學(xué)習(xí)(機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識表示等)、會行動(機(jī)器人、自動駕駛汽車)等等。
我曾經(jīng)多次說過沒有大數(shù)據(jù)就沒有人工智能、沒有人工智能就沒有智能制造,可見大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)對智能制造是多么重要,那么我們現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r如何呢?
人工智能有三要素,大數(shù)據(jù)、算法、算力。這三者算力在于數(shù)據(jù)中心的建設(shè)及投入,關(guān)鍵在于大數(shù)據(jù)和算法模型及算法。
2021年我國制造業(yè)大數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用情況并不見好,企業(yè)自動數(shù)據(jù)采集只達(dá)到40.18%,企業(yè)內(nèi)部各部門間共享數(shù)據(jù)只達(dá)到75%,能應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺的只有14%,對基于模型開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析的只有12%,能夠利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能決策的只有5%(見圖九)。
如何分析建模和計算,我在《數(shù)據(jù)是服裝智能制造的資產(chǎn)》一文中已有敘述,此處不再贅述。但還有兩點(diǎn)我們需要弄清楚:
一個是人工智能是在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上靠機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等實(shí)現(xiàn)的,而這些學(xué)習(xí)又建筑在各種各樣的計算方法之上。
因為計算方法的不同,人工智能技術(shù)中出現(xiàn)了很多門派,其中有以反向推論(Inverse Reduction)算法為主的符號派、有模擬人腦讓機(jī)器獲得知識的連接派、有以基因編程 (Genetic Programming) 主打算法的進(jìn)化派、有以使用概率論算法的貝葉斯理論派、有以內(nèi)核機(jī)器 (Kernel Machines)如支持向量機(jī)(Support Vector Machine) 主打算法的類比派、有以機(jī)器人技術(shù)模仿人的行為的行為學(xué)派等等。門派越多,競爭越激烈,說明實(shí)現(xiàn)真正的可以相信的人工智能技術(shù)還需要時間;
二是僅有算法沒有算力也不行,算力的強(qiáng)弱主要看計算機(jī)的CPU/GPU/TPU和數(shù)據(jù)中心的建設(shè)。當(dāng)今世界CPU/GPU/TPU誰最強(qiáng)?
眾所周知,在CPU時代,推動算力發(fā)展的主力是英特爾;在GPU時代,這個主力則變成了英偉達(dá);而TPU目前只有谷歌和我國的華為。為了我國制造業(yè)智能制造的實(shí)現(xiàn),必須不斷突破算力瓶頸。為此,我國提出“東數(shù)西算”的戰(zhàn)略方針。
我國“十四五”規(guī)劃和2035愿景,提出加快構(gòu)建全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系,強(qiáng)化算力統(tǒng)籌智能調(diào)度,建設(shè)若干國家樞紐節(jié)點(diǎn)和大數(shù)據(jù)中心集群。
2021年5月,國家四部委根據(jù)指導(dǎo)意見部署要求,制定了《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》,提出8大國家樞紐+省級節(jié)點(diǎn)+邊緣節(jié)點(diǎn)的“東數(shù)西算”架構(gòu),打通網(wǎng)絡(luò)傳輸,提升跨區(qū)域算力調(diào)度水平,確保資源高效利用(見圖十);
2021年7月,工信部又發(fā)布《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃(2021-2023 年)》,進(jìn)一步加快了我國數(shù)據(jù)中心的建設(shè)。
04
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺
與服務(wù)有待發(fā)展
我國已經(jīng)連續(xù)五年在政府工作報告中提出要發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的要求:
2018
政府工作報告中首次提出要“發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺”;
2019
提出要“打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,拓展‘智能+’,為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級賦能”;
2020
提出要“發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),推進(jìn)智能制造” ;
2021
提出要“發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),搭建更多共性技術(shù)研發(fā)平臺,提升中小微企業(yè)創(chuàng)新能力和專業(yè)化水平”;
2022
提出要“加快發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),培育壯大集成電路、人工智能等數(shù)字產(chǎn)業(yè),提升關(guān)鍵軟硬件技術(shù)創(chuàng)新和供給能力。
在國家如此重視之下,中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及其平臺進(jìn)入了快速發(fā)展階段。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。最早提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定義的是美國GE公司,GE公司在2012年11月26日發(fā)布的白皮書中是這樣定義工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的,“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是打破智能與機(jī)器的邊界”,它的這個定義非常深刻,把工業(yè)革命和互聯(lián)網(wǎng)革命中的成果相融合在一起,說明了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)要解決的問題是工業(yè)革命的成果帶來的無數(shù)的機(jī)器、設(shè)施、機(jī)群和系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)(全球工業(yè)系統(tǒng))的運(yùn)行效率的提升和運(yùn)行成本的降低;解決這個問題的手段是互聯(lián)網(wǎng)革命中涌現(xiàn)出的先進(jìn)計算、分析、低成本傳感、控制軟件和互聯(lián)網(wǎng)帶來的新水準(zhǔn)的連接能力;解決這個問題的途徑是連接,匯合,匯聚(融合)。
后來GE公司為了推廣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),于2014年成立了世界上推廣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的最大組織Industrial Internet Consortium(縮寫為IIC),IIC工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)把GE工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)向前推進(jìn)了一步,就成為今天大家所熟悉的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)IoT。
2016年,我國參考了GE工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和ICC工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定義之后,也對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行了定義,但我們的定義有兩個:
一個是由2016年2月成立的中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(簡稱AII)作出的,AII的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定義:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代信息通訊技術(shù)與工業(yè)經(jīng)濟(jì)深度融合下的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施、新型應(yīng)用模式和全新工業(yè)生態(tài)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通過人、機(jī)、物的全面互聯(lián),實(shí)現(xiàn)全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈的全面連接,將推動形成全新的工業(yè)生產(chǎn)制造和服務(wù)體系;
另一個是由中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院作出的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定義:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合的產(chǎn)物,是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施,通過人、機(jī)、物的全面互聯(lián),全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈的全面鏈接,推動形成全新的工業(yè)生產(chǎn)制造和服務(wù)體系,成為工業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵依托、重要途徑、全新生態(tài)。可見,我國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的定義賦予了“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”全新的含義,其內(nèi)涵擴(kuò)展得較大。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)由網(wǎng)絡(luò)、平臺、安全三個部分構(gòu)成。其中,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心,平臺是制造業(yè)全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈的全面連接、匯聚、配置的樞紐。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的最大作用是:
①能夠解決智能化生產(chǎn),提升生產(chǎn)效率,提高產(chǎn)品的質(zhì)量,降低生產(chǎn)的成本;②可以做網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同,眾創(chuàng)協(xié)同設(shè)計,協(xié)同制造;③個性化定制;④服務(wù)化延伸。
鑒于此,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺便成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型為智能制造的重要抓手。根據(jù)我國前瞻產(chǎn)業(yè)研究院研究,2020年至2025年我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總體規(guī)模如圖十一所示,2022年產(chǎn)業(yè)規(guī)模可達(dá)5.874萬億元。
據(jù)工信部統(tǒng)計,到2021年底,我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺比較有影響力的有100多家,平臺匯聚工業(yè)APP突破59萬個,平臺連接的工業(yè)設(shè)備達(dá)到7 600萬臺,平臺服務(wù)的工業(yè)企業(yè)達(dá)到160萬家。
“十四五”期間工信部還將實(shí)施中小企業(yè)數(shù)字化促進(jìn)工程,爭取到2022年年底組織100多家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商為10萬家以上中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù),推動10萬家中小企業(yè)業(yè)務(wù)“上云”。
總體來說,當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺服務(wù)架構(gòu)和容器技術(shù)等相對成熟,但邊緣計算、產(chǎn)業(yè)協(xié)同、工業(yè)機(jī)理模型、高端軟件研發(fā)、平臺安全保障技術(shù)等核心技術(shù)還亟待攻克以求得發(fā)展。
我們服裝行業(yè)至今還沒有一個真正實(shí)用的服裝行業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,幾年前我們曾經(jīng)對打造服裝行業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)行了研究,提出了紡織服裝行業(yè)級應(yīng)用平臺的架構(gòu)(見圖十二),后因架構(gòu)的SaaS、PaaS、IaaS以及邊緣層建設(shè)與研究等種種困難,平臺至今還沒有成為現(xiàn)實(shí)。
05
服裝智能制造用數(shù)據(jù)智能
分析機(jī)器人有待發(fā)展
2022年美國公布了一份 “新興科技趨勢報告”,報告通過對近700項科目趨勢的綜合對比分析,最終提出了20項最值得關(guān)注的科技發(fā)展趨勢。這20項科技中大部分都與人工智能、數(shù)據(jù)智能相關(guān)。其中還特別認(rèn)定未來30年 (至2045年)顛覆人類社會的潛在技術(shù)之一是數(shù)據(jù)智能分析機(jī)器人與自動化系統(tǒng)。
數(shù)據(jù)智能分析機(jī)器人是工業(yè)機(jī)器人加上人工智能技術(shù)形成的, 成為數(shù)據(jù)智能分析機(jī)器人以后才能具有感知能力、決策能力、業(yè)務(wù)能力、人機(jī)交互能力(見圖十三);有了這些能力之后才能在服裝智能制造中實(shí)現(xiàn)“機(jī)器人換人”【猜你想看:《機(jī)器人換人是服裝智能制造的必然》】,實(shí)現(xiàn)無人或少人的服裝智能制造工廠。
服裝智能制造工廠就是應(yīng)用數(shù)據(jù)智能分析機(jī)器人,其難度也要遠(yuǎn)比其他制造業(yè)難得多,其中最難的是衣片的精準(zhǔn)的抓取與輸送、加工模塊的協(xié)同、靈巧手的折疊與鋪攤,見圖十四,這還要靠今后繼續(xù)發(fā)展來實(shí)現(xiàn)。
例如,材料、核心元器件、加工工藝等方面比較薄弱,核心零部件的穩(wěn)定性、可靠性還不夠,所以工業(yè)機(jī)器人還處于行業(yè)的中低端。今年工信部等15個部門聯(lián)合發(fā)布了《“十四五”機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》,標(biāo)志著我國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)迎來自立自強(qiáng)、跨越發(fā)展的戰(zhàn)略機(jī)遇期。
06
服裝制造設(shè)備的
智能化有待發(fā)展
當(dāng)前從我們服裝制造業(yè)的縫前工段、縫制工段、整理整燙工段和倉儲物流配送工段來說,實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和部分智能自動化比較好的是自動裁剪工段和倉儲物流配送工段,服裝設(shè)計、縫制和整理整燙數(shù)字化智能化程度則比較差。服裝設(shè)計智能化在于研發(fā)服裝智能CAD,做到設(shè)計制版少用人或不用人。至于服裝縫制和整理整燙適宜智能制造的發(fā)展還是在于“設(shè)備+人工智能”,使所有縫制設(shè)備成為智能機(jī)器。
我曾多次說過服裝智能縫制加工流水線、車間和工廠的實(shí)現(xiàn)一定會沿著下面五個步驟發(fā)展:
二
所有縫制設(shè)備要成為AI的載體,使縫制設(shè)備具有機(jī)器感知、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器思維、機(jī)器行為等功能;
三
要把服裝產(chǎn)品制造模式改為模塊式制造,這樣有利于實(shí)現(xiàn)智能化;
四
以“人+智能縫制+智能機(jī)器人(含AGV)”構(gòu)建模塊式加工工位及固定的模塊式縫制加工流水線(見圖十五)。
五
在固定的模塊式縫制加工流水線實(shí)踐基礎(chǔ)上逐步實(shí)踐自學(xué)習(xí)、自決策、自適應(yīng)、自執(zhí)行、動態(tài)的模塊式縫制加工流水線,實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能工廠和智能生產(chǎn)。07
服裝企業(yè)實(shí)現(xiàn)
智能制造并非
遙遙無期
我們現(xiàn)在正在經(jīng)歷從2020年到2040年的一個歷時20年的世界制造業(yè)技術(shù)架構(gòu)體系復(fù)雜性大變革時代(見圖十六)。
由于制造業(yè)業(yè)務(wù)的復(fù)雜性已經(jīng)不是傳統(tǒng)的信息技術(shù)所能解決的,隨著制造系統(tǒng)復(fù)雜性不斷提高,信息技術(shù)的響應(yīng)能力也要不斷提高,智能制造的復(fù)雜性需要智能云端架構(gòu)的信息系統(tǒng)來解決。