11月30日，在由ENI經(jīng)濟(jì)和信息化網(wǎng)與戴爾科技集團(tuán)聯(lián)合主辦的“以“小而美”科技，釋放成長型企業(yè)數(shù)據(jù)力”CIO直播間中，中榮股份CIO邱鋒圍繞“專精特新、大數(shù)據(jù)、人工智能“的實踐，從規(guī)劃、認(rèn)知、策略的角度為成長型企業(yè)數(shù)智化建設(shè)提供了更多方向性的參考。

11月30日，在由ENI經(jīng)濟(jì)和信息化網(wǎng)與戴爾科技集團(tuán)聯(lián)合主辦的“以“小而美”科技，釋放成長型企業(yè)數(shù)據(jù)力”CIO直播間中，中榮股份CIO邱鋒圍繞“專精特新、大數(shù)據(jù)、人工智能“的實踐，從規(guī)劃、認(rèn)知、策略的角度為成長型企業(yè)數(shù)智化建設(shè)提供了更多方向性的參考。來自專精特新小巨人企業(yè)尚緯股份的CIO顏亮鋒，則是從實踐的角度為大家分享了工業(yè)互聯(lián)、精益化數(shù)字化工廠的建設(shè)經(jīng)驗及成果。戴爾科技集團(tuán)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)部AI首席技術(shù)架構(gòu)師吳躍結(jié)合實際案例和場景，分享了創(chuàng)新數(shù)字技術(shù)支持下諸多”小而美“的方案，如何助力企業(yè)快速實現(xiàn)數(shù)實融合，享受數(shù)字化紅利。

專精特新如何數(shù)字化轉(zhuǎn)型擁抱變化的未來?邱鋒在演講中分享了制造企業(yè)未來趨勢：“專、精、特、新”是未來企業(yè)方向，現(xiàn)有專精特新企業(yè)90%以上是制造業(yè)，類似以前日本、德國;數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的實體經(jīng)濟(jì)，得主動、被動擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型，適者生存、優(yōu)勝劣汰。

在提到人工智能在制造業(yè)企業(yè)的應(yīng)用方向時，邱鋒介紹到，AI在制造業(yè)的應(yīng)用會使得降本增效的價值日益凸顯。通過對營銷、研發(fā)、生產(chǎn)、設(shè)備等數(shù)據(jù)的深度分析，企業(yè)的計劃排程、質(zhì)量管理、生產(chǎn)安全及環(huán)境保護(hù)、預(yù)測性設(shè)備維護(hù)等方面效能將得到提升。

邱鋒提到在流程優(yōu)化方面，企業(yè)所有的運作都是以流程為基礎(chǔ)的，企業(yè)需要先砍掉不必要的流程，同時必要的流程盡可能實現(xiàn)自動化，最終實現(xiàn)跨部門、跨業(yè)務(wù)的超級自動化。然后在項目中用RPA替代人工操作，用機(jī)器人自動執(zhí)行基于規(guī)則、重復(fù)性、枯燥的工作流，用AI替代人工決策，如由AI系統(tǒng)通過算法模型自動推送式補貨處理。

麥肯錫評估：2030年AI規(guī)?；瘧?yīng)用將為中國帶來6000億美元經(jīng)濟(jì)收益，其中制造業(yè)收益為1150億美元。在“AI在制造行業(yè)落地的探索與實踐”的主題演講中，吳躍介紹道基于制造業(yè)自身的業(yè)務(wù)特點，制造業(yè)與AI結(jié)合的應(yīng)用場景特點主要體現(xiàn)在：大數(shù)據(jù)+小數(shù)據(jù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)獲取成本高、眾多物理世界場景、準(zhǔn)確性和魯棒性要求高、多模型集成學(xué)習(xí)、需要工業(yè)領(lǐng)域?qū)＜业?，并通過AI在不同行業(yè)不同場景的應(yīng)用做了介紹。

結(jié)合AI在制造行業(yè)的應(yīng)用，吳躍介紹了戴爾科技基于Dell計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)保護(hù)在內(nèi)的AI GPU計算集群解決方案、Dell PowerScale存儲解決方案。在提到Dell PowerScale存儲解決方案時，吳躍介紹道，PowerScale采用Scale-out存儲架構(gòu)，隨著存儲節(jié)點數(shù)量增加容量和性能，可以同步線性增長，單一文件系統(tǒng)目前可以支持最高180PB的存儲裸容量。PowerScale支持非常完善的存儲訪問協(xié)議，可以支持多種協(xié)議同時訪問同一份文件數(shù)據(jù)，而不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的橫向搬遷。PowerScale還可以提供應(yīng)用透明的動態(tài)分層存儲機(jī)制，可以基于IO熱度動態(tài)選擇高性能NVMe SSD與大容量機(jī)械硬盤存儲空間。

對于制造業(yè)AI項目的實施流程，吳躍提到戴爾基于此前的項目經(jīng)驗，通常會劃分為需求分析、數(shù)據(jù)治理、模型訓(xùn)練、AI系統(tǒng)部署、持續(xù)優(yōu)化五個步驟做實施。

在“制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型及智能制造探索思路”的主題分享中，顏亮鋒從數(shù)字化及智能制造、尚緯數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗等方面做了分享。

顏亮鋒將線纜智造的目標(biāo)總結(jié)為幾個關(guān)鍵詞：利潤持續(xù)最大化;產(chǎn)品性價比高、大規(guī)模個性化定制;互聯(lián)互通、數(shù)據(jù)驅(qū)動改善;機(jī)器代替人工;制造全過程流程化、精益化。并詳細(xì)介紹了實現(xiàn)這五大類目標(biāo)路徑的五個關(guān)鍵步驟。作為智能工廠建設(shè)的第一步，尚緯股份自2018年啟動精益管理項目以來，在精益管理組的帶動下，深入推進(jìn)精益管理項目，形成了系統(tǒng)性的推進(jìn)方案，打造精益試點。在5S、TPM活動、SEMD活動、物流模式運行，班組改革等方面取得了明顯的成效，每年給企業(yè)帶來上百萬的收益。

在自動化改造方面，機(jī)器人輔助的上下盤、自動化收線可以自動匹配盤具、自適應(yīng)感知線徑，實現(xiàn)了自動測量、排線、計數(shù)。排線效率提升50%-60%。質(zhì)量監(jiān)測方面，速度可以達(dá)到400米/分，典型缺陷像素分辨精度最小0.01mm，最小缺陷面積0.1平方毫米(人類可看到的最小極限)，靈敏度可以調(diào)節(jié)，全過程監(jiān)控及數(shù)據(jù)存檔。檢測準(zhǔn)確率接近100%，檢測效率提升300%。

在隨后的問答環(huán)節(jié)，圍繞“物流信息流程化和可視化如何綜合平衡合理使用，才能提高車間數(shù)字化”、“Aps,Mes,Wms可以必須是一家的產(chǎn)品嗎，如果是不同廠家的軟件，可以整合到一個平臺內(nèi)使用嗎”等問題，參會嘉賓與三位演講嘉賓進(jìn)行了交流和探討。