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1、【智嶙!I造】智能制造的核一 智験策2018-04-18 13:00:54产业智能官阅读数786李培根院士在三体智能革命的荐言写了一句话当我们周围越来越多 的物体富有智能时，干万别让人类的智慧被那些智能所淹没“。我揣摩这句话 的含义是提示我们，AI洪流正在改变这个世界，但是和人类智慧相比只是大 海中的一粒米“ O李院士最近的一次会议上又提出：关注车间现场，智能制造 离我们并不遥远。那么，生产现场就是管理问题，是科学的指挥决策。于是， 便写下一些体会。制造业研究的智能和学术界研究的“人工智能“是同向不同轨的两 辆车“。本文主要涉及制造领域的智能。人在智能制造中的位置当我们在系统科学的视角下观察人
2、在一个运营系统中的作用时，人的角 色只有两个，或是决策者，或是执行者。人在不同的时间空间，他可能是不同 的角色。在厂长室他是决策者，谈具体商务合同他是执行者。设计貝设计生产计划供应IS管Mt市aww生产野i作业qM何点我们在一个工业运营系统的简图里标出了人在系统中的位置。既然人在这个工 业系统中存在两个领域的角色，那么工领域的智能必定包含了决策智能 和执行智能。这是两个层面的事情。智能决策和智能执行是实现智能制造的不 可或缺不可分离的两个重要方面。我们不能将决策和执行割裂去独立研究决策 层或研究执行层,也不能将决策和执行混同在一起。在当前我国实施智能制造 战略中，尤其不能缺少、弱化在智能在决策
3、领域中的研究，我们需要先对于工业系统的决策、决策层、执行、执行层以及加入智 能“做一个定义，才能继续下面的讨论。决策就是在无限需求（目标、任务）和有限资源实施的配置。工业系统是一个层层嵌套分割的系统。一个询企业系统可以分为资源和 任务（目标）这两个子系统。资源系统包含企业自身的层次結构的决策管理团队以及研发、生产、销 售、行政、财务等子系统；包含企业的软件和硬设备、物料资源、资金、能 源；也包括供应商、客户等外部资源；除此之外还撅包括我们看不见的信息 资源和时间资源。企业的任务（目标）系统有长期、中期、短期目标，或者叫做规划、计 划、调度目标。目标也一定是分层嵌套的。但不管怎么划分，终端的目标
4、一定 要落实到具体的可以执行的实体/或服务上。我们必须注意到，企业的目标常常 是多目标、多约束、动态变化的。比如最好的服务和最低的成本,比如不能加 班且完成任务，比如这个月即使影响产能也要确保几个订单的交期,下个月再 挖掘产能。回到我们的定义。一个工系统的运营决策执行系统是，高层次的决策就 是依据企业到高层次目标配置高层次的资源;次一层的决策是依据相应的子目 标配置子资源;以此类推。当确定的目标和确定的资源成为确定的配置关系并 无法再分割的时候,系统则进入了执行层。在此之上,都属于决策层。在人类发明石器工具的时候开始，人的智能就开始在工具上固化。工业文 明史就是人类在工业工具、工业产品和生产模
5、式上不断通过软、硬两种方式固 化人类智慧的历史。所以，关于工业智能的定义并不重要。在工业企业作 业的一线也就是决策层，如果我们用汇集人工智慧的工业设计工具、生产工具 和设备、市场分析和营销网络和技术，辅助我们或者代理工人完成决策目标的 物化,这就是执行智能。工业系统的决策智能是指对决策目标和有限资源的优 化配置能力。这是一种基于系统科学、管理科学和信息技术综合集成的能力。 智能决策属于21世纪的科学。执行层的智能属于产能范畴在工业企业的执行层，也就是我们通常所说的设计、生产销售的第一线, 已经开始拥有越来越多的智能资源了。高端的设计软件，最好的CAX系统， 3D打印，完美的虚拟现实VR ,可以
6、让设计越来越智能，越来越高效。车间的机器越来越聪明，设备越来越智能，各种机器人与生产线的完美自动化融合。 市场销售管理有越来越强大的网络数据和管理系统的支撑。但是，这一切都是 企业的固定资产（软资产、硬资产）,都属于产能的范畴。或者说这是先进的 产能。这些都与企业能否获得竞争力、能否获得理想的回报、能否让企业长久 不衰持续发展没有直接的因果关系。不管这些生产资源智能到何等程度, 也不管是否情愿承认这一点，这是产能的定义，无须证明。设备非常先进的企 业倒闭；硬件资源非常一般的企业正常发展。这样的案例我们已经看到太多 了。换句话说，前面所说的这些先进产能都是可以花钱买来的。而能够花钱买 来的不一定
7、是核心竞争力。有正确决策支撑，这些先逬产能的潜力得到发挥，企业将获得巨大发展空 间；不明智的决策下，这些东西将成为企业的员担，成为高额的成本，未来淘汰的首先就是你。小米加步枪可以打败美式飞机庁这样一个浅显的道理，至今很多企业没有真正明白。执行智能执行层也有决策问题。工人得到指令开一个模具。过去工人根据工艺需求和经验在參几床加工，先做什么后做什么，用什么刀具，设定转速等等。这 就是人的智能决策。当我们把产品交给智能”的机床后，把数字化产品定义 和人的知识和经验输入给机床，机床的智能软件将按照指令自动加工，甚至这 个软件还可以优化加工路径以达到省时省力的目的。在执行层所有的决策都是 在明确的目标和
8、确定的资源下做出的。在执行层局部范围，系统边界清楚，系 统环境简单，开放性有限，属于简单系统的确定性问题。也正因此，一个高度智能“的设备资源，它的执行决策才可能自主决策“并“精准执行“ 0f家电装配生产无人车间（不该称之为“无人工厂“）就是f由机器 人AGV等组成的全自动化生产线，可视同为自动化程很高的一台设备。它 按照严格的流程和明确的规则去执行既定的明确的生产指令。个性化定制 实际是按指令装配，就是机械手在已经备好的线边库存抓取不同零部件组装成 不同规格的产品。这类无人车间的设计理论已经成熟，但在工程细节的设计和 实施方面需要汇集很多人的经验和智慧，需要各种技术成果和信息集成,也不 是容易
9、的事情。但是，无人车间不是理论问题,而是实践问题，它的智能属于 弱人工智能0与其参观无人车间感到“震撼“，不如硏究他们是如何产生 巨大的现金流来供养这条生产线凱实际上，无人驾驶;气车以及“阿尔法狗“也应该归纳到这一类，属于简单 系统的确定性问题，按既定规则自主决策并精准执行0无人驾驶汽车 不可能为路中间的一个障碍犹豫不决,也不会在省时和省钱之间去自主决策。AlphaGo下围棋本质是f执行程序。每个执行指令都是李世石下达 的。执行目标清楚，执行的规则严密。AlphaGo利用价值网络去计算局 面，用“策略网络去投子。关键是这个问题一定有最优解。在系统科学中这 划为确定性的简单系统。只不过Alpha
10、Go学习能力和计算能力非常强。 AlphaGo会计算棋局，但是它不会算计对手。指派李世石下棋这个行为和工厂 里把一个工单派给工人的瞄没有区别。我们如果从一个系统运营的层面观察AlphaGo下棋就复杂得多。谷歌旗 下DeepMind公司开发这个程序绝不是为了好玩,而是有巨大商业价值。我们 不能不佩服DeepMind公司对这件事情的整体策划、计划、实施决策行为,让 一场游戏在全世界产生如此巨大影响。这就是本文想强调在决策层面提升“智 能”的意义。事实上，DeepMind目的达到了，AlphaG。也就没有用被抛弃（开源）了。迄今为止，我们看到的和谈到的智能制造”，绝大多数都是产能的智能 化。家电无人
11、车间也仅仅是往前迈了一小步。如果用价值链去分析这类企业， 你会发现他们产品的价值附加主要发生在产品的技术创新和市场创新。客户不 会因为无人车间装配的产品比手工装配的多支付一百元。而你在网上定制化选 购时,只要多一伐项就要多支付几百元。智能制造的目标是让企业获得更高 的利润，获得更强的竞争力。我们应该从现象看到本质。当前一场以智能”为关键词的技术革命在蓬勃发展，势不可挡，前景不 可估量。在执行层领域的智能设计、智能生产、智能市场的技术进步是显而易 见的。这些新技术极大地提升了企业的生产力。与此同时，我们需要认识到， 在执行层的“智能都是咐加在生产资源上的,无论怎样智能都不能改变它是 生产资源的属性。也许一些人会提出,这些智能生产资源确实会提高产品生产 的效率和质量,圈氐产品的成本。站在企业系统层面，执行层局部的“效率、 质量、成本“是中性的，企业整体的效益和持续发展才是追求的根本目标。（微）大到一个国家，小到一个企业，生死兴衰本是常态，探其究竟，皆因决 策。而决策的执行就是管理。在研究口管理的时候，我们不得不先忽 略企业的体制、机制、文化等要素（尽管这些是系统可能发生涌现的主 因）,而专注从技术手段如何提升和改善企业的决策和管理质量。