制造业+AI|曾震宇：阿里云工业大脑驱动智能制造

11月9日上午，以“制造业+AI”为主题，杭州市委组织部（人才办）、杭州经济和信息化局主办的2019杭州新制造业高峰论坛在杭州国际博览中心举行，阿里云智能副总裁、数据智能总裁曾震宇发表如下演讲：

在过去十来年，各个大国把工业制造放在非常高的战略位置，比如美国提出工业互联网，德国提出工业4.0，中国提出工业制造2025。

中国也在过去几十年间，从工业弱国变成工业大国。目前，我们离工业强国有一定差距，存在因为粗放型发展而出现需要改进的地方，比如产能过剩，人力成本比较高等等。这都需要通过一些方式进一步提升工业智能化的能力。如果不能提高智能制造水平，不能掌握设备升级和工艺升级技术，那就需要考虑从新的途径中找工业智能化升级之道。

我们可以通过工业大脑的方式，提升工业智能化水平。现在产生的数据种类非常多，且数量庞大，但现在大量的数据没有被真正有效利用起来。目前生产过程一靠装备，二靠工人专家师傅操作。由此沉淀的数据，拥有巨大的潜力帮助提升智能制造水平能力。

我们的做法就是，把工业企业所涉及到的各种数据汇聚、融合到工业大脑，在工业大脑中进行数据的加工建模，把各类实时生产数据融合起来，并在上层接入工业算法引擎，让算法引擎把人工智能的技术、算法充分融入其中。在这之上对应的工业场景，就能形成用数据驱动工业的智能制造化水平提升。

在过去的实践中，我们发现通过用数据和算法的方式可以帮助工业企业降低能耗提高效率。每做一个百分点的提升，对企业来说都是至少千万级的提升。

那么工业大脑的特点是什么？

从数据当中提取相应的知识，把各种生产设备产生的海量实时数据进行加工建模。建模之后，产生不仅仅只是针对生产状况的BI报表分析，还能用数据形成决策，对生产设备工艺参数的配制。用决策推动工业生产，形成数据到决策到行动的闭环，让数据推动生产过程，让生产更加智能化。

以往通过人工操作，很多工人师傅因为保险起见会留有一定余量，而用数据精确操作工具，可以让效率变高，这就是工业大脑工作的模式，其主要特点就是形成决策的闭环。

工业大脑为什么可以做到把各种工业的数据汇聚？

这是由工业大脑特点所决定的，正因为有这些特点才可以形成自动决策的闭环。数据能力、算法能力、计算能力，三者能力相结合让它更有竞争优势。

数据能力是什么？数据能力是工业大脑把工业生产环境当中，各种数据进行加工、融合建模，形成对整个生产过程数字化的描述。

而算法能力，则是把各种针对工业领域的人工智能算法运用到工业领域中。

第三是计算能力，工业数据量很大，处理大量数据需要非常强大的计算能力，而现在已有了高效分布式云计算技术，就可以应用到工业大脑环境。

工业大脑的本质是以数据为核心，让我们看看工业场景中，具体有什么数据。

首先，是工业产品生产整个过程周期，从产品研发到采购供应，然后是生产工艺到装备销售，有大量数据产生。产品生命周期每一个环节都有不少专业工艺，特别是在工业生产过程中所用到的MASS系统，APS等等各种各样专业化的系统软件，都会参与到整个工业产品的生产周期，这些系统目前都是割裂独立的，而工业大脑把生命周期各种数据汇集在一起。

第二，设备类的数据。实时类的数据、持续类的数据，工厂里面离散制造和流程制造都有大量的持续数据，这些是工厂宝贵资源，也可以汇入到工业大脑之中。

第三，周边工具。工业的排放、能耗环境等等，这些数据会纳入到工业大脑中，工业大脑把各类原本离散分类的数据进行融合，然后便可以知道工厂实时生产状况，原料状况、销售状况，加上算法就可形成智能。

工业大脑整体架构，从底层接入各种数据进来之后，会形成工业数据的中台。只要有大量的数据，数据中台对任何行业都有用处，工业数据可以按照供应、研发销售等各种领域进行建模，构成工厂数据资产，并在上面构建一套相应智能化的引擎，帮助实现工业场景当中各种智能化的能力，包括像能耗优化、工艺参数推荐、关键参数探索等，这一系列引擎是工业领域中相对通用的。

接下来，看工业大脑实际的智能化场景。以水泥行业为例，水泥是高能耗行业，它的电耗量占很大成本。用水泥行业所沉淀出来的海量数据可以降低能耗。

水泥的生产过程包括生料末和回转窑，将回转窑设备里面产生的各种数据进行建模，水泥厂会控制地下生产设备，分析出什么样的温度，什么样的工艺参数可以让电耗和煤耗最优。

还可以通过生产的数据加上能耗数据进行建模，推断当时生产条件之下如何让电耗和煤耗降低。在实践过程中一个回转窑可以让电耗和煤耗下降一个百分点，对一家水泥企业，一条产线至少意味着百万级别的成本节省。

工业大脑可以把工业生产环境所有数据进行汇聚融合，我们不仅做单点智能，还可以从单点智能到局部智能再到全部智能。

化工厂内部有循环硫化厂锅炉，针对每一个锅炉和塔可以单独做优化，像前面水泥优化一样优化能耗，这是单点智能。一个工厂内部的循环硫化船锅炉作为一个整体为整个企业提供能量，可以对这一组做优化，让他们之间不仅可以做到单个性能提升，同时做相应负载均衡，以更优的配置比例为企业提供能量。

生产只是一部分，对企业而言不仅有生产还有采购、产品设计、供应链和销售，这整个才是企业闭环。在市场下可以判断在前端采购时使用什么策略，是开足马力加大生产力度还是降低成本，以降低能耗的方式控制生产环节，就形成了大全局优化闭环。

通过数据和算法，工业大脑的模式在工业制造领域有非常大的价值和潜力。回到水泥行业例子，我们做了水泥加工过程中的烧这一步，考虑平均能耗水平，如果把烧做优化，一条产线可以节约将近300万的成本，这是很客观的成本节约。

对全国而言，全国有1700-1800条的水泥产线，每一条产线都有这样的潜力。对水泥产业而言光是节约能耗就有50亿空间。而整个工业产业，类似于水泥这样的行业非常多，把产生能耗，产生性能点当做保障图的保障点，潜力巨大。

工业大脑是数据中台，阿里云通过工业大脑方式走在最前面，我们做了引擎，做了上层应用，在行业中跟合作伙伴紧密合作。阿里云不是制造业专家，我们是数据专家，对行业生产的机理、原理，内部知识阿里云知之甚少。

但我们提供开放的平台，跟行业专家、行业领域资深进行合作，在工业大脑平台上进行扩充，让工业大脑提供更多的智能服务于垂直工业行业。我们希望在未来三年可以服务10万家行业客户，连接100万台设备，也希望能有1000以上的合作伙伴。

工业大脑从三四年前发展到今天，我们一直与合作伙伴进行工业大脑领域的探索。在各个垂直领域，比如在水泥能源领域、控制领域，我们都跟不同合作伙伴在各个行业里进行合作，这个保障光靠阿里云不够，我们需要跟非常多专业行业的合作伙伴进行深度合作，进行强强联手，共同探索行业的保障。

在整个大的工业场景当中，随着物联网，5G的发展，可以给工业环境创造更多鲜活实时的数据，这些是工业企业的保障。企业要把数据利用好，而工业大脑正可以帮助工业企业把工业价值充分挖掘出来，提升工业智能化水平，推动整个中国的工业的智能化的水平。

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