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企业“重生”以AI创新为先导 讯能集思实现普及化数字化决策管理
DIGITIMES企划
 
当今工业领域内最具前瞻性的AI应用是什么?
 
       无论是德国的“工业4.0”或“2025中国制造”,人工智能与工业制造的催化效应在全球已成为兵家必争之地,如何透过技术革新现行的生产方式与供应链管理,则是全球行业内共同关注的议题。
 
       目前,有一家公司的前沿性 AI 方案已成功吸引各界眼球,成了工业智能领域的明亮新星。除了将前沿人工智能技术导入许多国际龙头企业的生产管理场景并深获肯定外,亦在2018年被行业权威杂志《CIO Review》评为全球最有前景的20家AI方案供应商,更是2019年亚洲唯一一家被写入Gartner报告的工业决策AI技术平台。
 
       这家深受肯定的公司,它就是2016年创办的全球20大AI潜力新创企业讯能集思(Synergies Intelligent Systems);而其创始人麻省理工学院(MIT)计算机科学家张宗尧博士,更以颠覆性的决策AI产品,为工业AI 应用画下新的里程碑。
 
讯能集思创办人、麻省理工学院计算机科学家张宗尧博士
(图片来源:讯能集思)
 
借力前沿AI技术 颠覆决策管理
 
       回顾2013年,德国宣布推出工业4.0计划,自此在全球制造业掀起波澜,工信部也于2016年底正式发布了《智能制造发展规划(2016-2020年)》,成为指导“十三五”时期全国智能制造发展的纲领性文件。智能制造作为中国工业转型升级的方向,蕴藏着巨大的机会。
 
       张宗尧表示,制造业转型升级,核心是“提质、增效、降本、减存”,其中本质性问题是“产销平衡”。如何在瞬息万变时代,取得更快的讯息,利用完整信息做分析决策,使企业能够在少量多样、按需提供的产品服务,这里面最核心的技术是大数据和AI。而纵观如今市面上的商业智能工具(Business Intelligence;BI ) 与人工智能决策自动化解决方案,差别在于AI能针对各种变因进行动态分析以找出解答。
 
       张宗尧说道,BI仅能根据「事实」做呈现,也就是将“人所能想到的可能性事件写成算法、软件”,而无法协助决策者根据不同情境进行预测。同时,BI工具的使用与调整要求工程人员介入,对一般使用者并不友善,而讯能集思的 AI 决策自动化平台,可用白话语言直接进行问答交互,使用者无需具备任何技术背景,大幅提升工具使用弹性。
 
       举例来说,高阶主管会问,“我们公司今年的运营成本为什么会比去年高20%?”、“要如何降低成本?”又象是车间厂长问,“我要如何降低呆滞3个月以上的库存物料?未来怎么避免同样问题再次发生?“或是工程师想知道“为什么A工站的良率一直无法提升?这是什么原因造成的?”
 
       张宗尧观察,到今天,这些问题仍高度困扰着几乎所有企业的第一线员工,跟十多年前情况本质上差异不大。然而,当企业依旧依赖个人在行业里的经验、直觉或者天赋,或许是一位具备20年经验的高手,经过不断试错,才能找到解决的方法,但无法在公司内部传承,也无法复制到其他地方,这对企业自身发展构成条件限制。
 
       张宗尧想做的,就是让AI来打破传统工业决策上的桎梏,这让讯能集思从创立的第一天起,便以“决策分析自动化”技术为核心。凭借其源于麻省理工学院的先进技术与对工业制造的行业专业,透过AI算法从海量数据挖掘问题核心,并结合企业内财务经管、供应链管理、工厂管理等不同领域知识,打造全球第一套中文化商业决策自动化系统“SyGPS”。
 
       张宗尧说,自然语言交互的方式,能够让每一个人进行数字化决策、算法分析,使得成本可以大幅降低,这是与同业最大的不同。
 
(图片来源:讯能集思)
 
 
为企业找到最优解的“SyGPS”
 
       但是,回归到商业本质,对一家传统企业来说,追赶上AI时代浪潮,能带来什么样的产值?提升多少效益呢?
 
       “企业决策快10倍,能够在少量多样的生产需求下,打造高度弹性的供应链,即时满足每张订单。”是每一个管理者翘首期待的目标,也是讯能集思和张宗尧努力寻找的最优解。
 
       据讯能集思官方介绍,SyGPS 能赋予企业内每个人数据分析及算法建构的能力,大幅提升经营管理的决策效率。根据实际导入效果,原本耗时两周的决策报告产出流程,能够透过人工智能在五分钟内完成跨部门、跨层级的海量数据分析,并产出决策建议,大幅提升决策效率达90%。
 
       同时,讯能集思旗下全套自动化仓储产品更解决现行SMT产业的物料管理问题,包含人力需求高、信息化低落、库存成本居高不下等等。透过智能仓储系统实现物料从出入库的自动运输与精准盘点,并结合智能方案,实现物流、讯息流的实时同步,不仅降低87%人力成本,更大幅提升管理效率。
 
决策,似乎都在弹指之间。
 
       从具体案例来看,目前讯能集思与李开复、吴恩达共同被选为全球最大手机组装厂富士康集团的指定AI合作伙伴,而前者的AI决策系统已导入,透过人工智能即时分析作业员动作影像,结合工业工程优化分析,解决现行产线管理仰赖人工经验判断的缺失,成功提升17~25%的产能。
 
       另一个案例是针对采购决策、库存优化所设计的供应链大脑,成功导入在全球前三之汽车玻璃制造厂,透过人工智能进行共享物料演算法,将原来高达上千种的物料订单型号降低至30余种,提升效益至少97.1%。
 
       此外,SyGPS系统中还集成了“Auto-join跨模态、跨维度强化分析”,透过连接标准化资料库、即时性云端资料提取,提升应用端与算法端模组提取速度,实现实时资讯分析。并且,可依照资源限制与历史数据,针对问题跨资料库运算出近期可能风险与影响层面,预示风险并为使用者找出最佳行动方案。
 
       从大量数据中,更加精准的训练、分析、归纳能力,这就是AI的特质。
 
       从杂乱无章的数据中,抽取出一套规则,就象是GPS能把路径全部算出来,或许这就是“SyGPS”的由来,也是讯能集思希望能对传统商业管理进行全链条式的智能化革命的愿景。
 
 
转变思维 专注创新向前挺进
 
       然而,如何真正将人工智能技术落地,透过演算最佳化人员的作业方式、甚至颠覆现行经验决策的工厂管理作法,仍是一项艰巨的挑战。
 
       张宗尧援引Gartner在2018年底的数据报告表示,在价值1.2万亿美元的全球科技消费产品市场,几乎人人拥有一部移动设备,相比之下,到2022年,AI产业产值却将达到2万亿美元。换句话说,“这意味着每一个人都必须具备数字化分析和决策的能力,基本上是99.9%的人不具备这种能力。”
 
       例如,在智能制造的发展升级中一定要注重流程优化。数字化转型首先要定义好适合发展的商业模式与流程设计,根据业务发展目标与客户需求将流程不断细化与优化,明确价值创造之所在,在产品周期的每一个环节都设定好规则。不然一旦流程设计有偏差,开弓没有回头箭,否则投资可能没有回报。
 
       导入AI就跟导入所有新的技术相同,比较困难的点在于,要改变大家过去习惯做事情的思维模式。“转变观念,使人们具备用数字化分析的习惯和思维。”这也是张宗尧想要强调的一点,数字化转型不仅要依靠技术创新,更要依靠观念的转变与文化创新。
 
       换句话说,新的技术固然重要,但同时这些技术如何有效利用,为人服务,协助人把工作做得更好更有效,如何培养数字化工厂中的创新人才与创新文化亦同等重要。
 
       当前,科技是信息、生命、能源、材料等多学科、多技术领域的深度融合,无论企业还是研究机构,单打独斗都无力承担新技术开发成本,需要借助外部力量,通过广泛联合协作,共享创新资源来推动科技创新。张宗尧表示,身为一个AI创新公司,竞争力就是“没有包袱”,完全可以专注由内而外的创新。
 
       抛开包袱的创新式思维并不仅存于新创企业,讯能集思在如今的数字化时代浪潮下,也助力传统企业修炼自身往前冲,借助AI力量升级转型。
 
 
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