硬紀元AI峰會前瞻：智慧製造如何高效利用好大資料？
如果說互聯網解決的是資訊的問題，那人工智慧解決的就是根本上的邏輯問題。
目前國內製造業的共同問題在於內部資訊傳遞嚴重不暢，所以MES（製造執行系統）一直並未得到大範圍普及。
傳統意義上的製造，從產品的概念、設計、可行性分析、製造工藝的選擇優化，到生產過程中的品質把控、生產問題解決，每個環節都相當倚重經驗，這也是為什麼很多製造業的工程師需要深耕多年才能出成績。
得益於人工智慧，製造業也開始變得智慧化，使所有人、系統、資產之間的合作成為可能，但是想要實現這一願景，還要解決一個關鍵性問題：如何正確、高效的利用好大資料？
人工智慧技術對傳統製造業來說，
根據IDC的資料，物聯網(包括消費級和工業級物聯網)的全球支出在2016年達到了7370億美元，將以每年15.6%的速度增長到2020年。而且預計到2020年，全球聯網設備數量將達到210億台以上。
再加上政府實施製造強國戰略第一個十年的行動綱領——《中國製造2025》中，提到要實現的五大工程中，都是以“智慧”為核心。尤其是智慧製造工程中特地強調，“建立智慧製造標準體系和資訊安全保障系統，
由此可見，智慧製造將會是一個可預見性的趨勢，並且對於傳統製造業的顛覆，勢在必行。
當電腦和演算法接管了機器之後，智慧製造系統還能夠在實踐中不斷地充實知識庫，具有自學習功能。同時，在運行過程中自行故障診斷，
智慧製造企業如何用好人工智慧技術，搭建全新產業生態？
1001號是南京的一家智慧製造企業，其CEO李獲鼎說：“我們專注于為客戶提供最優質的製造服務。AI技術的進步讓我們也非常的興奮，我想這一新的技術在未來至少有兩個方面的應用。
這兩個應用主要包括：
首先是通過積累大量的零件加工的方案，AI能夠學習針對不同特性的零件來匹配不同的工藝方案，包括設備、配件（材料和刀具）和工序，從而自動生成最優的方案，並且能夠持續改進，這個在製造領域叫CAPP（Computer Aided Process Planning），這樣可以大大減輕工藝工程師的工作。
其次是訂單報價系統，AI能根據歷史積累的成千上萬個工藝方案和客戶需求進行更加深入的對比，並在最短時間內找到最匹配、最接近的工藝方案，讓客戶能夠在最短的時間根據估算來做出決策。我想，還有更多的領域會運用到AI的能力，把從繁重的、重複的體力、腦力勞動中解脫出來，去從事更加有創造性的工作。
製造業的基本生存法則是成本導向。毫無疑問，得益於人工智慧的介入，製造業的成本邏輯會就此發生巨大變化，行業也將快速地重新洗牌。更重要的是，人在製造業中參與的部分越來越少，人員工資成為製造成本中可以忽略不計的部分，製造將變身成為一個高度技術導向的過程。這對於我們，是巨大的挑戰，也是巨大的機會！
智慧製造如何正確、高效的利用好大資料？
與其他所有的傳統行業相比，製造業能夠產生更多的資料。在我們看過的很多大資料宣傳標語中，都有這樣一個觀點：如果資料能夠利用的好，那麼一定可以產生很多的業務價值。
對於智慧製造來說，亦是如此。待工業物聯網的成熟應用，可以讓製造企業獲取更多的資料，那麼接下來就面臨著如何正確、高效的利用好這些資料，讓資料發揮出真正價值的問題。
智慧製造究竟該怎麼解答這個問題呢？答案盡在鎂客網7月9日在北京國家會議中心舉辦的“3E“硬紀元”AI+產業應用創新峰會”，峰會期間將會有眾多人工智慧、智慧製造領域的大咖，分享他們的最新見解與洞察。所以，你還在猶豫什麼，趕緊點選連結報名參加吧！
其次是訂單報價系統，AI能根據歷史積累的成千上萬個工藝方案和客戶需求進行更加深入的對比，並在最短時間內找到最匹配、最接近的工藝方案，讓客戶能夠在最短的時間根據估算來做出決策。我想，還有更多的領域會運用到AI的能力，把從繁重的、重複的體力、腦力勞動中解脫出來，去從事更加有創造性的工作。
製造業的基本生存法則是成本導向。毫無疑問，得益於人工智慧的介入，製造業的成本邏輯會就此發生巨大變化，行業也將快速地重新洗牌。更重要的是，人在製造業中參與的部分越來越少，人員工資成為製造成本中可以忽略不計的部分，製造將變身成為一個高度技術導向的過程。這對於我們，是巨大的挑戰，也是巨大的機會！
智慧製造如何正確、高效的利用好大資料？
與其他所有的傳統行業相比，製造業能夠產生更多的資料。在我們看過的很多大資料宣傳標語中，都有這樣一個觀點：如果資料能夠利用的好，那麼一定可以產生很多的業務價值。
對於智慧製造來說，亦是如此。待工業物聯網的成熟應用，可以讓製造企業獲取更多的資料，那麼接下來就面臨著如何正確、高效的利用好這些資料，讓資料發揮出真正價值的問題。
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