明略科學(xué)院于政:新基建工業(yè)智能再加速

近日,中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院院長(zhǎng)徐曉蘭接受媒體專訪時(shí)表示,疫情帶來調(diào)整的同時(shí),將加快中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展速度。

疫情催化,科技“新基建”戰(zhàn)略意義全面升級(jí)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)被寄予厚望,能否在政策加持下按下加速鍵,振興實(shí)體經(jīng)濟(jì)、助力制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

3月11日,圍繞后疫情時(shí)代工業(yè)智能的挑戰(zhàn)與機(jī)遇,騰訊優(yōu)圖、騰訊云與騰訊研究院聯(lián)合主辦了線上策略會(huì)。作為邀請(qǐng)嘉賓之一,明略科學(xué)院主任于政與工業(yè)智能領(lǐng)域的專家、學(xué)者及同行齊聚線上進(jìn)行了深度分享。

此次疫情讓很多制造業(yè)企業(yè)陷入生死存亡的時(shí)刻,企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)時(shí)面臨工人極度短缺、急需降低現(xiàn)場(chǎng)辦公人員密度等痛點(diǎn),同時(shí)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)殘缺不全等問題也凸顯。

徐曉蘭在接受媒體采訪時(shí)曾談到,“疫情帶來的物理空間阻隔驅(qū)動(dòng)企業(yè)利用信息化手段,組織和協(xié)調(diào)企業(yè)疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)。信息技術(shù)有效連接數(shù)字空間與物理空間,拉近人與人、人與機(jī)器、機(jī)器與機(jī)器間的距離。”

以明略科技給某市地鐵打造的智能維保系統(tǒng)為例,此次疫情中,系統(tǒng)發(fā)揮人機(jī)協(xié)同效能,促使企業(yè)降本增效,實(shí)現(xiàn)疫情防控,保障安全復(fù)工復(fù)產(chǎn)。

由于地鐵是密封環(huán)境,必須要打開通風(fēng)系統(tǒng)或者空調(diào)系統(tǒng),對(duì)于地鐵運(yùn)營(yíng)方來說,則需要每天或者實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)空調(diào)和通風(fēng)狀況,這實(shí)際上不利于疫情的防控。在沒有部署這套系統(tǒng)前,一般是通過人工巡檢完成的,現(xiàn)在利用這套智能維保系統(tǒng),企業(yè)方可通過數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),實(shí)時(shí)監(jiān)控空調(diào)和通風(fēng)設(shè)備是否出現(xiàn)問題,這樣便于進(jìn)行及時(shí)響應(yīng)和維修。

在疫情期間,該智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、高效預(yù)警和巡檢,從而減少了現(xiàn)場(chǎng)人員辦公的頻次,降低疫情或者未來其他突發(fā)狀況帶來的負(fù)面影響。

明略科學(xué)院主任于政在會(huì)上表示,通過基于知識(shí)圖譜的解決方案,將感知計(jì)算與相關(guān)決策分析系統(tǒng)打通,從而形成完整的智能服務(wù)平臺(tái),最終助力工業(yè)企業(yè)構(gòu)建從研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)維服務(wù)和經(jīng)營(yíng)管理全生命周期的自動(dòng)化智能系統(tǒng),有效降低生產(chǎn)應(yīng)用對(duì)人的依賴程度,確保企業(yè)在面對(duì)像疫情這樣不確定性狀況時(shí)仍能進(jìn)行高效決策和穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)。

此外,工業(yè)智能在全生命周期中以實(shí)現(xiàn)提高制造效率、溝通效率和資源配置效率為目的,從長(zhǎng)期價(jià)值來看,它可以助力執(zhí)行者、管理者和決策者高效工作,其中非常關(guān)鍵的一步是各環(huán)節(jié)中知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的傳承,才能輔助決策,這就需要把知識(shí)密集的場(chǎng)景里面的知識(shí)用數(shù)字化的方式沉淀下來。

對(duì)此,于政分享到,企業(yè)面臨的問題之一是如何將已有的非結(jié)構(gòu)化信息及專家經(jīng)驗(yàn)的知識(shí)進(jìn)行收集管理,實(shí)現(xiàn)知識(shí)在線互聯(lián)和應(yīng)用?；谥R(shí)圖譜的解決方案和知識(shí)體系,能夠很好幫助企業(yè)將非結(jié)構(gòu)化的多元異構(gòu)數(shù)據(jù),通過自然語言處理、信息收取和挖掘等等技術(shù)生成知識(shí)庫,通過其他機(jī)器深度學(xué)習(xí)的方法等實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程技術(shù)支持和輔助決策等目的。

舉例來說,明略曾為一家全球知名的軸承生產(chǎn)廠商構(gòu)建了基于知識(shí)圖譜技術(shù)的產(chǎn)品智能問答與選型系統(tǒng)。相比于傳統(tǒng)人工客服,這套智能問答系統(tǒng)能夠取代人工回答中60%-80%的重復(fù)常見問題,并且回答準(zhǔn)確高效,同時(shí)這一問答產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)信息以知識(shí)圖譜方式展現(xiàn),用戶可以在圖譜上進(jìn)行更加友好的交互和探索,這樣不僅能提升用戶體驗(yàn),也降低了信息獲取的成本。

另外由于基于知識(shí)圖譜的圖檢索和語義關(guān)系,該問答系統(tǒng)還具有推理能力。例如,用戶提問某一型號(hào)的軸承適合的高溫環(huán)境,我們通過圖挖掘發(fā)現(xiàn)該軸承沒有工作溫度直接的屬性信息,但是關(guān)聯(lián)的一些零部件是有溫度信息的,可以通過零部件的工作溫度推理計(jì)算得出適合該軸承的適合溫度,取所有零部件最低溫度的最大值和最高溫度的最小值。

這個(gè)案例充分說明基于知識(shí)圖譜的問答兼具靈活性和推理能力,這是基于傳統(tǒng)的FAQ知識(shí)庫問答系統(tǒng)是所不具備的?？傮w來說,通過該智能客服系統(tǒng),企業(yè)減少了30%-50%的軸承辦公人員,在降本增效的同時(shí)還提高了知識(shí)的在線和沉淀。

此外,結(jié)合知識(shí)圖譜與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),明略科技還為知名汽車品牌構(gòu)建針對(duì)故障維修的遠(yuǎn)程診斷輔助決策系統(tǒng),幫助售后部門遠(yuǎn)程進(jìn)行故障診斷并提供維修建議。對(duì)企業(yè)來說,通過這套知識(shí)圖譜解決方案的挖掘和沉淀下來的知識(shí),能夠加速和擴(kuò)大維修經(jīng)驗(yàn)的積累和分享,提升培訓(xùn)效率,提高維修效率,實(shí)現(xiàn)維修案例快速反映和指導(dǎo)反饋,以及對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)問題的早期識(shí)別等。

此次疫情,對(duì)傳統(tǒng)工業(yè)制造業(yè)來說意義重大,一方面讓企業(yè)看到了面對(duì)突發(fā)狀況時(shí)的不可控,也看到了若能提前實(shí)施數(shù)字化、智能化舉措可讓損失盡可能降低。無疑,此次疫情大考、新基建政策的發(fā)布,都會(huì)助推企業(yè)按下自我轉(zhuǎn)型的加速鍵。

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