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王爱民:智能制造与人的关系的初步分析
来源:智能制造随笔  作者: 王爱民 2020-12-17 10:09:35
当前,机器的智能并不够完全的充分或者说并不能够实现对人的安全替代。而不能替代的是什么呢?是人的智能。虽然人工智能技术一直在持续的发展,但想要替代我们目前的高技能员工,其实差距还是很大的。

我们对于智能制造概念与内涵的发展,其实是一直在深入和转变的,中间也确实是走了一些弯路的,比如刚开始的时候进行所谓的机器换人,无人工厂等等,其实都是一种错误或者说片面的理解。对于一个制造企业来说。我们说制造要素包括人机料法环测(5M1E),但无论如何,其他的东西通过技术的手段都可以进行一定程度的替换甚至颠覆,但对于人这个要素来说这是无论如何是无法取代的。那么人与智能制造到底是有什么关系?包括我们提出的一些新的理念人赛博物理系统(HCPS),但是关于人如何在智能制造系统当中得以体现,还是有很多需要进一步思考的,下面就说一下自己的理解。

(1)人与机器的区别

基本上来说,集结是将人重复的可以分解的动作通过机电液等多方面的耦合实现自动化地执行,其实我们很大程度上都没有脱离人可以做什么这个范畴,或者说在某种程度上,机器是对人的一些模仿。

当然了,机器还是有自己优势的。精准有力量这个可能是相对于人来说,人是没有办法做到的,尤其在一些高精尖的制造装备的运行方面。

但是我们也要看到机器还是有很多自己的劣势的,最显著的就是,当前来说,机器的智能并不够完全的充分,或者说并不能够实现对人的安全替代。而不能替代的是什么呢?是人的智能。当然了,如果后续智能制造或者说人工智能得到了充分的发展,这一方面还是可以改观的。但是我们同样也要看到,虽然人工智能技术一直在持续的发展,但想要替代我们目前的高技能员工,或者说大国工匠这些技能,其实差距还是很大的。

如果企业在制造执行过程当中的某个活动,或者说工艺环节能够完全的依靠机器来执行,而不需要人来介入和参与。在当前的智能化水平下面。应该说这里面的技术含量并不高,或者更多的体现的是自动化的一个味道,而不是智能的一个味道。

如果一个制造企业的生产,完全可以通过自动化的或者说无人化的形式来运行。可以想象,这种生产方式的可复制性其实是很高的,你的竞争对手也是很容易达到这个程度的,你在制造方面其实并没有太多的优势,而你当前的这些投入,其性价比到底是什么样子,可能也确实值得深思的。

(2)人的优势及其辩证看待

通过人与机器的区别的一些分析,可以看出人的很大的一个优势在于智能。尤其是在当前人工智能发展还没到替代人这个程度的时候。人可以为机器赋能,比如我们的大国工匠,其实就是这个意思,属于工艺决策。人可以为数字化业务管控系统赋能,比如我们在业务过程当中所进行的各种业务决策。

但是如果只是这样再发挥人的作用,那基本上来说还是。当前的业务运行模式,以数字化的形式进行了一种展示,但其实这个并不是智能制造或者说数字化业务管控系统的优势所在。因为在目前企业的这种运行现状里面,人就是这么才发挥作用,或者说就是这么做的。

这个其实涉及到一个更加深入复杂的问题,就是在智能制造背景下,人与机器或者系统的界面或者说融合是一个什么样子的。

如果要说到怎么融合。这个就涉及到机器或者系统,或者说在智能制造背景下有什么优势,而这种优势应该是相对于人来说是人没有办法来做的是最好的,差一点呢,就是说机器或者系统比人做得好。

第1种层面呢就是人没有,但机器或者系统可以有。比如说大数据,这个可能只有有经验的人才有这方面的知觉,但大数据的分析手段应该可以提供一种结构化的,甚至透明化的一种透视挖掘思路。

第2种层面呢就是人也有,但机器或者系统可以做得更好。

比如通过机器视觉来获取更加精细精确的反馈信息提供给人,让人来做决策,或者让人的决策与机器视觉的决策相比较或者说对机器视觉的决策进行评判,也可以在一定程度上解决机器视觉的决策没有办法100%可置信的这种尴尬问题。

比如,机器或者系统进行自动的信息提取转换生产可以辅助人做出决策或者决定的数据,就是将最核心的那一点决策的功能保留给人,这个在某种程度上是高技能人才或者大国工匠,他们的经验和知识的一种沉淀,是在不能完全沉淀的情况下,人还是要介入的,这也是数字化技术的优势所在,各自发挥自己的优势。这可能也是当前数字孪生发展中,将人融合到分析推理决策的这种机理模型决策回路当中的一种思路。

繁重的体力型劳动或者精密精准的执行,这个可以由机器来进行,这个是没有任何问题的,人相对机器最大的作用来说还是赋予智能,这就需要大量的传感和数据支撑,一方面是人可以发挥自己的智力优势,另一方面也是为了让机器或者系统能够捕捉人的意图以便能够精确精准的进行精密的执行。

编辑:张颖
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