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初始发布:2024-09-12 最新更新:2024-09-12
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一群最会“造”的人聚一起,都说了啥?
制造业向来是中国经济的“压舱石”。刚刚结束的中央经济工作会议提出,明年要提升制造业核心竞争力,启动一批产业基础再造工程项目,激发涌现一大批“专精特新”企业,这也将制造业的转型升级提到了一个非常迫切的关键阶段。
“新联想 新智造“媒体沙龙·智能制造专场
作为深扎中国近37年的制造业“老兵”,联想于12月17日举办“新联想 新智造”媒体沙龙·智能制造专场。活动邀请到制造业数字化转型、人工智能、新IT基础设施、环境工程等各领域专家,分享有关智能制造的前沿视野和最新进展,共同描绘出一幅智能制造从咨询规划,到落地应用“端到端”的实践图景。
——
联想LME数字化转型办公室负责人蔡洪
联想智能制造策略及数字化转型的TOC方法论
联想的智能制造策略,总结为:三业务价值,四关键目标,18般武艺,5大核心技术。
联想依托本身的制造实力,结合联想研究院、数据智能团队、云网融合团队等最强大脑,形成一套管理标准和智能技术方案。通过将业务场景与端边云网智5大核心技术相结合,支撑联想智能制造18般武艺解决方案落地,实现研产供销服全链条的智能决策,卓越质量,精准交付,客户定制4关键目标,最终实现,卓越制造与运营、全球制造能力领先、创新与赋能的三大业务价值。
智能化落地应用前,标准化是一个非常重要的工作,是实现数字化的一个重要基石。联想设定了规范管理、提高效率、数据治理、价值挖掘作为“标准化四大目标”,以及以整合、统一、优化为方向,从八个维度(流程、KPI、系统、组织、人员、设备、物料、文件)开展的“标准化方法论”,推动数字化、智能化进程更上一个台阶。
针对智能转型规划,联想提出了整体推进方法论,即TOC。T代表技术,将“端-边-云-网-智”融入业务;O和C则分别代表组织和文化。联想认为,只有技术、组织、文化,三者更好融合并集成为一体,才能更好地支持企业技术和业务的融合。
联想智能制造“十八般武艺”
在高质量、高效率、高柔性、优成本的“三高一优”价值引领下,联想在智能制造方面打造了“十八般武艺”,包括基于模型的工艺设计、智能仓储、智能排产、智能生产、成本预测、透明交付、数字化闭环质量、设备全生命周期数字化管理、数字化员工管理、智能环境、数字能源管理、智能园区、战略组织、数字化人才、实时数据、信息安全、敏捷网络等。“十八般武艺”以技术赋能实现能力建设,最终落实在所有业务场景当中,实现供应链的采购、物流、制造等各个环节全覆盖。
应链智能化转型更需“苦练内功 赋能共赢”
数字化和智能化转型要练好内功、打好基础、回归基本面,进而去发现新机会。这个过程需要各方合作伙伴共同提升,从而实现生态协同。
智能化转型是一个很长的一条路,而且路上阻碍很多。但是,只要拥有一颗创新和改变的心以及为业务带来更多价值的目标,一步一个脚印,智能化一定可以达成。
——
联想集团副总裁、联想研究院人工智能实验室负责人范建平
AI需要为供应链服务,联想大脑实现“场景+AI”结合
联想的AI必须为供应链服务,让全球供应链达到最优化,这仅仅是联想的短期目标。联想更长远的目标是要总结方法论,赋能中国的中小型企业,让他们能够更加合规、合法地出海,用联想的经验去影响他们。
范建平认为,业务场景是主角,然后人工智能是配角,二者需要同台飙戏。所以联想的AI跟传统互联网宣称的“AI+”是不一样的,联想是“场景+AI”,具体到制造领域也就是说“制造业+AI”,即智能制造。
联想AI技术布局包括一个平台——即“联想大脑”人工智能平台,与以及六大核心技术,可以说是联想3S转型的灵魂。联想大脑可以激活联想的基础设施,让它变得有生命力,向上能够赋能智慧解决方案,向下可以支持智慧物联设备。
联想大脑Edge AI平台可本地化自动更新,未来潜力巨大
现实生产环境复杂,有一定概率使得预训练的AI模型失效;企业则出于保护商业机密的原则,不愿将数据上传至云,许多AI模型得不到及时更新。因此AI模型更加需要自动适应动态环境,在边缘侧实现自动更新。
联想Edge AI平台与传统AI的最大特点不同是可以进行本地的模型更新,实现AI的与时俱进。平台通过引入行业know-how知识或信任分数机制来检测、侦测识别新的问题,然用利用小样本学习和数据增强技术,完成对AI模型的训练更新。
边缘智能技术两三年以后将更加流行,而且有足够大的市场。联想有大量的边缘设备,有了Edge AI平台,可以让联想的设备变得更有生命力。
——
联想智能架构方案集团大制造行业总监 宋涛
数字化转型是一个“端到端”的系统优化过程
“新IT”指的就是智能化的变革,即依靠一组新的“技术链的创新组合”去赋能企业的价值链,价值链和每一个新技术做迭代、交集,都能产生一个场景。
现在很多的企业或制造业客户,在做数字化转型时碰到的最大问题就是,新场景收益没有预期那么高,这是普遍的现象。
实际上,整个数字化转型是一个“端到端”的系统优化过程,不是在某一个点优化完以后就能产生很大的价值,而需要从局部优化开始做,之后再进行整个系统的调优。这是一个持续改进的过程,就像我们小孩生长一样,不能强求一步到位。其中每一个环节都需要一些科技企业用新的技术、新的场景来赋能,联想进行了很多创新的尝试和突破。
算力作为数字化转型基础,联想拥有4大优势领域
第一,高性能计算。在众多的工业软件中,去适配调试优化整个系统,来帮助科研人员快速研发新品,这是联想作为全球第一PC生产商所具备的优势能力。
第二,边缘计算。边缘计算在实际应用中不仅仅是“计算”,还要融合AI技术、5G技术、AR技术,是一个综合的技术应用。综合的技术能力也是联想的优势。
第三,内存计算,主要针对大数据分析,以及数据中台、业务中台场景。联想是SAP 的合作伙伴,在HANA体系构建上联想有非常多的know-how,包括设备的供应和安装,还有调优、运维、归档、数据库迁移等,拥有丰富的制造业客户赋能经验。
第四,联想在To B的工业云计算拥有明显优势。联想本身就是一家大型制造企业,是大算力的使用者、开发者、运维者。联想在传统的云计算、虚拟化、云原生等前沿的技术领域,以及全球部署、多云管理方面均沉淀了丰富的经验。
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联想集团质量标准与环境事务总监 刘微
绿色制造是实现双碳目标最重要的组成部分。联想从2018年起开展绿色产品、绿色工厂、绿色供应链等一系列建设活动,并取得一定成效。
绿色产品——全生命周期生态设计
联想从产品的生命周期之初的概念阶段,贯彻了“全生命周期生态设计”的理念。联想考虑不仅是“从摇篮到坟墓”,而是对产品进行回收处置和再利用,让产品再次回到摇篮,形成“从摇篮到摇篮”的全过程管理。
绿色工厂——年复一年的持续改善
联想不断寻找工厂内部能源使用的最优方案,比如在全公司范围内都开展太阳能替换或安装。同时,工厂各个运营现场,也有很多关于节能减排的微创新和持续改进。
得益于联想全球的组织和网络,联想每年承接中长期目标,通过环境管理体系设定风险指标和年度目标。每个部门都会分摊到年度目标,各个部门通过目标值管理的方式,驱动持续改善,最终达成公司级的绿色工厂能源管理目标。
绿色供应链——“五维一平台”
联想通过“供应商管理+绿色生产+绿色物流+绿色回收+绿色包装”等五个维度和一个“绿色信息披露(展示)平台”打造公司绿色供应链体系。其中,开放的信息披露让绿色制造更加透明化,也让更多的客户认识到我们绿色供应链、绿色生产的价值,进而愿意去推动实现绿色制造。
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联想数据智能业务集团智能制造首席架构师 周颖
中国制造业升级,还要实现数据智能化
自动化奠定了中国制造的基础。早年的人口红利使得整个制造业将大量资金用于设备投产,而不断提升的自动化程度又进一步扩大了市场优势,形成了良性循环。
然而在大量的自动化生产转型过程中,有关生产的多方面都发生了质变,过去的管理方式、销售模式、数据信息已经不适应现在的生产管理模式。过去说两化,即信息化、自动化融合,未来还需要实现数据智能化,因为企业规模扩大,很难人为管控庞大体量的数据,所以需要做到数字化和智能化管控,而这对大多数企业难度很高。
以流程化工企业桐昆集团数字化转型为例,看联想经验赋能优势
该客户经过多年发展,业务发展迅速,企业各种数据产生了爆炸性增长,使得管理过程的复杂程度呈指数级变化,亟需数字化管控。针对这一情况,联想提出打造“数据智能运营中心”,帮助企业实现数字化业务运营的目标。
联想“数据智能运营中心”帮助桐昆集团实现全量静态和动态数据的接入、整合,以及智能化数据分析;结合对企业的生产、经营、业务的理解,全面实现企业的数字化管理和智能决策。由此可见,联想拥有的丰富的数字化转型经验,对于其它企业来说也是一种借鉴,这也是联想“内生外化”的赋能方向之一。
作为全球领先的高科技制造企业,联想坚持“苦练内功、赋能共赢”,以内生外化为形式、以技术创新为动力,基于“端-边-云-网-智”新IT技术架构,赋能制造业实现全面智能化变革和绿色可持续发展。未来,联想将与更多合作伙伴携手,共同创造更智能、更高效、更加可持续的美好未来。