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[導(dǎo)讀] 如果制造商能夠清除障礙,并且政府能夠制定標(biāo)準(zhǔn),那么回報(bào)將是巨大的。 數(shù)字化提供了廣泛的優(yōu)勢(shì),它們包括通過創(chuàng)建數(shù)字雙胞胎減少停機(jī)時(shí)間的預(yù)測(cè)性維護(hù)、加強(qiáng)質(zhì)量控制、需求驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)、庫(kù)存優(yōu)化、降

如果制造商能夠清除障礙,并且政府能夠制定標(biāo)準(zhǔn),那么回報(bào)將是巨大的。

數(shù)字化提供了廣泛的優(yōu)勢(shì),它們包括通過創(chuàng)建數(shù)字雙胞胎減少停機(jī)時(shí)間的預(yù)測(cè)性維護(hù)、加強(qiáng)質(zhì)量控制、需求驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)、庫(kù)存優(yōu)化、降低能源和材料成本以及改善安全和環(huán)境性能。

許多預(yù)測(cè)都試圖量化價(jià)值主張。咨詢公司麥肯錫表示,到2025年,物聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)影響可能在1.2美元到3.7萬億美元之間。美國(guó)商務(wù)部最近對(duì)美國(guó)制造商和智能制造商的一項(xiàng)調(diào)查顯示,每年的成本降低了570億美元。

當(dāng)然,有一個(gè)問題,實(shí)際上有幾個(gè)。制造業(yè)的投資周期比較長(zhǎng),強(qiáng)大的流程和設(shè)備不會(huì)在一夜之間出現(xiàn),至關(guān)重要的是,所需的技術(shù),如人工智能,尚未完全開發(fā)。

人工智能(AI)作為催化劑

智能工廠利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)、大數(shù)據(jù)和高級(jí)分析,以及信息技術(shù)(IT)和運(yùn)營(yíng)技術(shù)(OT)的融合。另外,相互通信的設(shè)備導(dǎo)致實(shí)時(shí)決策,從而優(yōu)化價(jià)值創(chuàng)造。

它既發(fā)生在工廠內(nèi),也發(fā)生在整個(gè)價(jià)值鏈中,從原材料采購(gòu)到訂單交付和客戶服務(wù)。

這種轉(zhuǎn)變的潛在催化劑是人工智能( AI )。目前人工智能的大部分興趣都與機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)——這是一套將現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)與統(tǒng)計(jì)分析相結(jié)合,以得出結(jié)論和預(yù)測(cè)結(jié)果的技術(shù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)不是一個(gè)新的人工智能領(lǐng)域,但互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展、大量數(shù)據(jù)的激增以及計(jì)算機(jī)處理能力的不斷提高,極大地提高了其預(yù)測(cè)能力的深度、廣度和準(zhǔn)確性。

雖然人工智能明顯正在進(jìn)步,但它也有其局限性。底層算法的設(shè)計(jì)很棘手,這可能會(huì)導(dǎo)致漏洞和意外偏差;訓(xùn)練步驟通常需要非常大量的數(shù)據(jù)和可能難以獲得的實(shí)際經(jīng)驗(yàn);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常需要很長(zhǎng)時(shí)間來訓(xùn)練。當(dāng)啟用人工智能(AI)的決策出錯(cuò)時(shí),通常很難確定原因,這是安全關(guān)鍵系統(tǒng)中的一個(gè)主要問題。

為什么人工智能現(xiàn)在被應(yīng)用在工廠環(huán)境中?當(dāng)然,技術(shù)是一個(gè)驅(qū)動(dòng)因素:大量數(shù)據(jù)的可用性、機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展、云計(jì)算(用于網(wǎng)絡(luò)范圍的監(jiān)控和優(yōu)化)和邊緣計(jì)算(為實(shí)時(shí)決策提供機(jī)器學(xué)習(xí))的出現(xiàn) ,以及信息技術(shù)(IT)系統(tǒng)與運(yùn)營(yíng)技術(shù)(OT)系統(tǒng)的結(jié)合。

但目前的社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)也很重要,包括全球供應(yīng)鏈日益復(fù)雜,以及在吸引熟練生產(chǎn)工人方面持續(xù)存在的挑戰(zhàn)。換句話說,智能工廠的出現(xiàn)是技術(shù)推動(dòng)和市場(chǎng)拉動(dòng)的結(jié)果。

如果所有的人工智能問題得到解決——并且最終將得到解決。但是,如果沒有最佳的信息治理,智能工廠仍然不會(huì)快速發(fā)展。

三個(gè)這樣的治理問題包括技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、網(wǎng)絡(luò)安全/隱私和頻譜分配。

技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)

智能工廠依賴于信息流和系統(tǒng)響應(yīng)能力,如果沒有標(biāo)準(zhǔn)——基本上是與技術(shù)系統(tǒng)相關(guān)的規(guī)范或要求,就無法實(shí)現(xiàn)。

制造過程中使用了數(shù)百甚至數(shù)千種標(biāo)準(zhǔn),并且需要許多新標(biāo)準(zhǔn)來實(shí)現(xiàn)智能工廠。美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院(NIST)2016年2月的一份報(bào)告指出,智能制造生態(tài)系統(tǒng)可以被視為由四個(gè)進(jìn)步級(jí)別組成的金字塔:設(shè)備級(jí)、監(jiān)督控制和數(shù)據(jù)采集(SCADA)級(jí)、制造運(yùn)營(yíng)管理( MOM )級(jí)和企業(yè)級(jí)。信息必須在每個(gè)級(jí)別內(nèi)部和之間流動(dòng),并且已經(jīng)開發(fā)或正在開發(fā)數(shù)十個(gè)標(biāo)準(zhǔn)以加速這種協(xié)作。

根據(jù)NIST的說法,“在制造金字塔內(nèi),通信標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)建立,但系統(tǒng)之間的互操作性還有限制,這意味著制造商通常會(huì)被定在單一的供應(yīng)商解決方案中。在整個(gè)商業(yè)周期中,存在幾個(gè)完善的標(biāo)準(zhǔn),然而,信息能夠與生產(chǎn)系統(tǒng)互連的程度還是非常有限?!?/p>

除了制定標(biāo)準(zhǔn)來填補(bǔ)這些空白之外,報(bào)告還指出了智能工廠面臨的另外兩個(gè)與標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的障礙:

( 1 )缺乏對(duì)標(biāo)準(zhǔn)和標(biāo)準(zhǔn)采用情況的跟蹤;

( 2 )標(biāo)準(zhǔn)之間的重疊和冗余。

為消除這些障礙,各個(gè)組織之間的協(xié)調(diào)與合作是必要的,其中一些正在進(jìn)行中。

還正在制定標(biāo)準(zhǔn)以促進(jìn)區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用。區(qū)塊鏈?zhǔn)且粋€(gè)數(shù)字分類賬,能夠以可驗(yàn)證和安全的方式記錄交易。美國(guó)國(guó)土安全部(DHS)正在與工業(yè)界進(jìn)行區(qū)塊鏈試點(diǎn),以了解該技術(shù)是否可以阻止假冒產(chǎn)品和知識(shí)產(chǎn)權(quán)盜竊。將需要安全和定義的互操作性標(biāo)準(zhǔn)來促進(jìn)該技術(shù)的應(yīng)用。

網(wǎng)絡(luò)安全/隱私

智能工廠需要在工廠內(nèi)部和整個(gè)價(jià)值鏈中的設(shè)備和設(shè)備之間進(jìn)行互聯(lián)。這種連接增加了制造商遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊、間諜活動(dòng)和數(shù)據(jù)盜竊的風(fēng)險(xiǎn)。

這些不是假設(shè)性問題,例如,2014年,黑客通過網(wǎng)絡(luò)釣魚郵件獲得訪問權(quán)限后,破壞了一家德國(guó)鋼廠。英國(guó)最近的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn),50%的制造商承認(rèn)受到黑客攻擊,半數(shù)受攻擊的制造商因此蒙受損失。據(jù)美國(guó)國(guó)土安全部稱,制造商是針對(duì)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)攻擊的首要目標(biāo)。

鑒于智能工廠對(duì)傳統(tǒng)工廠提出的目標(biāo)越來越大,安全問題變得越來越重要。安全目標(biāo)包括維護(hù)生產(chǎn)(無停機(jī)或延遲)、防止導(dǎo)致財(cái)產(chǎn)或人身傷害/死亡的系統(tǒng)故障、防止間諜活動(dòng)以及保護(hù)客戶和員工的隱私。

實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)既不簡(jiǎn)單也不容易。為了保護(hù)智能工廠,需要多種方法和系統(tǒng),包括網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)的安全體系結(jié)構(gòu)、通過證明驗(yàn)證軟件完整性(能夠檢測(cè)惡意軟件或非預(yù)期代碼的過程),以及安全的設(shè)備管理。

提供智能制造設(shè)備和服務(wù)的供應(yīng)商顯然參與了這些安全開發(fā),政府也是如此。美國(guó)政府與工業(yè)界合作,為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)了基于風(fēng)險(xiǎn)和自愿的網(wǎng)絡(luò)安全框架,廣泛適用于包括制造商在內(nèi)的一系列企業(yè)。NIST還發(fā)布了與智能工廠相關(guān)的智慧城市框架。

另一個(gè)日益嚴(yán)重的問題涉及個(gè)人信息的隱私。歐盟的一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例(GDPR)是一個(gè)法律框架,為收集和使用個(gè)人信息制定了指導(dǎo)方針。這項(xiàng)新法律對(duì)智能工廠也有影響,例如,測(cè)量生產(chǎn)線產(chǎn)量的技術(shù)可能會(huì)收集個(gè)別工人的數(shù)據(jù)。制造商需要通過更新隱私聲明并確保這些聲明符合GDPR要求,同時(shí)確保他們對(duì)使用這些技術(shù)收集的個(gè)人信息是透明的。

最后,智能工廠將推動(dòng)保險(xiǎn)業(yè)的變革,保險(xiǎn)業(yè)將面臨構(gòu)建解決方案來管理風(fēng)險(xiǎn)變化的需求。

頻譜分配

實(shí)現(xiàn)智能工廠承諾所需的設(shè)備數(shù)量是信息治理的一個(gè)重要考慮因素。這些設(shè)備預(yù)計(jì)將通過無線通信進(jìn)行操作。無線設(shè)備目前有數(shù)十億臺(tái),由于物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIOT),這個(gè)數(shù)字預(yù)計(jì)將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

所有這些對(duì)無線通信的需求都需要頻譜,這是一種稀缺的公共資源。為了讓智能工廠取得成功,政府必須分配足以滿足這種需求增長(zhǎng)的頻譜。在美國(guó),聯(lián)邦通信委員會(huì)( FCC )為消費(fèi)者和商業(yè)用途分配頻譜。

去年,美國(guó)政府問責(zé)局(GAO)對(duì)此問題進(jìn)行了調(diào)查。根據(jù)GAO的報(bào)告,美國(guó)聯(lián)邦通信委員會(huì)認(rèn)為,當(dāng)前可用的頻譜足以滿足物聯(lián)網(wǎng)在不久將來的增長(zhǎng),除非使用大量頻譜的設(shè)備激增。GAO還指出,“隨著無線設(shè)備數(shù)量的增長(zhǎng),管理干擾變得越來越具有挑戰(zhàn)性,特別是在不需要無線許可的頻段中?!盙AO建議FCC開始跟蹤物聯(lián)網(wǎng)的增長(zhǎng),以確保有足夠的頻譜可用。

如果需要額外的頻譜來支持智能工廠,那么它是許可頻譜?未許可頻譜還是共享頻譜?FCC將決定如何在每種類型之間以及在哪個(gè)頻帶內(nèi)分配可用頻譜。

這些政府決策將影響美國(guó)智能工廠的頻譜供應(yīng)和質(zhì)量。其他國(guó)家也在努力解決如何為工業(yè)用途分配頻譜的問題。GAO的報(bào)告指出,每個(gè)國(guó)家都在采取不同方法,至少有一個(gè)國(guó)家,韓國(guó),將頻譜專用于工業(yè)用途。

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