當越來(lái)越多的制造企業(yè)將人工智能運用到實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，人工智能驅動(dòng)下的高質(zhì)量發(fā)展成為了制造企業(yè)數智化進(jìn)程的重要特征。通過(guò)靈活運用人工智能技術(shù)，企業(yè)不僅可以實(shí)現自動(dòng)化、智能化生產(chǎn)，安全實(shí)時(shí)監控，還可以通過(guò)挖掘數據模型和規則，有效分析預測市場(chǎng)，為企業(yè)發(fā)展提供依據。

　　立足35年服務(wù)超290萬(wàn)工業(yè)企業(yè)的經(jīng)驗積淀，用友BIP工業(yè)大腦在行業(yè)應用場(chǎng)景和工業(yè)機理模型的基礎上，深度融入圖像識別與機器學(xué)習等技術(shù) ，自主研發(fā)了“廢鋼判級”“智能配料”“優(yōu)化排程”等300余個(gè)工業(yè)模型，將AI技術(shù)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景融合，挖掘工業(yè)大數據價(jià)值，讓生產(chǎn)更簡(jiǎn)單，質(zhì)量更穩定，成本更低廉，決策更科學(xué)，加速普及工業(yè)智能在制造業(yè)的全面應用。

　　智能配料，讓生產(chǎn)更簡(jiǎn)單

　　鋼鐵、鑄造、銅冶煉、化工等行業(yè)在生產(chǎn)配料過(guò)程，為使混合礦元素滿(mǎn)足各方要求，需要將不同的原材料按配比進(jìn)行混合。在目前主要依靠工人經(jīng)驗的操作過(guò)程中，不僅過(guò)程費時(shí)費力，其間的人為干預、紙質(zhì)記錄也會(huì )導致跨部門(mén)信息滯后、各環(huán)節無(wú)法追溯、生產(chǎn)成本不可控等問(wèn)題。

　　改變傳統配料存在的經(jīng)驗依賴(lài)度高、操作不規范、計算效率低等問(wèn)題，用友BIP工業(yè)大腦的“智能配料”，將不同應用場(chǎng)景（焦化配料、燒結配料、高爐配料、合金配料等）的工藝模型與智能算法相結合，讓智能算法代替傳統經(jīng)驗配比，綜合考慮庫存、品質(zhì)約束、價(jià)格、質(zhì)量成分、人工干預等諸多條件，確保配料方案滿(mǎn)足指標要求范圍，方案配比精確到萬(wàn)分之一，分析結果中常規工業(yè)分析指標準確度達98%以上，同時(shí)支持追溯歷史配料結果和多種源料同時(shí)分析。通過(guò)智能配料模型，實(shí)現多種約束條件下的成本最低、質(zhì)量最優(yōu)，讓生產(chǎn)更簡(jiǎn)單。

　　智能排程，讓決策更科學(xué)

　　外部環(huán)境及客戶(hù)需求的不斷變化導致制造企業(yè)生產(chǎn)管理的復雜程度和規模也隨之產(chǎn)生較大變化。企業(yè)需要迅速響應市場(chǎng)多樣化和不確定性需求，準時(shí)、保質(zhì)、保量，以最小化的成本制造滿(mǎn)足顧客的個(gè)性化訴求。

　　在面對訂單多、交貨期短、產(chǎn)能有限，影響交貨時(shí)間；頻繁換產(chǎn)降低產(chǎn)能，影響生產(chǎn)效率和質(zhì)量穩定性；前后工序時(shí)間間隔計劃安排不合理，導致后面工序停工待料；投產(chǎn)過(guò)大導致庫存積壓增加倉儲成本；現場(chǎng)排產(chǎn)過(guò)程約束條件眾多，全靠人工經(jīng)驗等諸多問(wèn)題，用友BIP工業(yè)大腦的“智能排程”服務(wù)， 運用運籌學(xué)等規劃管理技術(shù)，在資源有限、多種工藝約束、換產(chǎn)約束、優(yōu)先級約束等復雜條件下，尋求供給與需求之間的平衡規劃，解決產(chǎn)線(xiàn)級優(yōu)化排程問(wèn)題。

　　針對產(chǎn)品關(guān)鍵瓶頸工序以及瓶頸資源，在滿(mǎn)足工藝條件、優(yōu)化目標、產(chǎn)能約束條件下，對不同產(chǎn)品關(guān)鍵工序及其前置和后置工序進(jìn)行排程，給出適宜的排程結果。通過(guò)合理的計劃排程，實(shí)現按需生產(chǎn)、精益制造、柔性運作，最終實(shí)現生產(chǎn)與經(jīng)營(yíng)的無(wú)縫銜接。

　　用友BIP工業(yè)大腦“智能排程”服務(wù)的領(lǐng)先實(shí)踐某鴨脖是中國休閑鹵制食品行業(yè)標桿，下設生產(chǎn)企業(yè)20余家，每家均有多個(gè)鹵制鍋，日均生產(chǎn)類(lèi)別70萬(wàn)種。每個(gè)鹵制鍋對于所生產(chǎn)的產(chǎn)品及產(chǎn)品的圈次均有限制要求，為每一口鍋選擇安排合理的生產(chǎn)路徑，滿(mǎn)足需求、優(yōu)化產(chǎn)能、降低成本是企業(yè)核心需要解決的問(wèn)題之一。通過(guò)運用“智能排程”，優(yōu)化排產(chǎn)算法，充分考慮料每口鍋的限制約束條件，在滿(mǎn)足產(chǎn)能均衡、成本最低的條件下，系統自動(dòng)進(jìn)行優(yōu)化指導排產(chǎn)，實(shí)現排程效率提升87%，工藝合規性100%。

　　廢鋼判級，讓作業(yè)更安全

　　在鋼鐵行業(yè)的廢鋼管理中，廢鋼根據判級不同而價(jià)格不同。面對好壞各異的廢鋼，當前主要依靠供方、需方、監督方三方人工判定。不僅判定效率低，而且現場(chǎng)環(huán)境危險，人為因素干預較大，數據無(wú)法與計量和財務(wù)集成同步，結果難以追溯。

　　得益于技術(shù)的改進(jìn)，用友BIP工業(yè)大腦的“廢鋼判級”服務(wù)，集合了包括人工智能深度學(xué)習、無(wú)線(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)、全自動(dòng)聚焦拍照、廢鋼厚度識別、產(chǎn)品規?；桓兜认冗M(jìn)技術(shù)，幫助企業(yè)實(shí)現遠程集中調度、遠程智能判級、遠程實(shí)時(shí)監控，準確率達90%以上。既減少了現場(chǎng)作業(yè)風(fēng)險，又在保障安全的同時(shí)降低驗質(zhì)人員成本，避免暗箱操作帶來(lái)的損失。同時(shí)還能夠對每車(chē)廢鋼的判定結果、過(guò)程、人員、標準、時(shí)間留痕，實(shí)現全程數字化追溯。廢鋼的智能判定系統與計量、財務(wù)系統集成，實(shí)現業(yè)務(wù)財務(wù)一體化、數據不落地，全程智能高效，為鋼鐵企業(yè)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟效益。

　　目前用友BIP工業(yè)大腦的“廢鋼判級”服務(wù)已擁有標準的廢鋼數據庫及10余種成熟的智能算法模型，可應用于廢鋼檢驗遠程監控、廢鋼智能判級、扣雜數量智能判定、危險物報警、超大尺寸廢鋼報警、油污提醒、廢鋼種類(lèi)分析等，全程精準高效，檢測結果公平公正。首發(fā)的移動(dòng)式卸料技術(shù)和壓塊檢測技術(shù)，解決行業(yè)難題，引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展。

　　當前“智造”成為大勢所趨，人工智能技術(shù)的運用與落地，為其提供了最為底層的應用能力。人工智能技術(shù)為制造業(yè)帶來(lái)普惠，不僅提升企業(yè)的管理效率和生產(chǎn)力，提高創(chuàng )新能力和社會(huì )公平性，也更加有效確保了生產(chǎn)安全，實(shí)現高質(zhì)量發(fā)展。