以AI推动场景创新，联想加速“制造”向“智造”转型

本文转自：人民日报客户端

扎西

“受产品供给、客户需求、空间布局、时间周期等多条件制约，如何在复杂的全球业务运营中兼顾客户满意的交付，卓越的质量和有竞争力的成本三方面平衡，正成为一个非常经典的不可能三角，而这一切都要通过深度的数据应用和AI技术来解决。”9月16日，在2023世界计算大会先进制造论坛上，联想全球数字供应链服务交付总经理闫君在主题演讲中表示，随着智能制造热潮的到来，人工智能应用已经贯穿于设计、生产、管理和服务等制造业的各个环节。AI时代，制造业要在激烈的市场竞争中保持优势，需要不断地在各大智能制造场景中应用AI创新技术，充分挖掘数据价值，以满足需求预测、供应链优化、创成式设计、数字孪生、智能决策、产品质检测等多方面的要求。

闫君认为，AI技术在制造业中有丰富的应用场景，可以帮助企业降本增效，提高产品质量和安全性。通过AI技术的有效赋能，智能化已经成为当前制造业发展不可逆转的趋势。尤其是在推动先进制造业高端化、智能化、绿色化发展的进程中，人工智能正在发挥越来越重要的作用。

联想全球数字供应链服务交付总经理闫君

深耕制造业近四十载，联想始终坚持通过技术创新，不断夯实自身制造能力，并以此驱动和赋能制造业升级，推动中国智能制造的高质量发展。目前，联想全球拥有30多家智能制造基地，并在国内完成“东西南北中”智能制造全方位布局。凭借全场景的AI技术应用与行业领先AI技术水平，企业正在不断推动AI在行业全场景应用。

以产线AI应用场景为例，联想智能排产系统的应用，就给联想联宝工厂生产效率带来显著提升。联宝每天处理约5000笔订单，其中80%以上是单笔小于5台的个性化定制，复杂程度就超出想象。

以往排产前，需要进行繁杂的产能沟通会议，由于约束条件众多，难以均衡找到最优解，无法即时响应客户要求和反馈交期。

联想智能排产系统基于多交互增强学习优化网络和注意力机制最优化网络技术，动态考虑多因子需求，兼顾多个任务目标。同时创建仿真环境，模拟各参数波动。机器深度强化模拟学习，积累排产经验，快速得到逼近全局最优的排产方案。

应用智能排产系统后，在强大的AI智能算法支持下，工厂排产时间从6小时降低到1.5分钟，生产效率提高16%。生产效率和交付达成率大幅提升。

联想 “智能制造控制塔”，则可以通过大数据及AI技术，消除数据孤岛，充分发挥数据价值，为生产的各个环节提供立体化的数据可视能力。智能制造控制塔实现了问题事前干预，达到交付、效率、质量、成本的全方位优化，为智能制造全流程保驾护航。

闫君表示，智能制造控制塔在疫情期间充分发挥了作用，联想深圳工厂因疫情面临停工风险时，智能控制塔通过AI模拟仿真，及时发布了风险预警并制定快速决策响应。透明的数据使决策时间缩短了50%-60%，指标准确率提升3-5%，并降低80%的数据处理工作量，转产决策时间甚至从数天降低到2小时内，转产成功率提升80%。

联想的供应链和制造行业智能化转型实践，正是制造业“信息化、数字化、智能化”转型全周期范本。作为“双实企业”的典型代表，联想通过多年来内生外化的丰富经验，正在持续为制造业提供更容易落地的业务转型框架和全栈智能的产品、方案服务，助力制造业智能化转型走深向实。