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进入「工业5.0」：通过高级分析

2023-04-04

大部分的制造企业已经开始进入数字化转型，然而未来工厂的计划却仍在进行中。刚开始踏入数字转型的企业一般从自动化工厂开始，随着他们数字化的推进和数据分析能力的提升，会经历一系列新的阶段。但是，一旦公司完成了最初的数字化转型，接下来的走向又将如何呢？

答案就是「工业5.0」。作为工业4.0的延伸，工业5.0阶段将人类的智慧融入到自动化系统中。那些利用高级数据分析来做数据驱动型决策的运营专家已经察觉到，他们已将企业带向了通往未来工厂的道路上。

为数字化之旅建立基础

简而言之，工业5.0的目标是将人类的智慧（Human Intelligence）与人工智能AI（Artificial Intelligence）相结合，进而使整个系统能够达到过去无法实现的卓越水平。工业5.0并非一个全新的阶段，而是工业4.0的延伸，展示了其对创新技术的改变，例如高级分析、工业物联网（IIoT）、人工智能和机器学习（ML）。

工业5.0是关于改进人类与人工智能之间的沟通与协作的一种新概念。在工业4.0阶段，企业将实现自主决策过程，资产和工作流程的实时监控，并通过利益相关者在早期阶段的参与，对等地实现了实时相连的价值创造网络。这种持续数字化转型延伸的目的在于实现与前者相同的优化目标，但需要企业经营专家的技能来做出更精确的决策。

例如，自动化系统可能会做出某个建议，而运营专家知道这并不是生产的最佳选择。运营专家的能力和经验对于防止错误至关重要，并且运营专家还可以调整自动化流程，使错误变得更少。

人类智慧和人工智能的融合并非一蹴可及，它将成为整体数字化转型的一部分。刚刚起步的公司会进入一系列改善和增长的阶段，达到新的阶段代表其分析能力的提升。

在达到工业5.0之前，需要经历的优化阶段包含：

• 自动化阶段 — 在自动化工厂中，传感器将信息回报给历史记录数据库。公司能够实现小幅改进，特别是在安全方面。

• 数据驱动阶段 — 随着工厂开始使用高级分析来寻找运营数据中的隐藏线索，它们进入了数据驱动的工厂阶段。

• 连接阶段 — 当所有数据都连接起来时，它就在整个组织中实现了民主化。运营专家在连接工厂阶段可以根据数据的时间顺序与来自其他业务系统的上下文数据进行比较。

• 机器学习阶段 — 工业4.0的最高水平是增强型工厂。在这里，公司开始添加机器学习技术并采用自动化异常侦测管理。

达到增强工厂是流程改进的一个伟大成就，但在公司能够更进一步之前，必须缩小人类智慧和AI智能之间的差距。即「混合模式」，即人们与智能系统一起工作，是首选的方法。
随着组织数字化的推进，他们必须在进入下一阶段并提高数字和分析成熟度水平之前克服挑战。随着分析成熟度的提高，业务价值也随之提高。

专注于企业运营专家

数据驱动的工厂采用先进的分析软件，为企业运营专家提供信息，以优化他们的制造过程。过去，工程师无法直接获得对过程行为的分析，他们依赖数据科学家的专业知识。这造成了摩擦，因为数据科学家使用的语言充满数学和统计术语。

如今，公司仍然使用数据科学家来处理最关键的2-3%资产，并在高级分析软件中部署算法。然而，高级分析使运维专家能够自己解决日常问题的80%。添加前后相关数据，如维护记录或轮班报告，可以使他们对流程行为有一个更全面的了解。

企业运营专家可以通过直接获得关键绩效指标(KPI)来做出更好的决策。先进的分析软件有助于企业运营专家将资源掌握于手中，以改善过程行为并提高整体效率。它们还有助于公司加快实现可持续发展目标。

对于那些最复杂的情况，分析工程师则可以通过使用集成了Python的高级数据分析应用来进行软测量。这样以来，分析工程师和工程团队的沟通障碍会得到减少，并且能通过协作来获得更多改善运营的机会。

尽管工业4.0专注于技术，但AI从未意味着要取代人类。相反，它旨在为企业运营专家提供更好的信息，以做出更明智的决策。随着企业运营专家开始将任务自动化并应用机器学习技术，他们还可以减少重复性工作，建立异常检测模型，并获得指导性建议以采取纠正措施。

为下一阶段的旅程做好准备

高级分析解决方案能帮助企业运营专家自己解决大部分生产挑战，同时提供更完整的生产和数据科学项目图景。

虽然大多数制造商在数字转型中，首先自动化工厂生产线，但当他们达到数据驱动时，他们可以轻松过渡到实现工业5.0的下一步。

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