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博世谭永宝:追逐AI就是拥抱未来

作者:
文 AO记者 李琳
2023/08/29
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在电动化、智能化的浪潮下,大数据和人工智能(AI)在汽车产业链中扮演的角色越来越重要。AI技术不仅改变了汽车功能,推动智能驾驶系统、智能座舱不断进化,还改变了汽车制造方式。

 

作为全球最大的汽车零部件供应商,博世在工业制造和智能驾驶技术方面很早就开始拥抱AI技术。在2023中国汽车先锋论坛现场,博世中国人工智能中心总经理谭永宝表态,对于AI技术,守正与创新都很重要,守正是立足当下,做好微创新,追新是追逐面向未来的新技术。他表示:“新技术可能无法立刻带来价值,但如果企业不去关注和研究它,在未来的某个时刻,就会跑得会比别人慢。”

 

AI赋能灯塔工厂

 

智能制造技术赋能新型工厂已成为大势所趋,在工业4.0时代,灯塔工厂代表着全球制造业领域智能制造和数字化最高水平。截至2023年1月,全球共有132座灯塔工厂,其中50座位于中国。在中国50座灯塔工厂中,博世占了3座。

 

博世在华的3座灯塔工厂分别为苏州汽车电子工厂、无锡动力总成工厂、博世长沙工厂。在AI的赋能下,三座工厂生产效率和生产力都达到了更高水平,生产成本在不断降低,且实现了更加环保的生产方式。

以博世长沙工厂为例,博世自研的AI驱动生产能源管理系统,能结合客户需求及预测、生产计划、天气情况、温湿度等多项业务及环境因素,滚动给出未来7天内产线级的能源使用预测及生产排产。通过这个系统,博世长沙工厂的年耗电量减少了18%,二氧化碳排放量降低14%。

为了降低生产成本,博世长沙工厂打造了端到端的物流集成平台和设备预测性维护系统。

通过端到端的物流集成平台,博世长沙工厂拥有了更加敏捷、高效的供应链网络,节省了30%的物流成本和15%的库存周转天数,使生产周期缩短至3年前的64%。从原材料供应、运输、内部流转到生产及货物出厂,整个流程都由物流中台通过实时数据连接,异常监控及报警,在流程大数据的加持下实现全局赋能;通过对自动导引运输车(AGV)、RFID/视觉识别、自动化应用及智能报表的灵活调度,结合云技术、AI与物流业务的深度融合,该平台帮助博世长沙工厂大大提高了生产效率。

 

博世长沙的设备预测性维护系统


博世长沙工厂另一项降本的杀器为设备预测性维护系统,这一系统使用深度学习算法,通过对历史数据的分析和实时数据的监控,实现了设备从预防性维护到预测性维护的转变。AI预测模型对设备24小时内的健康情况进行预测,并给出预先警告,帮助维修和生产人员提前准备和快速响应,减少紧急维修工单的产生,提前规划保障了生产的稳定性。该系统的使用节约了19%的维修时间,节省了25%的维护成本和17%的缺陷成本。

基于海量数据资源,数据科学家团队运用大数据技术、机器学习算法对其进行深入分析并建立高精度耗品使用寿命预测模型,提高了生产运营效率。经由模型的把关,博世从多个维度对生产表现和易耗品损耗情况进行分析,给出易耗品最佳更换时间,在提高产品质量稳定性的同时还避免了单一的经验和人工误判造成的浪费。该模型上线后帮助提升焊接电极、车削刀具等生产易耗品30%以上的使用寿命,并节省了50%的更换时间。

 

为汽车装上AI眼

 

在博世,传统制造业与AI的深度结合已经应用在工厂的方方面面,在汽车领域,AI与汽车产品的结合主要体现在智能驾驶辅助系统上。

 

摄像头被称为自动驾驶之眼,人类的眼睛能看清万物,但人们能看到东西,并不意味着摄像头能识别并理解。对于自动驾驶车辆而言,探测与感知四周环境的意义重大,装载在车辆上的人工智能摄像头能够帮助汽车做出正确的选择,并影响道路驾驶的安全与高效性。

为了让自动驾驶车辆更精准的探测周围环境,博世2019年起就在传统的图像处理算法中结合运用了AI技术。应用了AI的摄像头优化了传统的驾驶员辅助系统,并拓展了其应用范围。例如,摄像头优化了自动紧急制动系统,以防车辆撞到各类动物。即使行人没有完全出现在摄像头的范围内,摄像头也能准确识别,从而提高紧急刹车的可靠性。这项创新技术还提高了摄像头的路标识别能力,其搭载的光学字符识别功能,能够准确读取路标上的文字和数字,并在仪表屏上向驾驶员提供相关信息。

在过去五年中,博世申请了超过1000项人工智能发明的专利,是欧洲领先的人工智能专利申请者之一。博世集团董事会成员兼首席数字官Tanja Rückert表示:“在今年年底之前,博世所有的产品和方案都会包含人工智能,或至少在其开发或制造过程中使用人工智能。公司最初将这一目标定于2025年实现,但现在有望提前两年完成。”

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