亚马逊（AMZN）AI监控管理智能给制造企业的启示

亚马逊（ AMZN ） AI 监控管理智能给制造企业的启示

近一段时间，各大媒体与报纸都在报导亚马逊 AI 智能系统自动开出解雇 300 名员工的信息，一时间把 AI 智能与人性的文化推向高潮。亚马逊 AI 系统的自动统计员工的 TOT （掉线时间： Time Off Task ） , 然后根据统计的指令自动生成“解雇指令”。

看以冷血无情的现代智能，指出企业未来发展之路。随着社会劳动力的逐渐减少，人工成本的不断增加，用 AI 管理人，替代人是未来制造企业的必由之路，虽然看似荒谬，但其实是事在必行。据世界人口网站统计，世界人口大国的人口年增长率都在下降，部份国家出现了负增长（人口年增长率低于 0.6 ‰为负增长）

再看看我国的人口。

中国最新人口数据：国家统计局 2019 年 1 月 21 日公布 2018 年中国出生人口数据，去年我国人口总量平稳增长，城镇化率持续提高。 2018 年末中国大陆总人口（包括 31 个省、自治区、直辖市和中国人民解放军现役军人，不包括香港、澳门特别行政区和台湾省以及海外华侨人数） 139538 万人，比上年末增加 530 万人。去年全年出生人口 1523 万人，人口出生率为 10.94 ‰；死亡人口 993 万人，人口死亡率为 7.13 ‰；人口自然增长率为 3.81 ‰。

全国老龄委数据显示，从 2015 到 2035 年，我国将进入急速老龄化阶段，老年人口将从 2.12 亿增加到 4.18 亿，占比提升到 29% 。各种高风险老年家庭快速增加。国家卫计委发布的数据显示，至 2015 年，我国空巢老人占老年人总数的一半，突破 1 亿人；独居老人占老年人总数的近 10% ，仅与配偶居住的老人占 41.9% 。第四次中国城乡老年人生活状况抽样调查结果显示， 2015 年，我国失能、半失能老年人大致为 4063 万人，占老年人口 18.3% 。即使考虑到二胎政策，我国老龄化日趋严重的趋势也不可逆转。要应对老龄化浪潮，政府必须从制度层面做出完善安排，才能更加从容的面对未来老龄化浪潮的挑战。

从以上数据上来看，无论是国外还是国内人口的红利逐渐减少，劳动力下降致用工荒是必然的，相应的用工成本的增加导致企业成本的增加也是一定的，针对此各企业对于未来的发展，需要有一个清醒的认识，也就说人工智能是企业未来的发展趋势，是企业降低管理成本与人工成本的一个重大的途径。 如何真正实现人工智能，成为真正的智能工厂正在成为世界 制造业 共同思考的问题，因为世界智能科技的发展留给大家的时间有限。

现阶段个人认为需要从以下几个方面去努力：

1. 认识人工智能

对于智能技术，笔者认为从广义角度讲，凡是能够代替人工操作并能够有效提高工作效率的都可称作为智能技术； 从狭义角度讲，智能技术主要是以机器学习、深度学习等复杂算法为核心，并将数据转换为有价值信息的技术。 因此， 智能技术在制造业中的应用从广义角度讲可以概括为运营管理、智能模型、智能装备 等方面，每个方面包含内容如下图所示。其中运营管理包括财务管理、供应链、资金管理、人力资源、协同办公、智能物流、设备管理、能源管理、安环管理和自动报表等。智能模型 主要包括统计分析、机器学习、工艺模型、企业大数据、成分预测、设备预警、智能调度、 辅助决策以及人工智能等。智能装备主要包括机器人、自动化装备等。

2. 不断学习，与智能时代同步

当今时代，讯息万变，科技日新月异不在是一句话，而是实实在在的变革。因此当今企业需要全体成员不断学习，提升各项技能与知识，特别是智能技术的学习必须与科技同步，与世界同步。无论是企业还是个人，如果固步自封，还用传统的管理方法与模式，在现在企业成本增加，劳动力严重短缺的情况之下，企业的利润空间与发展空间将无处可寻，企业的命运可想而知。作为企业的一员在当今社会变革之中，不很快改变自已，提升自已，你的企业价值作用已不存在，也将会因失去价值而被淘汰。因此需要顺应当今社会的经济发展，从长远战略眼光布局，融入到当今智能制造的大潮之中，与智能为舞，与智能同步。

3. 制造企业初级人工智能从建立数据库开始

目前企业成本压力大，改善成本，开源节流不能限于表面，要深入细节，利用大数据的科学观点来分析出每一个细小的薄弱点，可提升的空间。当然数据库是需要大家日常去维护，建立较大的数据库，此数据库涵盖制造行业每一个节点要大而全，而不能仅限于表面，要用具体的数据来记录，通过建立起的大数据库利于数据分析或互联网技术，很容易发现可改善的点。例如对于某一个车间，需要从设备编号 ‚ 生产时间 ‚ 所用物料 ‚ 具体参数 ‚ 操作人及最终的产品数量与产品质量来建立数据库，特别是对于产品质量最好能分类更清晰，更细化，更具体。

当然大数据不仅是制造环节，要从整个产品的供应链上来逐步展开，是一个长期的过程，对于企业而言，推动智能制造的驱动力一个是为了好的利润，另一个就是为了直接生产更好的产品为用户服务，提供更合适的价格、高质量的产品。对于企业而言，智能制造在效率、质量和供应链上都有促进作用的。

4. 利用 人脸识别 来偿试监控关键设备

现阶段企业推行大规模人工智能还不完全具备条件，对于部份企业可以偿试对关键设备或重点技术环节进行人脸识别来控制。因为人的管控总是有“ A 柱”也有盲区的。这个对于有 IE 部门企业来说不是一个难题，这样即可以减少部份管理成本，也有效降低了制造中的风险。

5. 智能制造还要有自身科技创新

在智能制造这波大潮之中，不能等待，也不能照搬，需要从企业本身内部出发，找到适合自身企业发展的特色之路。智能制造不能局限于自动化，智能化，要从企业多个方面来进行。更重要的是企业除了学习消化吸收外来先进智能技术，也要深耕智能技术，从开发 ‚ 研究 ‚ 生产及整个产品链来全面展开，只有这样才能雄立于智能制造之林，在智能制造的浪尖上乘帆远航。

正如达尔文所讲， 在丛林里，最终能存活下来的，往往不是最高大、最强壮的，而是对变化能做出最快反应的物种。智能制造与 AI 未来是需要企业做出快速的改变与变革，也亦如 十九大报告中指出，要加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能，为企业的发展指明了方向。