联想闫君：以AI推动场景创新，加速“制造”向“智造”转型

9月19日消息，近日，联想全球数字供应链服务交付总经理闫君在2023世界计算大会先进制造论坛上，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、产品质检等多方面的要求。


闫君指出，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。
闫君在主题分享中表示，在供给侧，联想产品机型配置超过120多万种，每台电脑的零部件有2300多个，工厂中不同料号多达200万颗，而核心供应商则超过2000多家。产品的复杂度，对供给侧供应商协同能力提出了更高要求。
在需求侧，联想覆盖180多个国家和地区的市场规模和10亿多用户的差异化需求，对工厂备料计划和生产都增加了挑战。
而在空间维度，联想全球管理着30多家工厂，物流中心有近50家。工厂工序众多、设备出货量每年超过1.5亿，空间复杂度极高。
在时间维度上，不同类型的原材料备料周期都不一样。在极端缺料的情况下，关键部件要等待26周甚至一年到一年半的时间。如此长的时间跨度，使得需求和环境差异需要有更多的弹性来进行化解。
在产品供给、客户需求、空间布局、时间周期等四大挑战制约下，联想通过综合运用AI技术，深入挖掘数据价值，着力打造了互联互通，虚实结合，闭环质量，智能决策，绿色低碳的智能制造体系，为智能工厂建设树立了新标杆。闫君介绍说，在这五大能力的加持下，联想沉淀总结出包括智能排产、供应链协同管理、数字化员工管理等AI场景化应用在内的智能制造“18般武艺”，实现智能决策、卓越品质、精准交货、产品定制及透明可视。
联想推动AI应用在制造工厂各个环节落地过程中，衍生出智能排产、智能控制塔、数字化员工、智能生产等12大应用场景的AI能力。这些场景涉及到工厂、企业经营的各个层面，包括对产业运营的管理、设备的管理、质量的管理等。“正是通过新的连接技术、感知技术，数据、算力、算法，联想让各类场景重新焕发新生。”闫君强调说，在此基础上，通过与“端-边-云-网-智”新IT技术架构的协同，实现了“研-产-供-销-服”全价值链的智能化，助力先进制造高质量发展。
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。
闫君在此次主题演讲中表示，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%。
在确定转产之后，24小时内，联想制造团队和供应链团队就完成了物料清单、海关编码、合同、转单、报价。3天的时间，即将75000台笔记本订单转移到合肥工厂，之后一周内，完成了615种物料、420万个零部件的调拨，将疫情对企业经营的影响降到最低。而在传统模式下，至少需要几周的时间才能完成转厂。
在践行双碳战略，为绿色发展赋能的道路上，联想推出了ESG低碳园区、全球供应链ESG平台、绿色智城等多项首创的特色绿色解决方案，并发布自研的一体化ESG数据管理平台LeGreen。该平台将AI技术融入ESG管理，整合了能源管理、碳排放管理和ESG信息管理功能，以及KPI监控、预警和纠正行动等信息化子系统，持续打造 “绿色”标杆。
据闫君介绍，LeGreen系统可以让工厂找到所有碳排放的源头，并能实时展示工厂的能源消费结构。联想南方制造基地在部署LeGreen系统后，能源消耗情况能够被快速捕捉并进行处理、存储和分析，整个园区实现了绿色化有效管理，综合能耗预计下降10%-30%。（静静）
                    
               
               
               
               
               
               
                    
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