人工智能标准有助于加速智能制造数字化

各种分析家对市场的估值为几千亿美元，复合年增长率达两位数。随着新兴IT技术（如AI、大数据和分析）提高了效率并有了新的见识，该行业的数字化是推动这一增长的主力。

 人工智能标准有助于确保智能制造中的人工智能系统值得信赖

IEC和ISO通过联合技术委员会（ISO/IEC JTC 1）制定了信息和通信技术的国际标准。其中ISO/IEC/SC 42分技术委员会（SC 42）涉及了人工智能（AI）全部的生态系统。

今年早些时候，IEC和ISO认可了智能制造的共同定义：

 “通过在网络、物理和人工领域中集成和智能地使用流程和资源来创建和交付产品与服务，并与企业价值链中的其他领域进行协作，制造业可以改善其绩效。”

根据定义，绩效层面包括灵活性、效率、安全性、可靠性、可持续性或企业认定的任何其他绩效指标，而其他企业领域可以包括工程、物流、市场营销、采购、销售或企业列举的任何其他领域。

该定义还提供了一些有关智能制造的见解，包括：

•结合网络、物理和人为因素的包容性方法

•致力于通过智能化提高性能、创建产品与服务

一、连接AI，赋能IT技术

对智能的关注是智能制造的基础。关键要素是洞察，无论是提供洞见，还是提高制造的运营效率，或者就制造什么或在何处制造做出明智决策。为了提供这些，IT系统用于查看来自制造领域的大量数据。对数据的关注是与新兴IT应用程序（如AI）的链接。

通过应用大数据和AI技术，IT系统可以将数据分析提高到一个新的水平。例如，在基于机器学习的AI系统中，位于AI核心的算法可用于动态预测何时需要维护、监视并提供建议以提高质量、提供根本原因分析指南、提高良率等等。AI不仅可以进行这些分析，而且还可以通过查看和学习数据来了解所提供的见解，以适合其所运用的应用程序和上下文。

这样的效率最终会降低制造成本并缩短生产时间。

二、需要AI标准

标准对消除部署壁垒、解决问题，最终加快采用至关重要。

横向AI标准（诸如由SC 42制定的标准）可以通过多种途径实现智能制造：

•术语和基础框架：随着智能制造聚集了包括信息技术专家和运营技术专家在内的各种各样的兴趣，使用AI机器学习的通用语言和框架对于成功构建和部署下一代智能制造系统至关重要。SC 42在该领域致力于两项标准的制定，即ISO/IEC 22989和ISO/IEC 23053。

•值得信任的AI：在智能制造中成功部署AI系统的关键是确保系统值得信赖。为此，SC 42正在开发适用于该领域的项目：

- 神经网络的可信度、偏好和稳健性的AI领域的概述：这些项目旨在介绍该主题以及有关可信度、偏差和稳健性的AI上下文特定概念。在偏好方面，项目还解决了人工智能辅助的决策问题。

-风险管理：此项目建立在通用ISO 31000标准上，用于AI领域的风险管理。该项标准提供了有关在AI系统的开发和部署过程中进行风险管理的指南。目的是依照部署的目标，通过设计，在系统运行期间解决诸如此类的问题来建立对系统的信任。

• 道德与社会问题：AI系统学习和制定决策的能力带来了许多道德考量。例如，确保智能制造中启用AI的系统是安全的。此外，在处理数据和发展见解时，系统应仅考虑应用程序来源内的数据，而不应查看无法为人类所用的数据（通常称为窃听）。为了解决这些问题，SC 42正在开发一个项目，该项目映射了此类高层次的关注并在其技术工作计划中进行了研究。例如，正在收集各种AI用例的道德问题。

•应用程序指南和用例：SC 42的主要目标之一是向IEC、ISO和JTC 1中的应用委员会提供指南。迄今为止，SC 42已收集了85种以上的用例，其中包括智能制造，并且正在积极地与委员会和相关机构进行合作。

•AI的治理含义：在某组织中部署AI系统时，非技术主管人员在管理和决定部署此类系统时可能会出现问题。通过一个联合工作组，与涵盖IT服务管理和IT治理的委员会（SC 40）合作，SC 42正在制定一项有助于解答其中一些问题的标准。

大数据和分析领域的其他标准工作与智能制造部署有关。随着在智能设施的整个生命周期内以及跨不同设施收集大数据集，也可以应用大数据技术来处理信息和推导分析。SC 42已发布并正在制定一些标准，其中包括有关大数据参考体系结构的基础项目、用例以及大数据分析业务管理框架。

最后，随着AI和数据科学的世界日新月异，SC 42正在研究几个领域。例如，通过AI系统工程咨询小组开发AI并将其集成到不同的应用程序（例如智能制造）中的含义和挑战。正在讨论诸如集成、维护、最佳实践适应AI系统以及重新部署等概念。另一个研究领域是研究一种管理体系标准，该标准将提供特定的AI流程要求，从而可以进行合格评定。

三、建立行业生态系统

人工智能在更广泛的范围内为智能制造和人工智能应用提供支持的机会不仅很大，而且具有变革性。因此，组织或标准机构不能单独行动。SC 42在全面研究整个AI生态系统时，与IEC和ISO其他委员会进行了合作，涵盖生物识别、区块链、音频编码、图像编码、多媒体和超媒体信息编码、数字孪生、健康信息学、风险管理与IT，以及通过联络进行与外部组织的联系。

在智能制造这方面，SC 42与IEC和ISO等多个委员会合作，例如用于工业过程测量、控制和自动化的IEC TC 65、IEC智能制造系统委员会、ISO智能制造协调委员会（SMCC）和其他涵盖云计算、数据管理和交换以及物联网的JTC 1委员会。