阿迪達斯將關閉“機器人工廠”
三年嘗試，阿迪達斯最終還是放棄了“機器人工廠”
近日，德國運動用品制造商阿迪達斯發布聲明：將最晚在2020年4月停止運營位于在德國巴伐利亞州安斯巴赫和美國喬治亞州亞特蘭大的兩家高速工廠。
2016年阿迪達斯準備啟動在德國的機器人工廠，2017年宣布在美國開設第二家智能化工廠。兩家工廠分別于2017年與2018年投入生產。據了解，工廠最大的特點是高度自動化。阿迪達斯的速度工廠里，一個生產單位大約有6臺機器，被分為兩組生產線：一組制作鞋底，一組制作運動鞋的其他部分。一雙鞋從開始到生產完成，全過程大概需要5小時。而在阿迪達斯位于亞洲的生產車間中，這樣的流程要花費好幾周時間。
自動化意味著生產過程要求最少的人員介入。工廠建立并且投入運行，整間工廠大概只需要160個員工。阿迪達斯的預設中；德國和美國兩地的工廠未來每年將生產大概50萬雙球鞋，日產量相當于中國和越南的人力工廠2－3個月的產量。
智造成本的高昂是外界認為導致阿迪達斯關閉兩家“高速工廠”的原因之一，阿迪達斯并未披露過“高速工廠”的成本，僅表示將其計入研發支出當中，但查看2015－2017研發費用的數據統計后，我們不難發現問題；2015年間阿迪達斯的研發費用為139億歐元，2016年上漲至149億歐元，2017年高達187億歐元，在18年后方有所下降。
雖然人工智能和自動化技術的出現讓企業看到制造業的未來方向，但從阿迪達斯的嘗試來看，要想把大量生產環節放在歐美等核心消費市場，在經濟效益的角度來看似乎并不現實。
20世紀初，福特汽車則將生產過程流程化，將原料通用部件化，形成流水生產線。工人實現徹底分工，每個人不用做任何多余的動作與思考。得益于流水線，汽車生產效率大幅提升，第一條流水線使每輛T型汽車的組裝時間由原來的12小時28分鐘縮短至90分鐘，生產效率提高了8倍，“工業化”的定義：大規模、流水化、標準化的協作系統；其中每一個要素都有明確的邊界、接口，穩定的交付質量、可預期的交付時間。
而AI與工業化的融合，就是將AI技術與手動或半自動操作方式結合，形成機器智能操作。根據企業不同需求，進行大規模批量化和配置。以往是進行單獨定制，現在是工業化裝配，形成智能化全自動的流水生產線，降低成本的同時使工作效率、產能在目前的基礎上有一個質的飛越。
根據中國信通院2018年9月發布的報告，在各類垂直行業中，人工智能滲透較高的領域包括醫療健康、金融、商業、教育和安防等。其中，醫療健康領域占比居前，達22％；金融和智能商業領域占比分別為14％和11％。但在制造業和工業領域，卻面臨著融合不足的挑戰。
人工智能在工業應用場景落地遲緩，一方面因為相比于數據算法的迭代，硬件升級創新相對周期較長，成本高，難度較大，從而導致滯后。另一方面，工業中應用人工智能需要開發，驗證不同的機器學習算法，以實現可發展性的工業應用。制造行業的特性也導致必須針對應用場景進行專屬定制，這與其他領域的AI應用有本質的區別。
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