这位阿里程序媛有点拼,阿里云女算法工程师宇西第一次爬上了8米高的锅炉


来自:天下网商(微信号:txws_txws),作者:孙茜茜
看数据,学工艺,阿里这群工程师,要用数据智能的方式帮助升级中国制造业。

阿里云女算法工程师宇西第一次爬上了8米高的锅炉。 车间中,燃料在锅炉内燃烧着,空气中弥漫着浓郁的麦芽糖加热的味道;五个高大的锅炉、密集的管道散发出钢铁般的质感,让整个车间看起来有些偏灰。
宇西爬过的锅炉 云超是阿里云人工智能算法专家,他回忆当时和宇西在一起的场景:8米高的锅炉,宇西一点犹豫都没有,没有嫌弃环境脏,也没有害怕的情绪。“我们首先要是生产工艺师,其次才是人工智能算法工程师。” 阿里云的ET工业大脑,正在帮助中国制造业转型。例如,全球最大的光伏组件供应商——天合光能提升电池片A品率因此提升7%,仅此一项可帮企业提升年利润数以千万计。 阿里云的全国工业云总部也落户广州,落户珠三角这个中国制造最为活跃的地方。阿里云还在四个多月前宣布设立阿里云广东研发中心,招募1000名云计算和人工智能工程师,推动前沿技术与珠三角产业融合。 云超就被派到广州,负责组建一支人工智能团队。看数据,学工艺,他们要用数据智能的方式帮助升级中国的第二产业。随着工业互联网的不断发展,“把研发平台搭到车间去”,像宇西、云超这样的算法工程师,会越来越多出现在车间里。
云超(左)和宇西(右)
爬锅炉的女算法工程师

宇西是哥伦比亚大学的统计学硕士,回国后,她在一家咨询公司担任分析建模师,做数据层面的咨询。 她说,做咨询更偏向于方案上的实施,给客户提完落地的建议后,她的工作就结束了。她希望自己的经验能够沉淀下来,但是当缺乏实践反馈的时候,就很难去做算法的优化。客户在落地时,会遇到困难、取得成绩,也会有新的数据产生,这些都能帮助她对算法进行优化。
宇西 因此,她选择加入阿里云ET工业大脑团队,到一线实际参与项目的落地。 在迪森热能,为了向工人师傅请教锅炉的生产工艺,宇西第一次爬了8米高的锅炉。 “当时为了看清楚锅炉中的每个部件是怎么工作的,整个工作原理是怎么样的,为了有个直观的感受,就去爬了。”她说。
爬锅炉不算挑战,和工人师傅交流,让她犯了难

迪森热能是宇西目前负责的一个项目。 迪森热能关心的问题是,锅炉的关键部件什么时候会坏,能不能提前知道、提前做好准备,尽量减少停机?宇西和同事,就是来帮他们来解决这个问题的。 一方面,对设备运行情况实时监测,及时捕捉设备的异常。通过数据、预测出有隐患的零部件,然后通知工厂调配物流,提前把备件送到附近仓库。另一方面,在工人师傅检修锅炉时,利用大数据指导他们,哪个环节出问题的可能性比较大、可以优先检查哪个,让他们更有针对性地去解决问题。 但在此之前,宇西和其他算法工程师需要先走访工厂、搞清楚工业锅炉的整个生产过程。 对宇西来说,爬锅炉不算什么挑战,和工人师傅的交流沟通挑战更大。因为不仅是建立算法模型,优化算法模型也需要他们的反馈,“我需要他们的帮助。” 宇西说,早期进入车间时,工人师傅对工业大脑的作用是持怀疑态度的。他们认为,自己几十年的经验不可能轻易被工业大脑取代。他们对数据决策、人工智能没有概念。当宇西向他们请教故障预警的相关问题时,他们说,“你单看数据是看不出什么的,要在现场通过经验去看。” “工业领域的东西专业性很强。把人的经验教给工业大脑,可以让计算机帮助人决策。我们是为了减轻你们的工作量、提高你们的工作效率而来的,不是为了取代你们而来的。我们能做的只是帮你们发现问题,解决问题还是要靠你们。”宇西讲清楚来意后,工人师傅们才消除了疑虑。
说工人师傅的语言

在向工人师傅请教时,宇西又遇到挑战:“沟通要用他们的语言,不能直接说数据。” “平时,你们是怎么发现问题的?” “凭经验。” “什么经验?” “看火的颜色。”
坚守一线几十年,工人师傅能够用手、眼睛、耳朵来分析异常。比如,他们会把机油抹在排烟管道中,通过定期观察机油的状况,判断烟是否排得干净;通过观察火焰的颜色、听机器运转的声音,判断锅炉内部是否出现异常。 但是宇西没有这方面的经验,那怎么才能得到自己想要的数据? 她首先会去观察,然后提出问题找工人师傅解答,再根据工人师傅的表述去推理,数据上会有什么表现。 比如,她不会硬生生去问“温度会不会怎么样”,而是会一步步追问导致温度升高的原因:温度升高,会不会是空气不流通导致的?空气不流通又是什么原因导致的?发生了堵塞吗?什么情况下会发生堵塞? 工人师傅会回答,可能是由于燃料不均匀、导致炉排片局部发生结焦、堵塞,进而导致空气不流通、温度升高。 这样做,宇西才终于把表象和数据联系起来。
从进车间写代码,到组建工业云总部人工智能团队

宇西在工业领域中踩过的坑,云超也都踩过。 云超是第一代进车间写代码的算法工程师,本科就读于清华大学,研究生就读于美国北卡罗来纳大学。工业大脑首个成功案例——协鑫光伏,就有他的参与。他最近还从杭州来到广州,负责组建阿里云全国工业云总部的人工智能团队。 在云超看来,互联网和工业的融合,既是机遇也是挑战。因此,他会与新人一起讨论项目的细节,跟进算法的方向,对项目进行把关。 为了让新人了解更多的业务场景,他组织了大量讨论。他还会把杭州的项目拿出来,让大家针对算法难点进行头脑风暴,每个人都贡献出自己的知识和思路。 一次会议上,和跑京信通信车间的算法工程师交流效能综合评分,宇西就分享了自己给产品做综合评分的方法。 京信通信是全球前三的通信天线厂商,还曾经打赢过与国外天线巨头的“专利战”。“京信通信,是阿里云ET工业大脑要打造的第一个离散制造标杆。”实修说。
京信通信车间 实修与云超一同被派到广州,他负责华南区域整个工业大脑的产品与技术。他同样是阿里云ET工业大脑创始团队成员之一。
用人工智能定义“新制造”

宇西说,以前她只是在方案层面对客户提出落地的意见,“现在,我们是在一线去设计实验,根据实验结果对算法做出调整,希望真的帮到企业的忙,等他们认可我们的效果后,再给我们验收。” 这位程序媛还说,她的经验也因此有机会沉淀在产品里面,变成一个可复制的资产,“我觉得,这个算是对工作的一种回报。” 目前,ET工业大脑已经帮助全球最大的光伏组件供应商——天合光能提升电池片A品率7%,;也帮京信通信的一款产品提升了调试定标工序35%-50%的生产效率;还与全球最大LED封装企业——木林森达成了合作,帮助它提升生产良品率和设备利用率;与迪森热能的合作,则希望实现实时评估锅炉健康状况,能够提前6-12小时发出预警。
阿里云ET工业大脑落地木林森 阿里这群大数据与人工智能工程师,正和客户一起,用产业AI变革第二产业,定义“新制造”。
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