近日，亞馬遜云科技與施耐德電氣攜手宣布在AI云服務(wù)方面的合作成果，為施耐德電氣建立“云—邊協(xié)同AI工業(yè)視覺檢測平臺”，實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量檢測的自動化、高效率和零漏檢率。
據(jù)了解，施耐德電氣業(yè)務(wù)遍及全球100多個國家和地區(qū)，擁有眾多的工廠，僅在中國就有23家工廠和7家物流中心。目前，施耐德電氣在中國區(qū)已經(jīng)將該平臺部署在5家工廠的9條產(chǎn)線中，利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)專門針對工業(yè)視覺場景做了大量的模型優(yōu)化工作，把某特定產(chǎn)品線的誤檢率降低到0.5%以內(nèi)，漏檢率降低到0%，幫助工廠提高了質(zhì)檢效率。
AI視覺檢測替代人工檢測
坐落于湖北武漢的施耐德電氣工廠，是其全球200余家工廠中，第一家開啟數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工廠。近日，長江商報記者參訪該工廠，了解到當(dāng)前制造業(yè)重塑產(chǎn)業(yè)鏈的部分環(huán)節(jié)。
據(jù)了解，施耐德電氣武漢工廠的主要產(chǎn)品，其實是我們?nèi)粘Ｉ钪邢喈?dāng)常見的小型斷路器、接觸器以及各種控制按鈕和信號電器部件。盡管這些部件本身的結(jié)構(gòu)并不算復(fù)雜，但它們的生產(chǎn)過程中會涉及大量的焊接、繞線操作，即便是用全自動化設(shè)備來生產(chǎn)，也不可能將液態(tài)的焊錫、柔軟的銅絲加工到每一次的厚度、形態(tài)都100%完美無缺。
此前，施耐德電氣采用的是常規(guī)的人工目視檢測及自動化檢測方式。人工檢測是由熟練的質(zhì)檢員比對“標準樣品”的照片判斷;自動化檢測是在生產(chǎn)線上安裝工業(yè)相機，對產(chǎn)品的多個角度進行拍照，由機器與系統(tǒng)中的標準模版對比，進行外觀缺陷判斷。
但是這種人工質(zhì)檢的方式，存在著一定缺陷。為了提升檢測效率和精確度，自2021年開始，施耐德電氣與亞馬遜云科技合作，通過應(yīng)用AmazonSageMaker機器學(xué)習(xí)及其他服務(wù)，成功地在云端完成了AI工業(yè)視覺質(zhì)檢系統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯總和模型訓(xùn)練、迭代，成功建設(shè)出一套行之有效的“云—邊協(xié)同AI工業(yè)視覺檢測平臺”。
施耐德電氣全球供應(yīng)鏈中國區(qū)數(shù)字化解決方案負責(zé)人冒飛飛向記者介紹，AI工業(yè)視覺檢測平臺可以提高檢測效率。“數(shù)據(jù)顯示，AI視覺檢測的漏檢率降為0，誤檢率下降到0.5%以內(nèi)，幫助工廠提高了質(zhì)檢效率”。
發(fā)展中的“燈塔工廠”
據(jù)了解，“燈塔工廠”是世界經(jīng)濟論壇和麥肯錫自2018年起從全球數(shù)千家工廠中甄選出的“數(shù)字化制造”領(lǐng)先者，為制造企業(yè)運用數(shù)字化技術(shù)應(yīng)對市場環(huán)境變化、提升生產(chǎn)效率提供了重要借鑒。
截至目前，中國成為擁有“燈塔工廠”最多的國家，數(shù)量已達31家，分布于3C電子、家電、汽車、鋼鐵、新能源等行業(yè)，這些工廠在生產(chǎn)運營管理上都展現(xiàn)出諸多過人之處。
在武漢，施耐德電氣工廠在兩年時間就完成了樓宇、配電、機器、工廠、電網(wǎng)五大系統(tǒng)的智能化、物聯(lián)網(wǎng)升級改造。2018年，它先后被工信部認定為國家級“綠色工廠”，被達沃斯世界經(jīng)濟論壇授予發(fā)展中“燈塔工廠”。
“武漢這家工廠的簡單發(fā)展歷程可以歸結(jié)于三個部分，第一部分是不斷提升內(nèi)功，提高公司在精益生產(chǎn)和精益運營方面的能力。第二部分是加速自動化的升級和改造，第三部分是數(shù)字化的轉(zhuǎn)型。”施耐德電氣制造(武漢)有限公司總經(jīng)理李聰告訴記者。
李聰表示，“武漢工廠運用到了大量的新的技術(shù)，包括一些算法、基于機器學(xué)習(xí)的一些模型，其中很重要一點就是基于AI視覺檢測，這個也在工廠開始大量的推廣使用。在接下來的一年到兩年之內(nèi)，AI視覺的推廣也將是我們的重點之一。”
記者了解到，近年來，中國制造業(yè)的發(fā)展速度非常快，隨著行業(yè)類龍頭企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，帶動整個行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型速度，越來越多的制造業(yè)企業(yè)開始建立數(shù)字化戰(zhàn)略，增強數(shù)字化人才的規(guī)模和水平。
業(yè)內(nèi)人士表示，隨著像施耐德電氣這樣的大型工業(yè)企業(yè)提出數(shù)智化升級的需求，越來越多的中小企業(yè)也提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的要求，但是對于他們來說，數(shù)字化人才問題更加嚴重。中小企應(yīng)該堅持采用“快速迭代試錯”的方式，從小場景入手，借鑒大型企業(yè)的成功經(jīng)驗，加快數(shù)字化方案的落地見效。(記者 張璐)
