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AI視覺檢測進工廠 漏檢率降至0%

【字體: 】 時間:2022-06-08 12:11:54 點擊次數:

全球智能制造熱潮勢不可擋。作為老牌國際制造業巨頭的施耐德電氣,在全球擁有200多家工廠和98個物流中心,如何通過數智化升級實現降本增效,更成為其獲得新的核心競爭力的重要考驗。


AI視覺取代傳統人眼,效率大幅提升

武漢工廠總經理李聰告訴本報記者,武漢工廠從2012年4月投產,業務范圍是制造和銷售小型斷路器、接觸器及控制與信號產品。2018年,通過應用施耐德電氣EcoStruxure平臺,對樓宇、配電、機器、工廠、電網完成了系統升級改造。在分布于各辦公區域、生產車間的55個終端配電箱中,改造安裝了348個無線電能測量模塊、46個智能網關模塊,這樣能夠有效實現終端用電監測與故障預警,保證了供電的連續性,實現工廠配電系統、生產系統端到端的透明化。

在武漢工廠車間里,記者看到在產線標識“焊接”“繞線”的幾個玻璃窗口內部,安裝了幾個攝像頭,它們正在檢測檢驗零件產品,檢測檢驗的數量、合格率等多維數據會實時顯示在旁邊的一塊屏幕上。

一位工作人員介紹,這是施耐德電氣使用亞馬遜云科技構建的“云-邊協同AI工業視覺檢測平臺”。傳統模式里,工業檢測依靠的是工人目視檢測,引入AI視覺后,實現了產品質量檢測的自動化,可以大幅提高檢測效率。

施耐德電氣全球供應鏈中國區IT總監曹捷指出,截止到目前,AI工業視覺檢測平臺已經在5家工廠、9條產線完成了部署應用,AI視覺檢測的誤檢率降到0.5%以內,大幅降低了返工的工作量,并且漏檢率已降到0%,提升了產品質量及可靠性。通過云邊協同,實現了云端對邊緣端的統一管理,確保多邊緣端能夠同時完成模型迭代升級和管控,從全生命周期的角度管理分布在不同工廠的模型。更為重要的是,作為一家全球化企業,施耐德電氣在全球很多國家和地區都有類似的生產線和產品,這些訓練好的模型和架構未來都可以部署到全球范圍的生產線。未來計劃還有其他8家工廠、44條產線陸續集成到AI工業視覺檢測平臺上。

部署AI工業視覺檢測平臺,是施耐德電氣數字化、智能化轉型的一部分內容,也是提升其全球供應鏈核心競爭力的舉措之一。眾所周知,對于制造企業來說,從前端的銷售實現訂單,到計劃、采購、生產以及交付,這些企業價值鏈的重要環節,均是由供應鏈來執行實現的。

公開數據顯示,施耐德電氣成立于1836年,2020年全年營收達到252億歐元,自其1987年進入中國市場以來,中國已發展成為施耐德電氣全球第二大市場,在國內擁有1.7萬多名員工,設立了23家工廠、7家物流中心,擁有1100多家分銷商和1600多家本地供應商。

談及施耐德電氣全球供應鏈的IT管理經驗,曹捷表示,IT系統自2000年至今經歷了三個階段的迭代升級,2017年起,為適應不斷變化的業務發展和數字化轉型需求,施耐德電氣IT部門打造了業務中臺和數據中臺,以對接后臺,保障后臺的穩定;另一方面,將企業內部的封閉系統演進為一個開放系統,實現對上下游企業的能力輸出,包括數據的勾連打通,形成一個端到端的數字生態。

上“云”:制造業數字化轉型的主要途徑

在探訪武漢工廠期間,本報記者還了解到,成熟的“云化”技術已越來越成為制造業廠商數字化轉型的主要途徑。

施耐德電氣全球供應鏈中國區數字化解決方案負責人冒飛飛表示,以往制造企業的生產數據是比較封閉的,施耐德電氣“上云”一個非常大的前提是保證數據安全?!爸挥性诒WC數據安全的情況下,我們才愿意去擁抱云?!背薃I工業視覺檢測平臺,施耐德電氣在中國的數據中臺也是依托亞馬遜云科技的技術棧搭建的,雙方未來仍存在較大的合作空間。

冒飛飛透露,施耐德電氣內部是有專線、專網的,與亞馬遜云科技的合作,可以看作是將后者的AI等技術能力融入到內網中。此前已評估過數據的安全性,放在亞馬遜云科技的云平臺上沒有泄露的風險。從外部供應商的接入來看,目前采用的方式是通過物聯網做相應數據的脫敏與隔離,即從物理層面打消供應商對數據安全的顧慮。

亞馬遜云科技相關負責人透露,隨著中國從頂層設計上加快推動制造業數字化轉型,以及各地產業集群的協同創造了巨大的數字化轉型需求,云計算和人工智能技術正成為驅動行業產業升級的核心動力,這也給亞馬遜云科技等云服務廠商提供了良好的機遇。從施耐德電氣所在的工業制造領域,亞馬遜云科技的產品及服務可以廣泛應用于數字化工程與設計、高效運營、智能工廠、互聯網產品與服務等重點場景。

需要指出的是,中國制造業數字化轉型也面臨一定的挑戰。上述亞馬遜云科技負責人指出,大多數制造業企業的數字化仍停留在試點階段。制造業企業需要制定切實的數字化轉型戰略,但是一些原因造成企業的數字化轉型停滯,例如缺乏明確的戰略目標、缺乏數字化人才、業務模式和組織架構調整困難,以及缺乏創新文化等。數字化轉型亟須突破設備連接的瓶頸。由于工業設備的聯網率不高,傳統制造業改造成本高,尤其是中小企業設備改造和數據采集難度較大。在邁向智能制造的過程中,企業需要處理、分析和共享數據以提高業務價值,而大部分制造業企業并不具備這樣的條件。

不難看出,數字化轉型是所有企業的挑戰和機會。中國制造業企業近年來步入發展升級的快車道,大型工業企業面臨數智化升級,中小企業也提出數字化轉型的要求。數字化轉型既是新階段對傳統企業的挑戰,也是企業獲得新的核心競爭力的機會。

(編輯:吳清 校對:顏京寧)

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