比起消費(fèi)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)應(yīng)用在工業(yè)領(lǐng)域面臨更大、更復(fù)雜的挑戰(zhàn)，加上工業(yè)領(lǐng)域很多問(wèn)題沒(méi)有清晰的規(guī)則和邊界、垂直行業(yè)知識(shí)專(zhuān)業(yè)度較高，這些都成為人工智能落地工業(yè)的難點(diǎn)。
作為更懂工業(yè)的西門(mén)子，我們的專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)通過(guò)提供定制化的人工智能解決方案，幫助多個(gè)領(lǐng)域的客戶(hù)降本增效，釋放人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。其中就有這座久負(fù)盛名的數(shù)字化工廠。
邊緣計(jì)算與人工智能
打破自動(dòng)化天花板
西門(mén)子（中國(guó)）有限公司工廠自動(dòng)化事業(yè)部未來(lái)自動(dòng)化技術(shù)與業(yè)務(wù)孵化器部門(mén)（NAT&B）經(jīng)理王超博士認(rèn)為：“工業(yè)邊緣計(jì)算疊加工業(yè)人工智能之后，可以使最好的自動(dòng)化變得更好?！?/span>
邊緣計(jì)算帶來(lái)底層應(yīng)用在開(kāi)發(fā)和運(yùn)營(yíng)上成本的降低，人工智能則能夠使企業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中直接獲益。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，邊緣計(jì)算為人工智能提供了理想的載體，這個(gè)載體可以更好地服務(wù)新型應(yīng)用開(kāi)發(fā)和運(yùn)行，而人工智能通過(guò)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以在底層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更高質(zhì)量分析，從而對(duì)原有的分析或者控制方式方法進(jìn)行增強(qiáng)和提升，反向?yàn)檫吘売?jì)算帶來(lái)更多加分項(xiàng)，兩者的結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)“1+1＞2”的化學(xué)效應(yīng)。
與此同時(shí)，工業(yè)邊緣計(jì)算將云端的優(yōu)勢(shì)帶到了現(xiàn)場(chǎng)，很大程度上保護(hù)了敏感數(shù)據(jù)的信息安全。人工智能在底層應(yīng)用時(shí)，它的模型需要不斷地迭代和升級(jí)，而邊緣計(jì)算可以提供很好的支撐、分發(fā)和迭代。工業(yè)邊緣計(jì)算具有良好的底層數(shù)據(jù)無(wú)縫采集能力，能夠把采集到的數(shù)據(jù)直接發(fā)送給人工智能，人工智能就可以高效實(shí)現(xiàn)在邊緣計(jì)算端的數(shù)據(jù)分析，減少外泄風(fēng)險(xiǎn)。
當(dāng)人工智能遇到
西門(mén)子中國(guó)的首座數(shù)字化工廠
01
顛覆電子元件質(zhì)量檢測(cè)
以前
PCBA板的質(zhì)量檢測(cè)方式包括：自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)設(shè)備（AOI）初步預(yù)判+人工復(fù)判。在預(yù)判顯示存在質(zhì)量問(wèn)題的產(chǎn)品中，高達(dá)80%經(jīng)過(guò)復(fù)判都證明沒(méi)有問(wèn)題。
現(xiàn)在
西門(mén)子人工智能專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)將產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)定義為兩類(lèi)，針對(duì)兩種不同的數(shù)據(jù)，分別采用針對(duì)圖像特定特征的提取方法和聚類(lèi)的人工智能算法，以及有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)方法來(lái)訓(xùn)練機(jī)器，使得AOI預(yù)判準(zhǔn)確率顯著提高，需要人工復(fù)判的產(chǎn)品數(shù)量減少了75%。
02
工業(yè)廢料分揀的新突破
以前
廢料分揀是基于規(guī)則，每當(dāng)廢料類(lèi)別形態(tài)或定義發(fā)生變化時(shí)，就需要人工介入。
現(xiàn)在
當(dāng)廢料進(jìn)入處理工站時(shí)，人工智能通過(guò)收集、分析廢料的圖片信息，分辨廢料種類(lèi)，從而指導(dǎo)機(jī)械手臂將廢料分揀至對(duì)應(yīng)的處理流程。
自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）以及多模態(tài)融合的應(yīng)用，分揀精確率從70%左右提升至97%，分揀過(guò)程也更加智能和靈活。
▲基于人工智能的自動(dòng)垃圾分類(lèi)處理系統(tǒng)
03
檢測(cè)數(shù)據(jù)透明化
以前
人機(jī)交互顯示器（HMI）功能檢測(cè)工站的產(chǎn)品測(cè)試時(shí)間比其它工站都長(zhǎng)，成為整條產(chǎn)線的生產(chǎn)瓶頸。
現(xiàn)在
專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)借助數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等方法以及技術(shù)，使得檢測(cè)數(shù)據(jù)透明化，從而推進(jìn)參數(shù)優(yōu)化、測(cè)試過(guò)程優(yōu)化、預(yù)測(cè)性維護(hù)等功能的實(shí)現(xiàn)。這些優(yōu)化建議讓HMI產(chǎn)品的檢測(cè)時(shí)間縮短了9%，年節(jié)約成本約40萬(wàn)元人民幣。
SEWC質(zhì)量檢測(cè)環(huán)節(jié)中應(yīng)用了小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，當(dāng)出現(xiàn)新的場(chǎng)景時(shí)，機(jī)器只需要極少量的樣本就可以調(diào)整算法模型以適應(yīng)新場(chǎng)景。
未來(lái)，對(duì)于未知的新型產(chǎn)品質(zhì)量缺陷，即使是在數(shù)據(jù)量極小的情況下，比如只有一張照片，人工智能也可能實(shí)現(xiàn)質(zhì)檢準(zhǔn)確率90%以上。而當(dāng)產(chǎn)線上的產(chǎn)品種類(lèi)有所調(diào)整時(shí)，也只需采集小樣本，就能對(duì)新的產(chǎn)品進(jìn)行高準(zhǔn)確率的質(zhì)量檢測(cè)。
04
首個(gè)基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的人工智能系統(tǒng)
為了進(jìn)一步探索創(chuàng)新科技的工業(yè)潛力，SEWC正在搭建首個(gè)基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的人工智能系統(tǒng)。它架構(gòu)于西門(mén)子基于云的開(kāi)放式物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)MindSphere，能夠?qū)⑸a(chǎn)數(shù)據(jù)上云，并在云端進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，進(jìn)而將訓(xùn)練后的算法模型下發(fā)至邊緣端，實(shí)現(xiàn)基于人工智能技術(shù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析與推理。
未來(lái)，這個(gè)極具示范意義的系統(tǒng)將集中部署于產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、工業(yè)廢料自動(dòng)分揀以及工廠中其它人工智能技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景。
應(yīng)用場(chǎng)景的成功實(shí)現(xiàn)也推動(dòng)了工業(yè)數(shù)據(jù)分析、邊緣計(jì)算、云技術(shù)的落地，標(biāo)志著西門(mén)子在將人工智能和工業(yè)制造進(jìn)行深度融合的探索道路上又往前更進(jìn)一步。
SEWC作為 '全球最先進(jìn)工廠’ 之一、工業(yè)4.0概念的踐行者，我們一直在不斷突破自我，致力于在創(chuàng)新和數(shù)字化領(lǐng)域，為行業(yè)樹(shù)立標(biāo)桿，為中國(guó)新基建的進(jìn)程貢獻(xiàn)價(jià)值。
SEWC總經(jīng)理 李永利
西門(mén)子懂人工智能更懂工業(yè)
那么，在西門(mén)子上班是怎樣一種體驗(yàn)？
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