云計算、人工智能、機器學(xué)習(xí)等快速發(fā)展的新興技術(shù)，正在成為驅(qū)動各行各業(yè)轉(zhuǎn)型升級的核心動力。而日益成熟的“云化”技術(shù)，也成為了越來越多企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路。
眾所周知，中國正在從“制造大國”向“制造強國”轉(zhuǎn)型，智能制造已經(jīng)成為許多制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主攻方向。然而設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率不高、數(shù)據(jù)采集難度大、自動化程度不高等難題，也給不少企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來了艱巨挑戰(zhàn)。
【施耐德電氣武漢工廠自動化產(chǎn)線】
數(shù)智時代施耐德電氣的新需求
不論是在制造業(yè)還是在能源領(lǐng)域，施耐德電氣的名字都可謂是家喻戶曉。作為全球能源管理和自動化領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的專家，施耐德電氣的業(yè)務(wù)遍布全球100多個國家和地區(qū)，僅在中國就擁有23家工廠和7家物流中心。
在施耐德電氣武漢工廠現(xiàn)場，趣味科技了解到，施耐德電氣旗下?lián)碛蟹N類繁多的產(chǎn)品線，為了保證產(chǎn)品質(zhì)量，施耐德電氣所有生產(chǎn)線都遵循嚴格的質(zhì)量檢測流程。過去所有產(chǎn)品的外觀質(zhì)量檢測，主要由人工目視檢測或傳統(tǒng)視覺檢測完成。其中人工檢測因為時間冗長效率低下，已經(jīng)越來越難以滿足日益龐大的質(zhì)檢需求；而傳統(tǒng)視覺檢測則是用工業(yè)照相機對每件產(chǎn)品的外觀進行拍攝，然后將照片與“標(biāo)準(zhǔn)樣品（golden sample）”比對，以此來判斷產(chǎn)品是否存在外觀缺陷。
“人工檢測的效率低下，但傳統(tǒng)視覺檢測也有很多檢測難點和問題，譬如缺陷位置不固定，缺陷類型也不固定，很難實現(xiàn)特別精準(zhǔn)的判斷，所以會存在一定的漏檢率和誤檢率。”施耐德電氣全球供應(yīng)鏈中國區(qū)IT總監(jiān)曹捷向趣味科技透露。
【施耐德電氣全球供應(yīng)鏈中國區(qū)IT總監(jiān)曹捷】
怎樣才能提升檢測的效率和精確度？實現(xiàn)質(zhì)量檢測的自動化和智能化？施耐德電氣想到了構(gòu)建AI視覺檢測平臺。然而檢測模型的建模、訓(xùn)練和迭代，如果采用傳統(tǒng)的自建服務(wù)器方式，一是模型的訓(xùn)練和迭代都需要巨大算力和高昂成本，二是模型訓(xùn)練需要到全國各地的工廠采集大量數(shù)據(jù)和投入大量人力。即使是對于施耐德電氣這樣的行業(yè)巨頭來說，這也是不小的挑戰(zhàn)。
經(jīng)過再三衡量與慎重考慮，施耐德電氣最終決定采用“云邊”結(jié)合的方式，與亞馬遜云科技合作共同構(gòu)建AI工業(yè)視覺檢測平臺。
選擇亞馬遜云科技的原因
“施耐德電氣與亞馬遜云科技在中國的業(yè)務(wù)合作，其實早在2013年就已經(jīng)開始。那時更多的是用云算力、云存儲、云網(wǎng)絡(luò)等一些云的基礎(chǔ)服務(wù)。隨著施耐德電氣在中國的中臺戰(zhàn)略的演進，我們也充分利用了亞馬遜云科技在分析和數(shù)據(jù)倉庫方面的能力。后來隨著在服務(wù)、應(yīng)用上的不斷深入合作，雙方共同打造的'云-邊協(xié)同AI工業(yè)視覺檢測平臺’也正式上線?！辈芙萁榻B道。
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)人冒飛飛透露，施耐德電氣之所以在眾多的云服務(wù)商中最終選擇了亞馬遜云科技，除了雙方的長期友好合作之外，還考慮到了亞馬遜云科技在四個方面的巨大優(yōu)勢：
1、豐富的機器學(xué)習(xí)相關(guān)服務(wù)：作為全球機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域首屈一指的領(lǐng)軍企業(yè)，亞馬遜云科技在Amazon SageMaker的單個工具集中提供了用于機器學(xué)習(xí)的所有組件，原本許多繁復(fù)冗雜的設(shè)置調(diào)整操作，在Amazon SageMaker中都可以一鍵部署或是“文本文件+命令行”方式即可完成，使得用戶能以更低的成本、更短的時間、更輕松地將模型投入生產(chǎn)。
2、優(yōu)異的技術(shù)支持服務(wù)：在技術(shù)支持服務(wù)方面，亞馬遜云科技始終堅持把客戶的需求放在第一位，為客戶提供及時的支持服務(wù)。
3、云邊協(xié)同的技術(shù)架構(gòu)：Amazon SageMaker與亞馬遜云科技周邊服務(wù)緊密協(xié)同，同時也能能夠部署在邊緣設(shè)備中實現(xiàn)推理計算，極大地降低了開發(fā)難度，提升了系統(tǒng)的整體性能。
4、全球化的部署：亞馬遜云科技在全球有25個地理區(qū)域、81個可用區(qū)，這使得施耐德電氣未來可以非常方便地將AI工業(yè)視覺檢測平臺復(fù)制到全球其他區(qū)域，避免重復(fù)開發(fā)。
【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】
“我們是第一次接觸Amazon SageMaker，很多內(nèi)容都不清楚，亞馬遜云科技的技術(shù)人員總能在我們遇到問題時及時給予解答。我們的項目會議，亞馬遜云科技的架構(gòu)師也每次都會參加，一起討論解決方案架構(gòu)、如何實施、如何符合網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)的安全要求等方方面面的問題?！泵帮w飛表示，“在AI工業(yè)視覺檢測平臺項目中，亞馬遜云科技Amazon SageMaker的技術(shù)優(yōu)勢、支持團隊的快速響應(yīng)、全球化的部署，都可以充分滿足我們現(xiàn)在和未來的需求?！?/p>
令人刮目相看的實施效果
施耐德電氣目前使用的亞馬遜云科技服務(wù)，包括有Amazon EC2、Amazon S3、Amazon RDS、Amazon ECS、Amazon ECR、Amazon SageMaker等。AI工業(yè)視覺檢測平臺正是用Amazon SageMaker機器學(xué)習(xí)及其他相關(guān)服務(wù)構(gòu)建而成。該平臺的成功部署，不僅幫助施耐德電氣實現(xiàn)了檢測自動化和智能化，提升了產(chǎn)品質(zhì)量及可靠性，提高了客戶滿意度；并且通過云邊協(xié)同，實現(xiàn)了云端對邊緣端的統(tǒng)一管理，確保多邊緣端能夠同時完成模型迭代升級和管控。
“從傳統(tǒng)的人工目視檢驗，到AI人工智能視覺檢驗，給我們帶來了很多的好處，主要可以分三個維度。一是在工作量上，傳統(tǒng)的檢測方法非常耗時，而AI視覺檢測極大地提升了效率，節(jié)約了時間；二是在檢驗精度上，AI視覺檢測實現(xiàn)了漏檢率為0，誤檢率小于0.5%，在視覺檢測上是一個重大突破，極大的保證了客戶的使用體驗和安全體驗；三是在波動性方面，AI視覺檢測相較于傳統(tǒng)的視覺檢測也要更加穩(wěn)定，大概有8%以上的提升。” 施耐德電氣制造(武漢)有限公司總經(jīng)理李聰表示。
【施耐德電氣武漢工廠AI工業(yè)視覺檢測平臺應(yīng)用場景】
“AI工業(yè)視覺檢測平臺實際上是一個云邊協(xié)同的融合架構(gòu)，實現(xiàn)云邊端一體化數(shù)智閉環(huán)的系統(tǒng)。在云端我們可以實現(xiàn)海量的樣本數(shù)據(jù)的存儲、標(biāo)注，同時在云端通過Amazon SageMaker框架和彈性算力的提供來訓(xùn)練工業(yè)模型，模型訓(xùn)練好了以后再通過云邊協(xié)同的方式，把云端的模型下發(fā)到產(chǎn)線邊緣側(cè)，執(zhí)行邊緣推理，并通過產(chǎn)線端的數(shù)字化和智能化的改造完成和工業(yè)控制元件的集成，從而實現(xiàn)一個整體的閉環(huán)回路?！辈芙萁榻B道，“目前我們已經(jīng)在5家工廠、9條產(chǎn)線完成了AI視覺檢測平臺的部署，取得了相當(dāng)好的經(jīng)濟效益。未來我們還有更進一步的拓展計劃，有額外的8家工廠、44條產(chǎn)線也會陸續(xù)集成到我們的AI視覺檢測平臺上?！?/p>
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