AI應(yīng)用 | 制造走向“智造”，開啟高效低耗新時(shí)代(上)

　　上期我們從業(yè)務(wù)的角度，針對(duì)數(shù)字化基礎(chǔ)不同的企業(yè)，給出了不同的上AI路徑。從這期開始，我們將立足某一具體產(chǎn)業(yè)，結(jié)合實(shí)際案例，來(lái)闡述AI帶來(lái)的價(jià)值。

　　中國(guó)是制造大國(guó)，作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，制造業(yè)在2018年的產(chǎn)值超過(guò)264820億元(國(guó)家統(tǒng)計(jì)局)，而智能制造業(yè)的產(chǎn)值僅17480.1億元(CHNCI測(cè)算)，人工智能對(duì)制造業(yè)的影響還有足夠的上升空間。

　　在這樣的大環(huán)境下，人工智能究竟能從哪些方面為制造型企業(yè)帶來(lái)價(jià)值呢?本文將分為上下兩部分，從生產(chǎn)模式和運(yùn)營(yíng)模式兩方面來(lái)談。今天要談到的生產(chǎn)模式相關(guān)場(chǎng)景主要包括工廠、車間、設(shè)備等。接下來(lái)，我們就按照應(yīng)用的廣泛程度一一說(shuō)明。

　　車間部署圖像識(shí)別，提升質(zhì)檢速度

　　車間中產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)是人工智能應(yīng)用比較廣泛的領(lǐng)域，利用圖像識(shí)別技術(shù)，一是可以加快質(zhì)檢速度，從而節(jié)約人力成本;二是可以提高良品率，很多肉眼難以檢測(cè)出的瑕疵都難逃人工智能的法眼。百度智能云研發(fā)的質(zhì)檢工具，通過(guò)訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)ε浼砻娴娜毕葸M(jìn)行大小、位置、形狀的檢測(cè)，針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下不規(guī)則缺陷的辨識(shí)準(zhǔn)確率極高，可以媲美最優(yōu)秀的質(zhì)檢員，但速度卻比人工快出不少。

　　快速、高良品率，為企業(yè)帶來(lái)的是成本的降低。據(jù)IDC測(cè)算，對(duì)于單個(gè)的中小型工廠，良品率每提升1個(gè)百分點(diǎn)，每年就能夠降低數(shù)千萬(wàn)的成本，而對(duì)于大型工廠，成本可降低數(shù)億元。

　　以家電業(yè)的某頭部公司為例，該公司在空調(diào)生產(chǎn)車間部署了攝像頭，將圖像傳輸?shù)胶笈_(tái)后，圖像識(shí)別技術(shù)可以監(jiān)測(cè)空調(diào)外觀，確保每一臺(tái)空調(diào)的出廠質(zhì)量，良品率大幅提升。同時(shí)，檢測(cè)的時(shí)間也縮短為0.2秒。AI質(zhì)檢系統(tǒng)一方面降低了產(chǎn)品上市前的測(cè)試成本。另一方面也避免了因良品率較低帶來(lái)的罰款。不考慮AI質(zhì)檢所降低的人工成本和效率成本，每月僅因質(zhì)量問(wèn)題而繳納的罰款就減少了數(shù)萬(wàn)元。

　　除了對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的檢測(cè)外，車間的生產(chǎn)環(huán)境是否安全也可以利用圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)監(jiān)控。通過(guò)對(duì)車間的圖像、視頻的采集、分析，可以確保生產(chǎn)環(huán)境安全，降低生產(chǎn)事故發(fā)生率，一旦發(fā)生也可以快速響應(yīng)。另外，對(duì)生產(chǎn)環(huán)境能耗的監(jiān)測(cè)，也可以進(jìn)一步降低成本。

　　設(shè)備故障預(yù)判，降低事故率

　　生產(chǎn)資料對(duì)制造業(yè)有著至關(guān)重要的影響，近年來(lái)，機(jī)器設(shè)備的運(yùn)維工作是人工智能嘗試的一個(gè)新熱點(diǎn)。生產(chǎn)線機(jī)械和設(shè)備的持續(xù)維護(hù)是制造企業(yè)一項(xiàng)重大的支出，一旦造成事故，給企業(yè)帶來(lái)的損失更加巨大。研究表明，計(jì)劃外停機(jī)每年給制造商造成的成本估計(jì)為500億美元，而設(shè)備故障占到計(jì)劃外停機(jī)原因的42%。

　　人工智能可以很好地解決這個(gè)問(wèn)題，百度智能云研發(fā)的AI訓(xùn)練一體機(jī)將傳感器和先進(jìn)的分析技術(shù)嵌入到制造設(shè)備中，AI工具可以時(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，保證設(shè)備的最佳的制造性能。預(yù)測(cè)性的對(duì)機(jī)器故障進(jìn)行判斷，并在必要時(shí)報(bào)警，防止重大事故的發(fā)生。除了預(yù)警的及時(shí)性，還能夠?yàn)槠髽I(yè)節(jié)省寶貴人力資源，降低用于機(jī)器檢測(cè)的勞動(dòng)力成本。

　　深圳的某3C代工廠，設(shè)備與人力一直是企業(yè)支出的重頭，面對(duì)人口紅利逐漸消失的情況，人工智能打破了困境。在模具生產(chǎn)中，企業(yè)應(yīng)用了百度智能云的AI訓(xùn)練一體機(jī)，可以實(shí)時(shí)采集數(shù)控機(jī)床上的刀具磨損的狀態(tài)數(shù)據(jù)，建立基于深度學(xué)習(xí)的模型算法，對(duì)刀具更換提前預(yù)測(cè)，自動(dòng)補(bǔ)償。這些原本需要人工完成的操作現(xiàn)在被人工智能所替代，使每條生產(chǎn)線所需的人工下降了60%-83%，完美緩解了人口紅利消失對(duì)制造企業(yè)發(fā)展的影響。

　　無(wú)人工廠，24小時(shí)不打烊

　　無(wú)人工廠的概念在上世紀(jì)五十年代就已經(jīng)提出，直到1982年建成了第一所實(shí)驗(yàn)性的無(wú)人工廠。無(wú)人工廠又叫自動(dòng)化工廠，全部生產(chǎn)活動(dòng)都由計(jì)算機(jī)進(jìn)行控制，設(shè)備由機(jī)器人操作。工廠里安裝有各種能夠自動(dòng)調(diào)換的工具。從加工部件到裝配，再到最后的成品檢查，都實(shí)現(xiàn)了無(wú)人條件下的自動(dòng)化完成。

　　無(wú)人工廠的意義在于延長(zhǎng)工廠的開工時(shí)間。使企業(yè)無(wú)需付加班費(fèi)用就能夠讓工廠24小時(shí)開工。目前在我國(guó)的上海，這樣的無(wú)人工廠已經(jīng)投入運(yùn)行，號(hào)稱中國(guó)最先進(jìn)的制造業(yè)工廠，在這個(gè)工廠里，真正領(lǐng)工資的工人只有10多位，他們手下管理著386臺(tái)機(jī)器人，每天的汽車產(chǎn)量近百臺(tái)。

　　人工智能正在一步步賦能傳統(tǒng)制造業(yè)。把握當(dāng)下，合理的利用人工智能為企業(yè)發(fā)展賦能，是每個(gè)制造企業(yè)的必然選擇。從制造走向“智造”，百度智能云力圖從一個(gè)小小零件的檢測(cè)到大型生產(chǎn)線設(shè)備的維護(hù)，再到整個(gè)車間安全的監(jiān)控，甚至于整個(gè)工廠的無(wú)人化運(yùn)轉(zhuǎn)，全面賦能，助力企業(yè)智能化變革。