數(shù)智時(shí)代，以人工智能為驅(qū)動(dòng)力的智能制造成為工業(yè)制造的核心，“十四五”規(guī)劃綱要也明確提出未來創(chuàng)新的重點(diǎn)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)，更在制造業(yè)。

乘著AI技術(shù)的東風(fēng)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為中國制造企業(yè)的關(guān)注重點(diǎn)。在制造業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、管理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)中，AI技術(shù)主要應(yīng)用于生產(chǎn)制造中，包括裝配、檢測、倉儲(chǔ)輸送等過程。

在工廠中，質(zhì)檢是生產(chǎn)過程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)也是人力投入較多的部分，制造業(yè)中幾乎10%的人力在質(zhì)檢環(huán)節(jié)。但質(zhì)檢這個(gè)工種也是員工流動(dòng)率較大的工種之一。

在3C電子產(chǎn)品質(zhì)檢產(chǎn)線中，器件組裝位置和種類總會(huì)出現(xiàn)缺失和誤裝，工作內(nèi)容重復(fù)枯燥。在工作強(qiáng)度要求較大的情境下，質(zhì)檢工人身心疲憊，質(zhì)檢準(zhǔn)確率較低。

某電子廠螺釘漏打、貼片放錯(cuò)，導(dǎo)熱膠漏涂，導(dǎo)致工人又重新返工，損失巨大；在紡織廠中，花花綠綠的布匹瑕疵質(zhì)檢，對(duì)工人來說更是挑戰(zhàn)，布匹印染的瑕疵，對(duì)眼力十分挑剔，色差、逃花等問題，在持續(xù)長時(shí)間的勞動(dòng)下，再熟練的工人眼睛都得罷工。

一些安裝了工業(yè)相機(jī)的制造廠商，在傳統(tǒng)的AOI質(zhì)檢中，受環(huán)境變化的影響大，比如光源老化或者材質(zhì)成像特性等問題，準(zhǔn)確率平均在80%-90%，難以再提升。

這些在制造業(yè)中常見的場景也是制造業(yè)最痛的“痛點(diǎn)”，需要人力操作、效率低下的傳統(tǒng)工序，效率和次品率一直是盤亙的“老大難”問題，亟需AI的“智造”改變。

質(zhì)檢提升的闖關(guān)大作戰(zhàn)

制造業(yè)AI應(yīng)用處于起步的階段，AI質(zhì)檢是其落地的主要場景之一。質(zhì)檢關(guān)乎產(chǎn)品質(zhì)量和企業(yè)的聲譽(yù)命脈，但傳統(tǒng)的質(zhì)檢方式存在著許多障礙痛點(diǎn)。

目前制造行業(yè)大多是采用人工檢測，部分企業(yè)部署了工業(yè)相機(jī)、圖像對(duì)比的傳統(tǒng)機(jī)器視覺檢測方式。在一線的生產(chǎn)產(chǎn)線中，制造業(yè)如果想要迅速提質(zhì)增效，需要連闖四大難關(guān)。

第一關(guān)：人工質(zhì)檢效率低下。人工質(zhì)檢速度慢，有些作業(yè)場景依賴工人的經(jīng)驗(yàn)，覆蓋率低、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，傳統(tǒng)視覺檢測算法仍大量依賴人工復(fù)檢，需要投入相當(dāng)?shù)膶I(yè)質(zhì)檢人員才能保證生產(chǎn)節(jié)拍，質(zhì)檢人力效率整體低下。

第二關(guān)：柔性不足。在一些部署工業(yè)相機(jī)的場景中，當(dāng)生產(chǎn)線出現(xiàn)產(chǎn)品換線時(shí)，需要對(duì)硬件光源亮度、相機(jī)拍攝角度、軟件算法進(jìn)行反復(fù)調(diào)試適應(yīng)新產(chǎn)品，質(zhì)檢流程的柔性亟待提升。

第三關(guān)：生產(chǎn)精度高難滿足。在海量的生產(chǎn)制造中，如何在快速完成制造的同時(shí)確保產(chǎn)品的質(zhì)量是關(guān)鍵。由于器件形狀復(fù)雜、光源不穩(wěn)定等原因，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺檢測精度通常難以超過90%，不滿足精度大于99%的精度要求。在需要人工復(fù)檢的地方，在疲勞等因素中，人力的檢測難以保持穩(wěn)定的精度需求。

第四關(guān)：招工難、成本高。整個(gè)制造業(yè)近年來面臨的共同難題就是招工難，對(duì)于檢測人員來說，需要兼具細(xì)致的觀察力與持久的耐心，工作內(nèi)容枯燥，工人的流失率大，熟練的工人缺乏，用工成本高。

在生產(chǎn)質(zhì)檢的過程中，這些共性的卡點(diǎn)依賴數(shù)智技術(shù)的能力來解決，而這一切的背后，離不開AI技術(shù)的輔助。AI質(zhì)檢能夠應(yīng)對(duì)制造業(yè)中這些復(fù)雜多樣的場景。但普通工廠如何從制造到“智造”？我們選擇從富士康這個(gè)最典型的工廠中管窺AI帶來的質(zhì)變。

提質(zhì)增效：產(chǎn)線智能化升級(jí)

在工業(yè)智造的浪潮中，富士康集團(tuán)也如許多制造業(yè)廠商一樣選擇積極擁抱變化，通過先進(jìn)技術(shù)不斷提升產(chǎn)線智能化。

在深圳富士康智能光伏控制器產(chǎn)線，涉及產(chǎn)品總共3種型號(hào)，11種配置，需要每天換線2-3次，每種型號(hào)的硅脂位置、顏色、銘牌種類均有差別。而智能光伏控制器生產(chǎn)過程的硅脂涂抹、標(biāo)簽檢測等環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)工業(yè)質(zhì)檢的主要方法是人工檢測。

智能光伏控制器產(chǎn)線刷硅脂工位需要人力檢測硅脂的顏色是否正確以及硅脂是否少涂、漏涂；銘牌工位需要檢測銘牌是否漏貼、倒貼和錯(cuò)貼。對(duì)于一線的質(zhì)檢工人來說，這不是個(gè)簡單輕松的活兒，再“火眼金睛”也會(huì)有疲勞力竭的時(shí)候。

在銘牌檢測中，不同產(chǎn)品設(shè)備的銘牌種類多，朝向不同，對(duì)于質(zhì)檢的工人來說，一時(shí)的專心致志可以，而長時(shí)間的精神灌注令人疲憊，人工判斷效率低。而硅脂的涂刷錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致后續(xù)老化測試故障，返修耗費(fèi)人力、物力。受人工因素和疲勞累積的影響，檢測準(zhǔn)確率與效率不高，富士康迫切想要通過借助智能技術(shù)的力量提升準(zhǔn)確率。

富士康智能光伏控制器產(chǎn)線典型的質(zhì)檢痛點(diǎn)對(duì)于華為的昇騰智造解決方案來說，是其擅長解決的應(yīng)用場景。富士康聯(lián)合華為，以昇騰智造解決方案深入到具體的質(zhì)檢場景中。

基于昇騰智造解決方案的AI質(zhì)檢系統(tǒng)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算等技術(shù)，AI接入自動(dòng)化設(shè)備和MES，提升了產(chǎn)線智能化，實(shí)現(xiàn)過程缺陷數(shù)量級(jí)降低。富士康智能光伏控制器產(chǎn)線實(shí)際應(yīng)用的效果良好，在運(yùn)行兩周半后，共計(jì)檢測3000余次，實(shí)現(xiàn)0誤檢、0漏檢，長期穩(wěn)定運(yùn)行的情況下，月檢測6000+臺(tái)，總體準(zhǔn)確率＞99%。

昇騰智造以視覺檢測出的過程質(zhì)量缺陷為驅(qū)動(dòng)，光伏控制產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)了從自動(dòng)到智能，高穩(wěn)定高精度的變化，AI質(zhì)檢的準(zhǔn)確率超過了99%，顯著的提升了效率與質(zhì)量，推動(dòng)了富士康智能光伏控制器產(chǎn)線自動(dòng)化設(shè)備、人員操作問題改善，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場過程缺陷數(shù)量級(jí)降低。質(zhì)量數(shù)據(jù)的改善也正向支撐著工藝提升，縮短了品質(zhì)的穩(wěn)定周期。

將AI深入到制造的每一條產(chǎn)線

從富士康的案例中，我們可以看到，在制造企業(yè)的數(shù)智化進(jìn)程中，AI已然成為制造業(yè)提質(zhì)增效的最佳手段。但對(duì)于企業(yè)來說，如何在眾多的服務(wù)提供商中找到靠譜的解決方案很重要。

許多制造廠商的產(chǎn)品形態(tài)多、持續(xù)運(yùn)營難，影響AI質(zhì)檢應(yīng)用快速上線和規(guī)模推廣，而衡量服務(wù)商的兩個(gè)決定要素行業(yè)知識(shí)與AI能力是關(guān)鍵。

昇騰智造解決方案是面向制造企業(yè)打造的一站式AI使能解決方案，提供成熟的AI平臺(tái)和算法，聚合行業(yè)知識(shí)，凝聚了華為工廠30年制造經(jīng)驗(yàn)和200多條產(chǎn)線規(guī)模部署的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)部署后檢測準(zhǔn)確率快速達(dá)成99%以上。

對(duì)于企業(yè)來說，昇騰智造的一站式交付，含AI應(yīng)用的部署、運(yùn)維與迭代升級(jí)，使得企業(yè)客戶僅聯(lián)系一家集成廠商就能夠完成方案設(shè)計(jì)、部署、驗(yàn)收、自主運(yùn)維全流程。在一些成熟的場景中企業(yè)可以開箱即用，80%工廠常見的場景免設(shè)計(jì)，最快可以實(shí)現(xiàn)5天10個(gè)工位的部署效率。

在工廠的部署過程中，速度快，部署過程中的采圖和算法優(yōu)化均不需要停線。對(duì)于換線時(shí)可能需要用到的圖形標(biāo)注、算法模型重訓(xùn)練等過程，均可在圖形界面操作，并且支持小樣本增量訓(xùn)練，2小時(shí)即可完成模型迭代。賦予制造企業(yè)零代碼、自主運(yùn)維能力，產(chǎn)線的操作企業(yè)易掌握。

目前昇騰智造解決方案已經(jīng)在多個(gè)制造業(yè)場景中下線應(yīng)用，并且取得了良好的結(jié)果，包括電子組裝、家電、半導(dǎo)體、鋼鐵、紡織等行業(yè)工廠產(chǎn)線，長江計(jì)算、華菱湘鋼、寶德等企業(yè)工廠已經(jīng)實(shí)踐應(yīng)用。

華為南方工廠已經(jīng)將昇騰智造解決方案廣泛應(yīng)用于服務(wù)器、無線、終端等多個(gè)產(chǎn)品，涉及200多條產(chǎn)線，超過 400個(gè)工位，質(zhì)檢效率提升了三倍，質(zhì)檢準(zhǔn)確率達(dá)99.9%。華菱湘鋼基于昇騰智造的AI使能實(shí)現(xiàn)了從鋼坯到轉(zhuǎn)鋼到軋鋼的全流程100%自動(dòng)化，機(jī)器轉(zhuǎn)鋼準(zhǔn)確率達(dá)100%的同時(shí)效率可與熟練工人相媲美。寶德計(jì)算機(jī)在引入昇騰智造解決方案后，產(chǎn)線制程質(zhì)量管理覆蓋的臺(tái)式機(jī)、服務(wù)器等產(chǎn)品的多道工序，檢測準(zhǔn)確率均超過了99%。

華為計(jì)算瞄準(zhǔn)了生產(chǎn)、生活中的重點(diǎn)行業(yè)，基于昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)，深度融合了自身在AI技術(shù)與生態(tài)勢能的力量：目前，鯤鵬、昇騰開發(fā)者已經(jīng)超過150萬，合作伙伴超過4000家，解決方案認(rèn)證超過12000個(gè)。全產(chǎn)業(yè)鏈的投入，讓計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)蓬勃向上。

昇騰AI向上的力量既來自AI技術(shù)的扎根生長，也來自產(chǎn)業(yè)的不斷聚合。這些蓬勃的勢能助益昇騰智造打通了AI落地行業(yè)的“最后一公里”， 為行業(yè)用戶解決一系列真實(shí)存在的場景問題，為制造業(yè)的每條產(chǎn)線注入了AI之魂。

回看中國制造走過的路徑，從2010年至2021，我國制造業(yè)已連續(xù)11年位居世界第一，中國制造已經(jīng)在世界舞臺(tái)占據(jù)重要位置。

在數(shù)智時(shí)代，工業(yè)制造如果想要繼續(xù)保持這個(gè)優(yōu)異成績，需要緊隨產(chǎn)業(yè)升級(jí)的步伐不掉隊(duì)。

畢竟歷史不厭其煩地教育我們——把握住未來產(chǎn)業(yè)突破性變革的關(guān)鍵技術(shù)，將助力整個(gè)國家在全球范圍內(nèi)占據(jù)領(lǐng)先位置。

對(duì)于中國制造來說，需要昇騰AI之類來引導(dǎo)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型。這不僅僅能滿足廣大制造企業(yè)的提質(zhì)增效需求，也在驅(qū)動(dòng)整個(gè)制造產(chǎn)業(yè)的智變躍升，將AI帶入到中國智造的每一條產(chǎn)線中去，為社會(huì)的生產(chǎn)與產(chǎn)業(yè)的升級(jí)發(fā)展帶來價(jià)值。

工業(yè)制造影響著我們生產(chǎn)與生活的每個(gè)角落，我們的衣食住行，無一不依賴于制造業(yè)。作為領(lǐng)先的AI平臺(tái)，昇騰AI將攜手產(chǎn)業(yè)各界將復(fù)雜的技術(shù)能力釋放，普惠給智能時(shí)代的千千萬萬個(gè)體，把數(shù)字世界的“慧果”帶給每個(gè)人、每個(gè)家庭、 每個(gè)組織，助益構(gòu)建萬物互聯(lián)的智能世界。