AI工业质检年省数千万元成本,腾讯AI如何让工业更智能?

本文来源:时代周报 作者:韩梅 文/韩梅 人工智能渗透进人类生活的方方面面,深度助力工业成为重要命题。 随着国内工业发展突飞猛进,将工业化和信息化深度融合显得更为急迫。如何以人工智能、工业互联网技术助力工业高端化转型,成为行业头部参与者的一大攻...

本文来源:时代周报 作者:韩梅

AI工业质检年省数千万元成本,腾讯AI如何让工业更智能?

文/韩梅

人工智能渗透进人类生活的方方面面,深度助力工业成为重要命题。

随着国内工业发展突飞猛进,将工业化和信息化深度融合显得更为急迫。如何以人工智能、工业互联网技术助力工业高端化转型,成为行业头部参与者的一大攻坚任务。

“智能化转型是数字化转型的必经之路,在行业普遍上云的背景下,AI已经成为产业互联网中新的需求增长点。”在11月4日的2021数字生态大会上,高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示。

然而,当前不少工业制造解决方案仍需探索,且落地难度大、行业经验不足。一方面,工业制造产能相对落后;另一方面,不少劳动密集型企业排斥智能化领域,部分工业深水区解决方案处于探索阶段,缺乏AI的应用场景。国内研究AI的超2000家企业中,专注工业领域的不足5%,众多AI企业不愿或不敢投身工业领域。

当前,AI应用于工业领域亟需场景开拓和案例探索,参与者则需要选准场景、重点突破,为工业AI应用打开局面。在工业AI领域,重点选择了工业视觉赛道,研究困扰工业制造的痛点、难点,将AI技术匹配工业场景并完成升级。其中,针对人力成本颇高、智能化改造迟迟未能深入的工业质检场景,在2021数字生态大会上拿出了富驰高科AI工业质检的实践经验,该工业质检项目一年可为企业节省人力成本数千万元,解决招人难、产品漏检的困难。

在深入工业的过程中,的AI技术也找到了广阔的落地空间,并在工业领域汲取经验,为此后继续深耕智能制造做准备。

让AI“加上”工业

工业是AI较晚、较难进入的领域,但在工业高端转型升级的过程中,AI助力工业升级却极为必要。

自2010年起,我国制造业占世界制造业产出的比值便超过美国,成为全球制造国。国内工业体量大,却仍以劳动密集型的低端制造为主,工业领域亟需一场改头换面的智能化、高端化转型。

此前,不少工业企业因为AI价值难衡量、无过多资金投入AI智造等原因不愿探索AI解决方案,不少AI企业因难度过大、前景不明朗等原因不愿进入工业领域。随着一系列国家及地方鼓励政策出台和成功的工业AI标杆案例出现,AI在工业领域的应用有了更明朗的前景,工业AI的巨大价值逐渐显现,AI和工业正越走越近。

在工业领域,AI所起的主要作用在于协助管理、成本优化、提升效率、推动数据在工业场景流动等。虽非重造工业,AI已足够让企业降本增效、改头换面。例如,在工业视觉赛道,AI可以用于自动检测、工件加工、装置自动化及生产过程。经过AI团队的实践,当前工业视觉应用于工业质检场景已被证明为可行且潜力巨大。

在具体实践中,经过人工智能实验室“优图”多次深入客户工厂,优化算法并解决场景实际问题,已有企业每年能在质检环节节省高达数千万元成本。AI质检还能解决不少工厂招工难、人工质检易出错等实际问题。在AI质检的基础上,工业AI显示出应用于多个行业、多个工业流程的潜力。

实际上,经过数年在产业互联网领域的实践,AI龙头企业助产业智能化升级的能力已有显著增强。在2021数字生态大会上,汤道生表示,当前云智能的总体布局已经完成,云智能形成一套战略架构,包括在基础底座层提供领先算力、丰富储存等资源,在智能平台层为行业开发者一站式平台服务,在产品和服务层将AI原子能力封装为标准化服务,在智能生态层向金融、工业、教育等行业提供超90种全套智能化解决方案。

“云智能从数据这一核心要素资源出发,以数据采集、传输、存储和计算的全流程视角,综合应用人工智能、大数据、云计算和物联网等技术,完成了从‘单点智能’到‘全局智能’的升级。依托人工智能、大数据、云计算和物联网的云智能架构,贴合客户的产业场景需求,输出面向各行业的智能综合解决方案。” 汤道生表示。

具体到工业AI的解决方案,云智能形成了一套“方法论”。包括提供从数据到服务的一站式工业智能集成化应用实施环境,推动人工智能技术落地,助力提质增效降本。方案提供四大产品组件,实现模型迭代训练业务的闭环,产品功能可做客制化开发及本地私有云部署。

工业质检助企业一年省数千万元

在工业AI的工业视觉赛道,云智能的AI技术找到了施展能力的天地。

作为一家金属粉末注射成型(MIM)产品专业制造商,富驰高科的MIM产品质检环节此前面临明显的人工质检局限性,急需找到有效的AI质检方案。

“人工质检是用人多的地方,且面临明显问题。一方面,工作时间长且枯燥,人工拿着产品360度旋转找缺陷,每件检查时间长达1分钟,工作人员容易疲劳。另一方面,订单变动时无法准确适配人员,人力成本不断拉高,质检高峰期用人数量超过1500人。” 上海富驰高科自动化总监邓声志表示。

富驰高科在其它工序上基本实现自动化,唯独人工质检智能化升级遇到瓶颈。难点在于3C产品成像易造成高反光,难以判断是否正常反光,凹凸缺陷呈现难以凸显,机器检测易造成过杀。此外,工厂更换新产品时算法快速迭代的需求很难满足。

“我们与很多家AI企业沟通过,发现用心且有信心。在前期评估时便驻场调研并试验算法,使检验指标达到预期效果。看到的技术能力和信息,我们决定合作推进AI质检项目。” 邓声志表示。

AI工业质检年省数千万元成本,腾讯AI如何让工业更智能?

图为富驰高科的车间

优图实验室作为AI核心技术能力提供者深入参与了富驰高科的工业质检项目。云AI研发总经理、优图实验室副总经理吴永坚表示,AI技术应用到质检项目的过程中遇到了多个困难,在技术适应工业场景的要求并不断提升能力后,终才啃下富驰高科AI质检这块“硬骨头”。

一大挑战在于,为避免影响对下游组装,质检过程不能出现零部件漏检,AI质检对算法的要求极高,优图实验室不断针对性优化AI算法等能力后才达到0漏检。其次,进行工业AI改造不仅是算法的问题,还包括成像、后续流程改善等问题,需要一一解决。此外,AI质检不仅需要解决方案,还需要与产线配合,为解决流程中出现的具体问题,团队需要多次进入工厂学习和测试。

令邓声志印象深刻的是,在长达300天的研发周期中,团队与富驰高科团队开过两百多次超半个小时的技术讨论会议。云和优图实验室的工程、软件、AI算法、架构师等条线人员深度参与,双方在各个过程中不断碰撞和调整,才“磨”出了终满意的方案。

终,优图实验室团队创新地设计了光学一体技术,有效解决凹凸缺陷的成像技术难题,借助算法模型快速完成数百张高分辨率图片推理计算,结合迁移学习和缺陷生产技术,帮助富驰高科在早期产品样本数据不足的情况下达到生产指标。

AI工业质检年省数千万元成本,腾讯AI如何让工业更智能?

图为富驰高科车间AI质检环节

该AI质检速度相比人工质检速度提升了10倍,检测能力全面超越人工水平,解决人力水平难以标准化、状态不稳定、容易疲劳等问题,还可以24小时持续稳定工作。在几十台设备持续满载生产的情况下,该项目预计每年能为富驰高科节省人力成本数千万元。

在AI质检方面,优图实验室仍针对多种工业产品持续探索。在华星光电AI工业生产检测的项目中,协助华星光电对基板进行质量检测,终AI识别速度比人工判片提高了5-10倍,每年可为华星光电节约超千万元的成本。

AI工业场景扩大

以工业视觉赛道为突破口,的AI能力在工业领域不断磨练升级,逐渐扩大AI工业场景。

作为旗下的机器学习研发团队,优图实验室依托在人脸检测、图像理解等领域的技术积累向工业AI领域开拓,其技术能力瞄准了越来越多工业领域的痛点。

从需要AI助力的工业细分赛道看,吴永坚表示,工业有3C、锂电、物流、制药、汽车、白酒等众多赛道,几乎所有细分赛道的AI场景当前都处于早期状态,且不同赛道间差异大,进行整个工业AI标准化不现实。要实现工业AI标准化复制,首先要聚焦重点赛道标准化。例如,不同种类的3C结构件在光机电的很多方面接近,硬件解决方案有可能做到标准化,算法解决方案也相通。

吴永坚表示,优图实验室选择了几个赛道,潜心打穿打透,有信心做出易复制的方案。而通过逐步解决多个3C结构件的工业AI问题,可以逐渐在3C细分赛道奠定能力基矗在3C等关键赛道积淀能力后,再跨赛道解决其他领域的工业AI问题。

吴永坚表示,从上游工艺做到下游质检,工业AI可以形成一个闭环,带动智慧工厂应用场景,这将是优图实验室接下来将探索的方向。

从一个工业场景到另一个工业场景,从一个工业细分赛道到另一个赛道,AI正逐步推动工业高端转型升级,AI技术赋能已成为产业升级的一大动力。

“在我国经济提速换挡的关键时期,将始终坚持‘产业数字化助手’定位,助力产业数字化发展。云智能不仅仅是数字化工具,它还是为各行业塑造竞争优势的新生产力,要让人们工作更高效、生活更美好、体验更美好。”汤道生表示。

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