【ZiDongHua 之方案應用場收錄關鍵詞： 智能制造 人工智能 機器人 數(shù)字化轉型 微億智造】
 
 
　　AI助推智能制造邁入新階段
 
 
　　隨著新一代信息網(wǎng)絡技術與制造業(yè)深度融合，先進的傳感技術、數(shù)字化設計制造、機器人與智能控制系統(tǒng)等日趨廣泛應用，促進制造業(yè)各環(huán)節(jié)呈現(xiàn)智能化發(fā)展趨勢。傳統(tǒng)制造企業(yè)想要解決毛利率低、附加值低、勞動力成本高等發(fā)展問題，只有通過數(shù)字化向上打通生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，向下拓展運營服務，才能實現(xiàn)整個工廠的智能化改造，從而進一步提高制造業(yè)的附加值。
 
　　“現(xiàn)階段，我國制造業(yè)數(shù)字化程度還并不高，雖然也有一些智能化改造，但對數(shù)據(jù)價值的挖掘也并不深，究其原因主要是制造業(yè)企業(yè)轉型本身是一個系統(tǒng)化工程，加上企業(yè)本身少人才、缺技術，導致轉型較為困難。”文淵智庫研究員王超告訴記者，AI技術的廣泛介入將是一個變數(shù)，它能為制造企業(yè)數(shù)字化轉型提供全方位的支持，幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化供應鏈管理、改善產(chǎn)品質量、創(chuàng)新商業(yè)模式、應對市場競爭等方面的能力。
 
　　制造企業(yè)的轉型之痛
 
　　在面對數(shù)字化洪流之時，相當多的制造企業(yè)其實并非不想轉型，只是不會轉，甚至不敢轉。
 
　　王超表示，制造業(yè)企業(yè)本身擅長生產(chǎn)制造，掌握著先進的商品生產(chǎn)工藝，但卻不懂人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等新技術，很難把數(shù)據(jù)利用起來，反哺生產(chǎn)經(jīng)營；制造業(yè)要做很多“臟活累活”，并且勞動報酬相較于互聯(lián)網(wǎng)、科技公司，差距非常明顯，這使得懂技術的人才并不愿意從事制造業(yè)，制造業(yè)行業(yè)面臨著人才荒；此外，由于缺少數(shù)字化技術的“基因”和人才，制造業(yè)企業(yè)在推動數(shù)字化改造時阻力重重，內(nèi)部難以形成合力。“多重因素加持之下，使得很多企業(yè)在面對數(shù)字化轉型大潮時，想轉但又不知道怎么轉。”
 
　　但在不可逆的大潮下，不少制造企業(yè)只能硬著頭皮隨波逐流。
 
　　制造企業(yè)數(shù)字化轉型過程紛繁復雜，而企業(yè)的產(chǎn)品質檢往往都是率先被數(shù)字化解構的生產(chǎn)環(huán)節(jié)。相關數(shù)據(jù)統(tǒng)計，質檢成本會占到銷售額的20%到25%，全國總體市場規(guī)模大約每年1400億，但已經(jīng)采用智能化工業(yè)質檢機的市場規(guī)模大約每年100億，市場占比僅7%。
 
　　過去的質檢以人力為主，嚴重依賴于質檢員的視力和經(jīng)驗。人工智能等數(shù)字技術的廣泛介入下，AI質檢成為當前的主流。不過，一般的AI質檢方案要先做產(chǎn)線改造，然后積累數(shù)據(jù)、訓練模型、調優(yōu)，最后應用到產(chǎn)線，整體部署成本極高、訓練周期長、柔性差，很難滿足制造業(yè)企業(yè)彈性生產(chǎn)的需求。
 
　　目前，市場上已經(jīng)存在不少AI質檢方案，但大多局限于單一技術，無法融合跨領域技術真正滿足應用點上的需求。“AI技術全面賦能制造業(yè)數(shù)字化轉型，顯然還有不少問題亟待解決。”王超坦言。
 
　　柔性生產(chǎn)的最后一公里
 
　　AI技術全面賦能制造企業(yè)數(shù)字化轉型或許還需要假以時日，但在其賦能下的智能制造，已經(jīng)由基于局部智能能力的升級逐步演變成面向全局智能的系統(tǒng)工程，企業(yè)的需求也逐步從產(chǎn)品需求轉化為整體解決方案的需求。
 
　　日前，微億智造以“工業(yè)人工智能+機器視覺”為主線，推出的“眼、手、腦、云”全棧式解決方案在產(chǎn)業(yè)界引發(fā)廣泛關注。
 
　
 
　　應用場中的微億智造高速飛拍成像技術。受訪者供圖
 
　　微億智造創(chuàng)新系統(tǒng)部負責人馬元巍博士告訴記者，微億智造的全棧式解決方案中，“眼”指的是微億智造自研的圖像感知技術與可組合光學成像系統(tǒng)；“手”即是機器人智能控制，所有的技術都要通過“手”來實現(xiàn)工程化落地；“腦”是更貼合離散制造需求的多任務學習和小樣本訓練技術；“云”則是一個既能為“腦”提供算力支撐，又能鏈接政府與企業(yè)的云平臺。“這一旨在打通‘工廠智能化柔性生產(chǎn)的最后一公里’解決方案，通過云端靈活算力的調用，可實現(xiàn)對質檢的統(tǒng)一工程化，以滿足工廠現(xiàn)場應用點上的需求，并進一步為企業(yè)轉型及政府管理提供有力支撐。”
 
　　業(yè)界普遍認為，以視覺AI為切入點的解決方案，具備柔性化部署、成本低、效率高等特點，顯然更符合制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉型需求。
 
　　馬元巍表示，如何用技術把數(shù)據(jù)運用起來，優(yōu)化流程、提高效率乃至產(chǎn)生新的價值點，是制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉型的關鍵。“以AI技術為基礎，能快速落地的解決方案完全可以從前端到后端、基礎硬件到算法平臺，實現(xiàn)對制造業(yè)企業(yè)的統(tǒng)一工程化賦能，促進企業(yè)的全流程智能化發(fā)展。”