本文來自微信公眾號“常言道”。
制造業(yè)作為國民經(jīng)濟主體，是國家創(chuàng)造力、競爭力和綜合國力的重要體現(xiàn)。作為制造強國建設(shè)的主攻方向，智能制造發(fā)展水平關(guān)乎我國未來制造業(yè)的全球地位。工信部聯(lián)合發(fā)改委、教育部等多部門發(fā)布的《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》中明確提出，到2025年，70%規(guī)模以上的制造業(yè)企業(yè)基本要實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化，建成500個以上引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展的智能制造示范工廠等具體要求。
與此同時，面對供應(yīng)鏈環(huán)境不確定性的增加、人力等運營成本的逐漸攀升、“雙碳”戰(zhàn)略之下能源轉(zhuǎn)型的迫切要求等情況，制造業(yè)想要實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，邁向中高端水平，不僅需要從低附加價值領(lǐng)域向高附加價值領(lǐng)域兩端延伸，更重要是需要加快人工智能等核心技術(shù)規(guī)模化應(yīng)用落地。
在此背景之下，如何利用好人工智能這把利劍，加快新舊動能轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)傳統(tǒng)生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)型升級，也成為每個制造企業(yè)不得不思考的問題。
AI大生產(chǎn)平臺助力智能制造規(guī)?；涞?/strong>
5月20日，在深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心主辦、百度飛槳承辦的Wave Summit 2022深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會上，百度首席技術(shù)官、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心主任王海峰指出，在AI工業(yè)大生產(chǎn)階段，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的通用性越來越強，深度學(xué)習(xí)平臺的標(biāo)準(zhǔn)化、自動化和模塊化特征越來越顯著，深度學(xué)習(xí)應(yīng)用越來越廣泛且深入，已經(jīng)遍地開花。
從前沿科技到智能制造，飛槳作為中國首個自主研發(fā)、功能豐富、開源開放的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺，一方面深入各種實際應(yīng)用場景，發(fā)布豐富的產(chǎn)業(yè)級開源模型庫和詳盡的產(chǎn)業(yè)實踐范例庫，讓開發(fā)者更容易使用飛槳。另一方面，也積極與各種芯片、邊緣終端進行適配融合，形成了軟硬協(xié)同的優(yōu)勢。更懂場景的飛槳不僅在便捷、易用、效能等方面再度刷新記錄，更將為產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與前沿探索提供更加硬核的技術(shù)源動力。
截至目前，飛槳平臺已凝聚477萬開發(fā)者，服務(wù)18萬企業(yè)，創(chuàng)建56萬模型。依托飛槳，累計培養(yǎng)200萬AI人才。
直擊場景痛點，AI“智眼”和“大腦”帶給工廠的新想象
基于國家政策的推動，憑借對產(chǎn)業(yè)變革的強大驅(qū)動力，目前，以飛槳為代表的深度學(xué)習(xí)平臺在制造業(yè)的落地主要集中在工業(yè)視覺、工業(yè)設(shè)備監(jiān)控、數(shù)據(jù)智能和物流倉儲等應(yīng)用場景，在研發(fā)設(shè)計、優(yōu)化生產(chǎn)工藝和排期、設(shè)備運維、智能供應(yīng)鏈等環(huán)節(jié)發(fā)揮著“智眼”和“大腦”的支撐作用。
場景一：工業(yè)視覺
工業(yè)視覺檢測作為保障產(chǎn)品質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)，被廣泛應(yīng)用在鋼鐵、汽車、3C電子、印染紡織等眾多領(lǐng)域。在AI出現(xiàn)之前，往往是依賴人工檢測或者使用傳統(tǒng)圖像處理算法。人工檢測效率低，成本高，且容易受到人為主觀因素影響，傳統(tǒng)圖像處理算法對于復(fù)雜場景魯棒性差，而隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的AI算法出現(xiàn)，其有效地解決在復(fù)雜場景檢測中的問題，在實際的項目過程中對目標(biāo)識別具有更好的普適性。
某汽車零部件生產(chǎn)公司噴油器閥座瑕疵檢測每日平均需求4000-6000件，峰值12000件，此前只能通過人工肉眼來實現(xiàn)判斷。依托飛槳平臺完成噴油嘴識別模型，結(jié)合原有業(yè)務(wù)流程和硬件，實現(xiàn)零件瑕疵判讀的無人化，已經(jīng)節(jié)約近60萬/年的人力成本，并將檢驗效率整體提高30%。
基于百度飛槳研發(fā)的噴油器閥座瑕疵智能檢測設(shè)備
場景二：人員設(shè)備監(jiān)控
在24小時不停運轉(zhuǎn)的智能工廠里，突發(fā)的停機事件將會造成不小的損失。由于機床、工業(yè)機器人等設(shè)備的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，以往的設(shè)備監(jiān)管存在設(shè)備維護成本高、對維護人員的技能要求高、維修效率低等問題。同時，在眾多工業(yè)場景中，像重工業(yè)機械臂、電力塔無人機、自動導(dǎo)引車AGV因需頻繁充電所導(dǎo)致的安全問題，也成為生產(chǎn)管理人員工作的痛點。
當(dāng)前，AI工業(yè)設(shè)備開啟了智能廠區(qū)管理新思維，為“智能、高效、安全、可靠”地運行提供了新的護航能力。以華夏天信機器人有限公司基于百度飛槳開發(fā)出的輸煤膠帶智能巡檢機器人，不僅能實現(xiàn)高頻次、無間歇巡檢，還能通過攝像儀將實時視頻回傳并智能識別分析，一次性解決了工作效率、惡劣環(huán)境、作業(yè)安全等多項難題。
輸煤膠帶智能巡檢機器人
場景三：數(shù)據(jù)智能
如今，在工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級背景下，工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)在原本龐大的體量基礎(chǔ)上仍在飛速增長。但在支持上層應(yīng)用時，工業(yè)大數(shù)據(jù)在來源多樣性、數(shù)據(jù)時序性和機器復(fù)雜性上面臨諸多痛點。而如何從“人、機、料、法、環(huán)、測”等方面加強全生命周期數(shù)據(jù)開發(fā)利用，提升數(shù)據(jù)驅(qū)動作用，也成為行業(yè)需要突破的瓶頸。
以數(shù)據(jù)智能驅(qū)動制造企業(yè)提質(zhì)增效正成為制造業(yè)數(shù)字化的一個重要特征。越來越多制造企業(yè)將數(shù)據(jù)服務(wù)嵌入業(yè)務(wù)場景中，在工藝優(yōu)化、排產(chǎn)調(diào)度、異常預(yù)測與診斷問題等環(huán)節(jié)激發(fā)數(shù)據(jù)價值，甚至讓常人難以忍受的機器噪音在AI看來意義重大，它反映著設(shè)備的健康狀態(tài)和運行情況，并可針對性的進行設(shè)備預(yù)測性維護。
以某鋼鐵廠車間為例，飛剪設(shè)備剪下鋼帶后，會產(chǎn)生一個不到一秒的噪聲脈沖。通過百度飛槳進行AI識別，與典型噪聲特征集進行對比，在完成一段時間的生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計后，即可分析整個切割機器是否異常，減少70%的故障停機，同時，通過科學(xué)維修排班，優(yōu)化備件采購計劃，還可使維護成本降低25%，工廠產(chǎn)量提升20%。
面對制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的諸多痛點時，盡管人工智能技術(shù)可以提供新的解決方案，激發(fā)新的能力，帶來前所未有的價值。但在人工智能技術(shù)滲透到裝備、生產(chǎn)工藝、生產(chǎn)決策、產(chǎn)品全生命周期管理、研發(fā)設(shè)計等環(huán)節(jié)，實現(xiàn)規(guī)?；瘏f(xié)同應(yīng)用的過程中,如何讓制造業(yè)降低AI應(yīng)用門檻，更簡單、更靈活、更低成本地部署和使用AI，成為大多數(shù)制造業(yè)企業(yè)共同關(guān)心的問題。
場景四：智能物流倉儲
制造業(yè)與物流結(jié)合緊密，隨著制造業(yè)的高速發(fā)展，對自動化率、全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同和生產(chǎn)效率再提高等方向均提出了更高的要求，需要物流倉儲能夠匹配相應(yīng)的生產(chǎn)節(jié)拍。同時，據(jù)統(tǒng)計我國制造業(yè)生產(chǎn)成本中，物流占比高達三成，降低物流成本成為了制造業(yè)利潤提升的關(guān)鍵一環(huán)。
在物流行業(yè)，每天會產(chǎn)生海量的電子快遞單，NLP技術(shù)能夠大大提升快遞單信息結(jié)構(gòu)化效率。應(yīng)用飛槳自然語言處理開發(fā)庫PaddleNLP，可以實現(xiàn)從用戶提供的文字信息中快速抽取姓名、電話、省、市、區(qū)、詳細地址等內(nèi)容，形成結(jié)構(gòu)化的信息可以很好地輔助物流行業(yè)從業(yè)者進行有效信息的提取，從而降低客戶填單的成本。
如何更低門檻用上AI，快速成為行家里手？
面對智能制造發(fā)展的廣闊藍海，越來越多的開發(fā)者迫切希望找到深度學(xué)習(xí)模型在產(chǎn)業(yè)中落地的支點，掌握解鎖技術(shù)攻關(guān)和場景落地的“通關(guān)密碼”。
為此，飛槳攜手產(chǎn)業(yè)合作伙伴，聚焦智能制造八大核心主題，硬核打造工業(yè)高價值深度學(xué)習(xí)系列課程。聯(lián)合多位百度技術(shù)專家與行業(yè)專家，圍繞智能工業(yè)質(zhì)檢、產(chǎn)區(qū)安防、設(shè)備預(yù)測性維護等熱門賽道，直擊制造業(yè)轉(zhuǎn)型真實痛點，深度剖析技術(shù)難點及落地方案，深度講解如何降低AI開發(fā)和應(yīng)用門檻，共同解碼制造業(yè)數(shù)字化的新變革。
