当AI视觉遇上“灯塔工厂”

一场疫情让我们深刻意识到了数字化的价值。无人工厂避免了人群聚集，数字化增强了供应链柔性，工业互联网满足了共享和协同需求，制造企業纷纷加快了数字化转型的步伐。有研究发现，人工智能的应用可为制造商降低最高20%的加工成本，到2035年，人工智能将推动劳动生产力提升27%，拉动制造业GDP达27万亿美元。更为重要的是，人工智能可以带动制造业的价值链重构，成为制造企业转型升级的最佳利器。

中国作为制造业大国，为人工智能提供了丰富的应用场景，人工智能在制造企业中的应用融合成为数字经济与实体经济的最佳结合点。施耐德电气武汉工厂作为智能制造的“明星工厂”，正在尝试将AI视觉应用到质检流程，并逐步将成功经验复制到全球。

绿色制造与智能制造融合发展

走进施耐德电气武汉工厂，映入眼帘的是全自动的装备生产线、各种类型的机器人，穿梭的智能物流车、视觉检测仪等智能设备。

施耐德电气制造（武汉）有限公司总经理李聪介绍说，武汉工厂于2012年4月份开始量产，2014年开始不断提升在精益管理和精益生产方面的能力，为接下来的转型做准备。2015年开始加速自动化改造。2016年开始，武汉工厂在全球超过200家工厂当中被评选为首家施耐德电气产品数字化解决方案的试点。2018年年初，获评世界经济论坛评选的发展中的“灯塔工厂”以及工业和信息化部认证的“绿色工厂”称号。

数字化转型每年可以为武汉工厂带来12%以上的运营及管理效率提升，15%以上的产品质量提升。此外，施耐德电气EcoStruxure数字化平台还可以对生产设备进行预防性维护管理，提升了设备可靠性和安全性。

李聪表示，在施耐德电气，数字化转型更加关注的是上下游的协同效应。“我们在部署数字化系统的时候，会把上游的供应商也整合进来，将供应商计划、库存、订单拉动、质量管理等能力协同进来。同时将客户库存管理、满意度持续跟踪等也整合到信息系统之中，实现上下游的真正协同。”

施耐德电气全球供应链中国区IT总监曹捷认为，施耐德电气的数字化转型是把绿色制造与智能制造融合在一起的，数字化夯实了数据基础，通过数字化手段不断提升能源使用效率，从而实现可持续发展。下一步可持续发展的重点会放在绿色能源推进，逐步实现所有能源的电气化，并进一步提高能源的利用效率。

云边协同构建AI工业视觉检测平台

施耐德电气业务遍及全球100多个国家和地区，拥有众多的工厂，仅在中国就有23家工厂、7家物流中心，生产种类繁多的各类产品。为了确保产品的高质量，施耐德电气所有生产线都遵循严格的质量检测流程。

为了解决传统人工质检效率低、传统视觉检测漏检率和误检率高等问题，提升检测效率和精确度，施耐德电气决定构建AI工业视觉检测平台，实现质量检测的自动化和智能化。“成功构建AI工业视觉检测平台的关键是检测模型的建模、训练和迭代，如果采用传统的自建服务器方式，我们将面临两方面的挑战：其一是模型的训练和迭代需要巨大的算力，成本非常高；其二是在进行模型训练时需要工程师到全国各地工厂去采集数据，需要投入大量的人力。”施耐德电气全球供应链中国区数字化解决方案负责人冒飞飞说。

为了应对这些挑战，施耐德电气决定采用“云边”协同的方式构建AI工业视觉检测平台，经过多重考量和选型，施耐德电气选择与亚马逊云科技合作，利用亚马逊云科技的机器学习服务Amazon SageMaker及其他相关服务，构建智能化的AI工业视觉检测平台，进一步降低了产品质量检测中的误检和漏检，提升了质量检测效率，推动了施耐德电气供应链的数字化转型进程。

由于采用了云边协同的融合架构，在云端可以实现海量样本数据的存储、标注，同时在云端通过Amazon SageMaker框架和弹性算力的提供来训练工业模型，通过云边协同的方式，把云端的模型下发到产线边缘侧，执行边缘推理，并通过产线端的数字化和智能化改造完成和工业控制元件的集成，从而实现一个整体的闭环回路。

目前，施耐德电气已经在中国的5家工厂、9条产线完成了AI工业视觉检测平台的部署，取得了相当好的经济效益，实现了漏检率为0，以及生产效率的大幅提升。按计划，中国的其他8家工厂、44条产线也会陆续集成到这套AI工业觉检测平台上。

冒飞飞表示，施耐德电气数字化转型通过四维融合全面提升效率，第一，是能源和自动化的融合；第二，是从终端到云的融合；第三，贯穿整个生命周期的融合，从设计与建造，到运营与维护；第四，是从分散式管理到集成化的企业管理。而AI工业视觉检测平台不仅实践了从边到云，从设计到运营，随着未来推广到中国23家工厂，也实现了从分布式到集中式管理的数字化四维融合理念。

将中国经验复制到全球

由于武汉工厂是施耐德电气在全球的数字化解决方案的试点工厂，施耐德电气在科技方面的创新投资和技术应用会选择在武汉工厂进行试点。未来，这些数字化技术会从武汉工厂走向全球。

谈及选择亚马逊云科技的原因，冒飞飞认为施耐德电气是一个全球性组织，施耐德电气需要全球性的云基础设施来支撑自己的业务战略。亚马逊云科技不仅在中国的本土化做得非常好，在全球也有非常好的网络，可以帮助施耐德电气把数据无缝传输到全球的其他工厂，同时将经验和能力也输送到全球。

在全球化部署方面，亚马逊云科技在全球有25个地理区域、81个可用区，这使得施耐德电气未来可以方便地将AI工业视觉检测平台复制到全球其他区域，避免重复开发。

此外，在技术层面，Amazon SageMaker在单个工具集中提供了用于机器学习的所有组件，使用户能以更低的成本、更轻松地在更短的时间内将模型投入生产。施耐德电气AI工业视觉检测平台的核心是模型训练，来自生产线的正样本上传到云端，并作为训练的输入数据传输到机器学习框架中进行模型训练，通过持续的训练和迭代，提升模型的精准度，在模型精准度达标后再部署到生产系统上。同时，Amazon SageMaker与亚马逊云科技周边服务紧密协同，极大地降低了开发难度，提升了系统的整体性能。

冒飞飞说：“在技术支持上，亚马逊云科技始终把客户的需求放在第一位，为客户提供及时的支持服务。”未来施耐德电气将在与亚马逊云科技的合作中，持续部署领先的AI解决方案，推动质量管理方式的数字化转型。