案例精编丨智慧工厂升级 AI加速制造业数字化转型

  【天极网企业频道】当前，新一代信息技术与制造工业的深度融合，使制造模式、生产组织方式、产业结构发生了深刻的变化。

  随着智能化生产的深入发展，智能化工厂的建设速度越来越快，“灯塔工厂”的成功实施，将对其他生产企业在智能化工厂的建设中起到很好的示范和引导作用。

  从2018年开始，世界经济论坛与麦肯锡公司开始了一项全球性的“灯塔网络”计划，目的是为制造行业找到一个数字化转型的样板，并帮助其他工厂迅速、大规模地应用新技术，采用可持续的解决办法，逐步和大规模地完成劳动力的转移。

  截至2021年9月，全世界已经有90个“灯塔工厂”。被选中的“灯塔工厂”，积极应用自动化、工业物联网、人工智能、数字化、大数据分析等先进的技术，将自己打造成“数字化制造”、“全球化4.0”的典范，为其他制造业企业实现数字化、智能化转型提供了生动的实例，同时也为企业的应用和应用提供了一个可借鉴的范例。

  施耐德武汉的武汉工厂，是世界领先的灯塔工厂，也是施耐德电气的“世界领先的智慧制造与绿色能源生产基地”。

  尤其是近几年，在“云、数、智”的号召下，施耐德武汉工厂，与亚马逊云公司进行了深度的合作，加速了数字化和智能化的变革，加强了终端到终端的供应链能力，为中国制造业实现“云中转”和“智造”的转变提供了重要的借鉴。

 

  模范工厂出现问题

  施耐德电气武汉工厂是在实施“西进战略(Go West )”大背景下，于2012年2月投资建立的制造业实体公司。

 

  据了解，该厂占地面积10万平方米，在设计时采用了节能设计，采用了许多先进的施工技术和管理思想，达到了当前环保建筑的最高标准。

  施耐德武汉厂利用EcoStruxure平台解决方案，在工厂内安装了348套无线电能测试模块，以及无数的压力、温度、湿度传感器，可以对车间的电力设备、空调设备进行实时监控和智能维护预报。

  施耐德电器武汉厂因其卓越的规划而被工信部授予全国“绿色工厂”称号，并被达沃斯国际经济论坛专家委员会评选为“灯塔工厂”，并被施耐德电器公司列入“零碳工厂”，这不但对本地经济起到了巨大的推动作用。

 

  施耐德电器武汉分公司是施耐德电器全球供应链事业部的下属机构，其核心业务是以四个维度进行整合：一是能源+自动化，二是从终端到云，三是从设计、建设、运行、维修;四是从分散经营向一体化经营。

  但就是这样一个示范工厂，此前也遇到一些难题。

  施耐德电气武汉工厂的主要产品是小型断路器、接触器以及各种控制按钮和信号电器部件。虽然部件本身的结构并不算复杂，但生产过程中会涉及大量的焊接、绕线操作，即便是用全自动化设备来生产，也不可能将液态的焊锡、柔软的铜丝加工到每一次的厚度、形态的完全统一。

  由此而来的是，繁重的检测工作。此前，施耐德电气采用的是常规的人工目视检测方式，质检员会对比产品照片检查产品的外观缺陷。但产品出现缺陷的位置有极大的随机性，给检测带来一定困难。另外，质检员长时间盯着屏幕工作，还存在疲劳、效率降低等难题，直接影响到生产能力。

  因此，施耐德电气希望找到更有效的解决方案来加强智慧工厂的建设。

  人工智能改造智能工厂

  而在 AI技术不断发展、落地生根的过程中，施耐德武汉的生产车间，也在不断地进行自动化、智能化的品质检测。

  最后，施耐德公司与亚马逊云公司合作，通过 Amazon SageMaker机器学习以及一系列的相关业务，在云上实现了对 AI工业视觉质量的采集、模型的训练和迭代，构建了一个高效的“云-边协同 AI工业视觉检测平台”。

 

  为了和亚马逊云公司的合作，施耐德电器将会联合所有的合作伙伴，在这四个方面进行开发。

  第一，数字化基础：通过IT基础架构和安全来提升对于数字化上层能力的支撑;

  第二，EcoStruxure IoT方案：把数据感知下沉到工厂的设备，实现物联互通、数据采集;

  第三，数据服务：在数据之上进行大数据分析，实现洞察和智能决策;

  第四，数字化应用：这是工业能力的集中体现，也是重要的数字化价值实现。

  事实上，施耐德电器早在2013年就和亚马逊云公司建立了一个云网络，云存储，云运算，云运算，云平台;施耐德公司利用亚马逊云计算技术，在2020年建成自己的数据中心。

  而这一次，施耐德电器打造的“云边协同 AI工业视觉测试平台”，其核心就是建模培训，将从生产线上采集到的样品数据上传到云端，然后将其转化成机器学习的数据，然后通过不断的反复练习，不断提高模型的精度，直到达到标准，才会被应用到生产系统的边缘设备中。

  此外，“云边协同 AI工业视觉测试平台”能够对产品的质量和缺陷进行智能化的检测，与以往的传统质检相比，它仍然是用工业相机对产品各个表面进行拍照，然后与标准产品进行对比，但比较步骤的操作由 AI完成。

  据了解， AI工业视觉技术的错误检出率能在很长一段时间内维持在0.5%以内，而漏检率则为0。

  此外，施耐德电子 AI工业视觉测试平台以建模训练为核心，将从生产线上采集的样品数据上传至云端，然后将其转化为训练的数据，然后将其导入到机器学习框架中，进行建模训练，不断地进行反复的训练，不断提高模型的精度，直到达到标准，才能将其应用于生产系统的外围设备。

  写在最后

  施耐德电器在中国拥有23个工厂和7个物流中心，致力于实现工厂智能化、数字化的目标。这一次，亚马逊云科技和施耐德电子公司在人工智能领域的合作，将会让他们的行业更上一层楼。

  亚马逊云公司一直在为客户提供云计算和人工智能解决方案，帮助用户实现个性化的工作，而个性化的机器学习和高性能计算技术，也为客户提供了持续的发展空间。