AI视觉检测进工厂 漏检率降至0%

本报记者 曲忠芳 李正豪 武汉报道

全球智能制造热潮势不可挡。作为老牌国际制造业巨头的施耐德电气，在全球拥有200多家工厂和98个物流中心，如何通过数智化升级实现降本增效，更成为其获得新的核心竞争力的重要考验。

日前，《中国经营报》记者实地探访了施耐德电气全球供应链中国区·武汉工厂（以下简称“武汉工厂”）。在施耐德电气的200多家工厂中，武汉工厂是该集团全球第一家精益数字化管理系统的试点单位，早在2018年时，通过应用施耐德电气面向工业领域的EcoStruxure架构与平台，武汉工厂就完成了数字化升级改造，在优化生产和运营流程的同时，将能效提高至新的水平，目前已发展成为全球制造业的“标杆”级工厂之一。

AI视觉取代传统人眼，效率大幅提升

武汉工厂总经理李聪告诉本报记者，武汉工厂从2012年4月投产，业务范围是制造和销售小型断路器、接触器及控制与信号产品。2018年，通过应用施耐德电气EcoStruxure平台，对楼宇、配电、机器、工厂、电网完成了系统升级改造。在分布于各办公区域、生产车间的55个终端配电箱中，改造安装了348个无线电能测量模块、46个智能网关模块，这样能够有效实现终端用电监测与故障预警，保证了供电的连续性，实现工厂配电系统、生产系统端到端的透明化。

在武汉工厂车间里，记者看到在产线标识“焊接”“绕线”的几个玻璃窗口内部，安装了几个摄像头，它们正在检测检验零件产品，检测检验的数量、合格率等多维数据会实时显示在旁边的一块屏幕上。

一位工作人员介绍，这是施耐德电气使用亚马逊云科技构建的“云-边协同AI工业视觉检测平台”。传统模式里，工业检测依靠的是工人目视检测，引入AI视觉后，实现了产品质量检测的自动化，可以大幅提高检测效率。

施耐德电气全球供应链中国区IT总监曹捷指出，截止到目前，AI工业视觉检测平台已经在5家工厂、9条产线完成了部署应用，AI视觉检测的误检率降到0.5%以内，大幅降低了返工的工作量，并且漏检率已降到0%，提升了产品质量及可靠性。通过云边协同，实现了云端对边缘端的统一管理，确保多边缘端能够同时完成模型迭代升级和管控，从全生命周期的角度管理分布在不同工厂的模型。更为重要的是，作为一家全球化企业，施耐德电气在全球很多国家和地区都有类似的生产线和产品，这些训练好的模型和架构未来都可以部署到全球范围的生产线。未来计划还有其他8家工厂、44条产线陆续集成到AI工业视觉检测平台上。

部署AI工业视觉检测平台，是施耐德电气数字化、智能化转型的一部分内容，也是提升其全球供应链核心竞争力的举措之一。众所周知，对于制造企业来说，从前端的销售实现订单，到计划、采购、生产以及交付，这些企业价值链的重要环节，均是由供应链来执行实现的。

公开数据显示，施耐德电气成立于1836年，2020年全年营收达到252亿欧元，自其1987年进入中国市场以来，中国已发展成为施耐德电气全球第二大市场，在国内拥有1.7万多名员工，设立了23家工厂、7家物流中心，拥有1100多家分销商和1600多家本地供应商。

谈及施耐德电气全球供应链的IT管理经验，曹捷表示，IT系统自2000年至今经历了三个阶段的迭代升级，2017年起，为适应不断变化的业务发展和数字化转型需求，施耐德电气IT部门打造了业务中台和数据中台，以对接后台，保障后台的稳定；另一方面，将企业内部的封闭系统演进为一个开放系统，实现对上下游企业的能力输出，包括数据的勾连打通，形成一个端到端的数字生态。

上“云”：制造业数字化转型的主要途径

在探访武汉工厂期间，本报记者还了解到，成熟的“云化”技术已越来越成为制造业厂商数字化转型的主要途径。

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表示，以往制造企业的生产数据是比较封闭的，施耐德电气“上云”一个非常大的前提是保证数据安全。“只有在保证数据安全的情况下，我们才愿意去拥抱云。”除了AI工业视觉检测平台，施耐德电气在中国的数据中台也是依托亚马逊云科技的技术栈搭建的，双方未来仍存在较大的合作空间。

冒飞飞透露，施耐德电气内部是有专线、专网的，与亚马逊云科技的合作，可以看作是将后者的AI等技术能力融入到内网中。此前已评估过数据的安全性，放在亚马逊云科技的云平台上没有泄露的风险。从外部供应商的接入来看，目前采用的方式是通过物联网做相应数据的脱敏与隔离，即从物理层面打消供应商对数据安全的顾虑。

亚马逊云科技相关负责人透露，随着中国从顶层设计上加快推动制造业数字化转型，以及各地产业集群的协同创造了巨大的数字化转型需求，云计算和人工智能技术正成为驱动行业产业升级的核心动力，这也给亚马逊云科技等云服务厂商提供了良好的机遇。从施耐德电气所在的工业制造领域，亚马逊云科技的产品及服务可以广泛应用于数字化工程与设计、高效运营、智能工厂、互联网产品与服务等重点场景。

需要指出的是，中国制造业数字化转型也面临一定的挑战。上述亚马逊云科技负责人指出，大多数制造业企业的数字化仍停留在试点阶段。制造业企业需要制定切实的数字化转型战略，但是一些原因造成企业的数字化转型停滞，例如缺乏明确的战略目标、缺乏数字化人才、业务模式和组织架构调整困难，以及缺乏创新文化等。数字化转型亟须突破设备连接的瓶颈。由于工业设备的联网率不高，传统制造业改造成本高，尤其是中小企业设备改造和数据采集难度较大。在迈向智能制造的过程中，企业需要处理、分析和共享数据以提高业务价值，而大部分制造业企业并不具备这样的条件。

不难看出，数字化转型是所有企业的挑战和机会。中国制造业企业近年来步入发展升级的快车道，大型工业企业面临数智化升级，中小企业也提出数字化转型的要求。数字化转型既是新阶段对传统企业的挑战，也是企业获得新的核心竞争力的机会。

（编辑：吴清 校对：颜京宁）