7月24日,在數(shù)字中國建設(shè)峰會 - 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)大會上,騰訊云聯(lián)合中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院發(fā)布了工業(yè)AI質(zhì)檢標準化研究成果,該研究成果基于騰訊云與寧德時代等制造企業(yè)在工業(yè)AI質(zhì)檢上的深度合作,全景呈現(xiàn)了工業(yè)AI質(zhì)檢在國內(nèi)電子制造、新能源等行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀,并首次結(jié)合云廠商在制造業(yè)領(lǐng)域的規(guī)模化實踐,為國內(nèi)工業(yè)AI質(zhì)檢產(chǎn)業(yè)生態(tài)的規(guī)模發(fā)展和企業(yè)的降本增效提供極具價值的參考。
業(yè)界專家認為,工業(yè)AI質(zhì)檢標準化研究也將進一步加速推動有關(guān)部門出臺相關(guān)標準,規(guī)范我國工業(yè)AI質(zhì)檢領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展模式,解決制造業(yè)檢測智能化瓶頸問題,助力我國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。
騰訊云副總裁、優(yōu)圖實驗室副總經(jīng)理吳永堅 發(fā)布工業(yè)AI質(zhì)檢標準化研究成果
作為國家經(jīng)濟基礎(chǔ),制造業(yè)正在加速向數(shù)字化、智能化時代邁進。在制造業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)過程中,涉及多種零部件的識別檢測應(yīng)用,然而傳統(tǒng)工業(yè)質(zhì)檢依靠人力,效率低、出錯率高,已經(jīng)越來越難以適應(yīng)企業(yè)數(shù)字化的發(fā)展訴求。因此,面向工業(yè)視覺缺陷檢測的工業(yè)AI質(zhì)檢,以AI智能化決策輔助或代替人工,成為解決制造業(yè)檢測智能化瓶頸問題的重要手段。
新能源創(chuàng)新科技公司寧德時代率先運用人工智能、圖像識別、機器學(xué)習(xí)、預(yù)測性算法和5G等新技術(shù),打造高效智能工廠。比如,將工業(yè)AI質(zhì)檢技術(shù)引入到動力電池若干工序中的安全判斷環(huán)節(jié),通過運用AI分析綜合判定產(chǎn)品的質(zhì)檢結(jié)果。浙江舜宇智能光學(xué)有限公司,在攝像頭模組外觀檢測中,引入工業(yè)AI質(zhì)檢技術(shù),通過拍攝產(chǎn)品多種視角、分析產(chǎn)品外觀質(zhì)量,設(shè)定判定準則,辨別缺陷種類、確定產(chǎn)品的合格情況。
類似的案例實踐還有上海富馳高科,其金屬粉末注射成型(MIM)產(chǎn)品由于形狀結(jié)構(gòu)復(fù)雜,導(dǎo)致一般的檢測設(shè)備和傳統(tǒng)人工檢測的方法難以滿足要求。針對這一痛點,富馳高科聯(lián)合騰訊云將光度立體成像技術(shù)、深度學(xué)習(xí)等工業(yè)AI質(zhì)檢技術(shù)引入攝像頭支架外觀檢測中,以AI技術(shù)分析產(chǎn)品外觀,通過80多個不同外觀拍攝視角,綜合判定產(chǎn)品的質(zhì)檢結(jié)果。AI質(zhì)檢速度相比人工質(zhì)檢速度提升了10倍,僅人力成本方面,預(yù)計每年就能為客戶節(jié)省數(shù)千萬元。
騰訊云副總裁、優(yōu)圖實驗室副總經(jīng)理吳永堅表示:“目前基于AI技術(shù)的工業(yè)質(zhì)檢解決方案,已逐步融入制造業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)流程中,通過云平臺、邊緣服務(wù)、設(shè)備硬件、軟件的有機融合,服務(wù)于工業(yè)企業(yè)。騰訊云期待建立工業(yè)AI質(zhì)檢行業(yè)標準,形成產(chǎn)業(yè)共識,優(yōu)化生產(chǎn)流程,助力制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。”
工業(yè)AI質(zhì)檢正在國內(nèi)快速落地,但行業(yè)尚缺乏統(tǒng)一的標準。研究成果指出,“雖然目前國內(nèi)外多個標準組織已經(jīng)對工業(yè)AI質(zhì)檢部分涉及的領(lǐng)域有相關(guān)研究分析和標準設(shè)立,但仍缺少體系化的工業(yè)AI質(zhì)檢標準,沒有具體結(jié)合工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域的特點進行技術(shù)分析,也沒有具體場景所對應(yīng)的技術(shù)能力要求,從而影響產(chǎn)業(yè)生態(tài)的規(guī)模發(fā)展。”
面對這樣的現(xiàn)狀,騰訊云基于在工業(yè)AI質(zhì)檢領(lǐng)域落地實踐的經(jīng)驗,建議在工業(yè)AI質(zhì)檢標準化實施路徑方面,能夠從硬件設(shè)備、機器學(xué)習(xí)平臺、運行及監(jiān)控軟件、軟硬件接口及協(xié)議以及安全五大方向,進一步明確細化規(guī)范要求,并結(jié)合工業(yè)質(zhì)檢場景的數(shù)據(jù)特點,保證算法的更強應(yīng)用適用性。
在工業(yè)AI質(zhì)檢基本技術(shù)方面,研究提出缺陷類型支持種類、重要性能評判指標、運行耗時、設(shè)備穩(wěn)定性、批量復(fù)制及成像一致性等要求。以設(shè)備穩(wěn)定性要求為例,工業(yè)領(lǐng)域的設(shè)備穩(wěn)定性至關(guān)重要,一旦工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備出現(xiàn)故障而停產(chǎn),將直接導(dǎo)致經(jīng)濟損失。AI質(zhì)檢技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域,其穩(wěn)定性應(yīng)與工業(yè)生產(chǎn)流水線的穩(wěn)定性一致,才能保證工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的整體穩(wěn)定性。
在工業(yè)AI質(zhì)檢標準化發(fā)展方向方面,該研究成果提出要匯聚工業(yè)AI質(zhì)檢產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈各方力量,加快重點關(guān)鍵標準研制,鼓勵重點企業(yè)試點示范,提升產(chǎn)業(yè)運行效率。同時,探索建設(shè)面向質(zhì)量運行和發(fā)展成效評估的公共服務(wù)平臺,從而更快、更好地推進工業(yè)AI質(zhì)檢標準化的落地。
當前,中國正處于經(jīng)濟提速換擋的關(guān)鍵時期,在制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型的背景下,未來AI工業(yè)質(zhì)檢應(yīng)用預(yù)計將會進一步成熟,從而帶動制造業(yè)、泛工業(yè)領(lǐng)域的自動化、智能化轉(zhuǎn)型升級。騰訊云也將始終堅持各行各業(yè)數(shù)字化助手定位,為各行業(yè)持續(xù)提供更多AI能力助推產(chǎn)業(yè)智能化升級。
