案例展示

       浙江湖州的纺织印染工厂内，美欣达的智能验布系统正在运行中。过去，工厂往往以人工目测的方式检查布面瑕疵和色差，其检出率在70%左右，在搭载了百度智能云的智能验布系统后，其检出率不仅可达到95%以上，且速度比人工快2倍。东南相互电子的工厂中也是同一番景象。在印制电路板的生产车间中，通过AI质检在内的智能化改造后，企业产值提升18%，人均产值提升42%，报废成本一年降低1000多万。

制造企业的现状如何？

       提起轻纺工业，劳动密集、低科技含量、高污染等关键词总是挥之不去。美欣达以纺织印染起家，在几十年发展过程中，员工超过1.2W名、下设公司达到279家。数据孤岛问题愈发明显，业务数据在计量覆盖率、时效性等方面，无法支撑企业更深一步进行精细化成本管控。数字化转型迫在眉睫。在传统模式下，美欣达在产品检测上严重依赖人工主观判断，对于可能出现的破洞、污渍、勾丝、色污、擦伤痕等瑕疵，无法通过人工保证检测质量的一致性，过程中也容易受情绪、突发事件等多因素影响，很难提升检测效率。并且更严重的是，美欣达的人工成本已占到产品总成本的20%到30%。一方面随着劳动力红利消失，人工成本压力未来只增不减；另一方面，多品种、小批量、快交货等市场需求增加了产品交付的难度，最终也会反映在人工层面上。包括在能耗管理方面，由于自动化装备技术不成熟，大量数据躺在系统里，没有利用起来，反映在车间生产过程中，水电用量比较大，直指粗放的成本管理。同样的现象也发生在电子设备制造厂商中。在东南相互电子的车间中，对于传统“指甲盖大小”的印制电路板外观检测，在优先保证不良品不漏失的情况下，机器常常出现过杀现象，导致出现高达70%以上的假点。此后便需要大量人工在VRS机台进行图片复判，将实际合格的电路板再度送回产线。过程中，尤其是产品缺陷种类高达一百多个，仅仅一个熟练的复判员工的培训周期约需2个月，且人工复判准确率低，也导致了印制电路板直通率低的现象。

       种种问题层出不穷，而这也正是众多制造企业所面临的相同现状。

转型之痛，痛在何处？

       要真正帮助制造业更好地进行转型，首先需要搞明白他们的症结在哪儿。上述种种问题，背后是大量企业在产品检测、分拣上严重依赖人工，全流程追溯相对粗放，数字技术应用不成熟以及数据割裂等痛点的显现。如何让沉睡的数据“活”起来，成为了制造业企业转型的关键。解决问题的核心之一是将隐藏在专家脑海的工艺经验变成显性的数据资产，并转化为数据模型融入到组织管理中，过程中也需要从单一场景逐步拓展到整个生产链条上。而这只是最表面一层的原因。往更深的层次去探究，首先，在数字化转型的深水区里，企业害怕掉队，又往往畏而却步，还停留着大量“不敢转”与“不会转”的企业。个中原因在于很多企业看不清AI带来的价值收益，所以他们更倾向于在投入前算清楚产出这笔账。其次，制造业企业过去并没有适配于生产场景的算法模型，这也需要从百度和英特尔等拥有领先技术的科技公司引入，进而搭建自身的AI技术能力。或许，制造业迫切地需要一组数字化、智能化的系统解决方案，解决传统制造业工厂在质量检测、安全生产、能耗优化等核心场景遇到的难题，同时还能更直观地看到AI在生产过程中所产生的价值。为此，传统企业需要一条全新的数字化转型道路。而在这条路上，离不开百度“芯片-框架-大模型-行业应用”的端到端的自研技术能力，同样也离不开英特尔的超高性能算力支持。比如，百度智能云的“开物”工业互联网平台如融合了英特尔的算力技术，可以进一步帮助制造业企业降低他们建设数字基础设施的成本。具体而言，百度智能云可基于英特尔® 架构的边缘计算盒、边缘服务器提供强大算力，为企业搭建领先的工业Al底座。英特尔对36氪表示，边缘服务器搭载新一代英特尔® 至强® 可扩展处理器，边缘计算盒搭载英特尔® 酷睿™ 处理器，可加速人工智能推理性能，同时也可以来处理数据存储、数据处理、设备管理、资源调配等多种负载。强大的计算能力、低功耗、性价比高和安全可靠等特点，为企业搭建数字化平台提供理想选择。实际上，面向车间产线，AI质检能否让企业清晰的看到“投入产出比”成为制造业企业数字化转型成功的关键一环。在相互电子的车间中，百度智能云提供的AI质检技术，通过用几十万张图片去建立不同缺陷的AI模型，学习熟练员工的判定行为，对AVI机台出来的所有图片通过AI模型自动进行假点过滤，可以减轻VRS判定的工作量。根据内部数据测算，原有3台AVI机台白夜班需配备30名VRS人员，通过AI去掉80%假点后可减少18人，检测效率提升20%，VRS人员的培训周期也由2个月缩短至2周。

       美欣达亦然。AI能力的加持下，他们逐渐解决了从质量检测、产品交付与能源管控的痛点。其中，智能验布、色差检验的自动化成为现实。就结果而言，验布环节的缺陷检出率由70%提升到95%以上，速度比人工快2倍的同时，产品瑕疵漏检率也低于2%。再进一步，产品质量的向上追溯成为可能，即之后将能够知道整个生产线中是哪个环节的问题导致引起这些瑕疵，从而可以进行生产线的不断优化。

       另外，印染车间经过改造升级后，数据不再“沉睡”，只要工人一刷卡，屏幕上便可以自动显示详细数据，包括每台机器上的电力、燃气使用数据。百度智能云工程师谈到，接下来这些设备将实现自主决策，即不需要人工调节，而是通过AI实现能耗的自动优化与决策。变化是明显的。美欣达如今通过大规模使用百度智能云“度能”平台，对能耗过高的设备及时整修，大大降低了10%的能耗，一年下来单能耗一项可以节省100多万元。

       或许，百度智能云与美欣达、相互电子的智能化探索，将为传统制造业提供新的样本名片。