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AI方案实现智能制造

摘要:智能制造概念最早提出于20世纪80年代，是随着计算机技术普及而

诞生的新概念。自智能制造概念提出后，世界各国都对智能制造系统与技术进行

了研究。1989年，日本提出研发智能制造系统计划，1994年，日本启动了该计

划，开始研发智能制造系统。1992年，美国实施了新技术政策，加大投资力度大

力支持智能制造技术的研发。1994年，欧盟也启动了智能制造技术研发项目，并

取得突破性进展，开始尝试应用智能制造技术。不难看出，世界各国都已把智能

制造技术作为重振工业制造的重要手段，很多国家已意识到，智能制造是提高制

造业国际竞争力，实现自动化、无人化、智能化生产的关键技术，所以纷纷投资

智能制造技术研究。从当前智能制造技术与系统的发展趋势来看，正在逐步走向

经济化、绿色化、无人化。智能制造技术与系统应用的目的不仅是为了提高生产

效率，更为了降低生产成本，从而实现以低成本取得最大化收益，智能制造的经

济性是不容忽视的问题。近几年来，高新设备、智能设备、信息设备及其相关技

术不断涌现，市场价格大幅度下降，所以经济化将成为智能制造技术与系统发展

创新的主要方向。以智能制造为代表的新⼀轮产业变⼀迅猛发展，数字化、⼀络

化、智能化⼀益成为全球制造业的主要趋势，在全球经济新形势及国民经济新常

态下，加快制造业的智能转型升级迫在眉睫。⼀前，我国制造业机械化、电⼀

化、⼀动化、信息化并存，不同地区、不同⼀业、不同企业间发展不平衡，总体

来看，传统制造业仍占据主要地位，⼀动化、智能化⼀平较低。我国根据世界经

济科技发展新趋势和⼀新型⼀业化道路的要求，已着⼀推进产业结构优化升级的

部署，即形成以⼀新技术产业为先导、基础产业和制造业为⼀撑、服务业全⼀发

展的产业格局。

关键词：智能制造、AI方案、深度融合

当前工业制造正处于智能化转型的过程，整体AI技术渗透率还很低，中国

作为世界的制造强国，制造业占比世界的百分之三十。AI技术在生产环节应用场

景最广，AI技术的优势已在智能检测领域得到了体验。同时，制造业AI应用处

于起步阶段，AI质检是应用主场景。传统的人工质检，覆盖率低、速度慢、标

准不统一、影响视力、招工难、质检易出。而AOI质检的开发、适配难，适

应性弱，经验无法积累，难以大规模推广。从整个市场来说，AI异常检测场景应

用广泛，未来五年可参与规模超5千亿，AI异常检测可服务于工农业各细分领域，

中国仅制造业又细分31大类，191中类，525小类占30%及1.05亿从业人员，市

场的需求面很大。而人工智能AI方案就为制造业带来了福音。AI贯穿于制造的

主要环节：

工厂制造流程

这里的标签缺陷、螺钉缺失、点胶面积、贴片位置等检测项目实现了AI检

测，其质检准确率由传统机器视觉检测的90%提升到了99.9%，工作量降低60%。

同时，由于AI的介入，企业生产环节得到了降本增效。可以说，AI已经在工厂

实现了工位级、线体级、车间级的规模应用。

工厂AI一站式解决方案

从另一个意义来说，百分之99.9%的质检准确率堪称是划时代意义的数字，

这意味着人工智能和制造产业的融合是深度的，人工智能的角色从辅助将变为原

生。

目前很多企业工厂采用工业相机拍照、图文图片模板比对的视觉检测方式。

这种方式的确相比人工检测提升了效率，但也产生了新的问题，由于产品自身质

量波动、图像取像角度、亮度变化甚至环境因素的干扰，视觉检测的准确率始终

难于提升，最高只能到80%左右。而且，开发适配难、适应性弱，当产线从A产

品切换到B产品时，期间需要经历很长一段时间的调试。而AI智造方案通过传

统视觉+AI，精度/效率大幅提高。

传统视觉融入深度学习，自动图像特征提取，基于大量的历史缺陷图片完成

模型训练，只要检测物的相似度达到一定程度就完成检测过程，不仅准确率高达

99.9%，而且适应性更强。

要达到把AI带到每条厂线的目标是艰难的，需要跨越AI质检设备和企业

AI运维两大痛点。首先是缺乏性价比高的自动化设备；而且运维复杂，算法精度、

训练能力、算力扩容等方面问题很多。纵观业界，缺少既懂行业知识，又在AI

能力上强的综合玩家，这是制约普通工厂拥抱AI的主要问题。而智造AI方案，

就是为解决这个问题而生：AI使能平台+成熟AI应用，打造一站式解决方案；

降低AI应用门槛、端到端高性价比、普通工厂也能用A