计世网

当智能制造遇到AI,施耐德电气的转型成效“看得到”
作者:刘沙 | 来源:计世网
2021-11-03
施耐德电气武汉工厂是如何提升质量检测效率,实现全自动和智能化的?

 

  走进坐落在武汉东湖开发区的施耐德电气武汉工厂,你会看到一个非常明亮、整洁、有序的现代化车间,一排排自动化的流水线、机械臂有序的忙碌着,少数工人在流水线旁进行辅助操作……这里生产的微型断路器、接触器、工业控制与信号元器件将销往全球各地。

施耐德电气武汉工厂-自动化产线

  这家工厂是施耐德电气在实施“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。该工厂总面积达10万平方米,在设计阶段就采取了节能设计,并使用了诸多先进的施工工艺和管理理念,达到了目前最高的绿色建筑标准要求。

  2018年,施耐德电气武汉工厂通过应用施耐德电气面向工业领域的EcoStruxure架构与平台,实现了高度自动化,并因率先在中国应用智能制造技术,被工信部评为国家级“绿色工厂”,被达沃斯世界经济论坛专家委员会评为发展中的“灯塔工厂”,还入选了施耐德电气的“零碳工厂”,跻身世界顶级制造业“先锋”行列,在推动当地经济,吸引就业、促进社会发展方面做出了很大贡献。


施耐德电气武汉工厂-自动化机器人应用

  用IT赋能数字化建设

  据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介绍,施耐德电气武汉工厂隶属于施耐德电气的全球供应链部门,主要是通过四维融合来实现数字化:一是能源+自动化,二是从终端到云,三是从设计与建造,到运营和维护,四是从分散式管理到集成化企业管理。

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

  施耐德电气全球供应链中国区IT总监曹捷告诉记者,为了给全球供应链部门提供支持,IT部门定义了IT赋能的四个核心领域:第一个是数字化基础,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;第二个是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;第三个是数据服务:在数据之上进行大数据分析,实现洞察和智能决策;第四个是数字化应用,这是工业能力的集中体现,也是重要的数字化价值实现。

  针对这四个核心领域,IT部门每年都会有不同的侧重点,往年多是通过推进两个基础设施领域的项目来打造数字化高速公路、沉淀智能工厂的数据,现在和未来则会更侧重数字化应用的落地。


施耐德电气全球供应链中国区IT总监 曹捷

  “最近施耐德电气和亚马逊云科技共同打造的AI工业视觉检测平台就是数字化应用的具体实现。”曹捷解释到,“施耐德电气会联合广大合作伙伴共同建设这四个核心领域,亚马逊云科技就是施耐德电气全球的云服务合作伙伴。”

  据了解,施耐德电气与亚马逊云科技在中国的合作始于2013年,当时施耐德电气武汉工厂搭建计算平台,采用了亚马逊云科技的云网络、云存储、云算力;2020年,随着施耐德电气数据中台的建设,采用了亚马逊云科技的数据仓库和数据分析能力;2021年,施耐德电气开始搭建全球供应链(中国)的“云-边协同AI工业视觉检测平台”,采用了亚马逊云科技的机器学习服务。

  曹捷指出,“借助亚马逊云科技不断更新的服务种类,施耐德电气可以不断快速建立能力平台,敏捷响应不断变化的业务需求。”

  借AI提升产品检测效率

  以AI工业视觉检测平台为例,这是一个“云-边-端”一体化协同、“数智”闭环的解决方案,可以实现产品质量缺陷的智能检测。

  由于施耐德电气武汉工厂生产的产品种类繁多,为了确保产品的高质量,施耐德电气所有生产线都要遵循严格的质量检测流程。

  过去,产品的外观质量检测是由人工目视检测和传统视觉检测方式完成的。这些检测方式的漏检率和误检率比较高。为了提升检测效率和精确度,施耐德电气决定构建AI视觉检测平台,实现质量检测的自动化和智能化。

  冒飞飞指出,“成功构建AI工业视觉检测平台的关键是检测模型的建模、训练和迭代,如果采用传统的自建服务器方式,我们将面临两方面的挑战:一是模型训练和迭代需要巨大的算力,成本非常高;二是在进行模型训练时,需要工程师到全国各地工厂去采集数据,要投入大量人力。”

  为了应对这些挑战,施耐德电气采用“云边”协同的方式,利用亚马逊云科技的机器学习服务Amazon SageMaker及其他相关服务,构建了智能化的AI工业视觉检测平台。该平台是在云上进行模型训练和迭代,以及模型全生命周期管理,边缘端软件是边缘检测系统,硬件是带GPU的推理机和工业相机,通过工业相机采集产品外观照片,通过一系列安全认证后上传到云端,存储在Amazon S3上。然后利用Amazon SageMaker完成模型训练和迭代,在精准度达标后,将模型部署到边缘检测系统上;随后来自生产线的照片实时进入边缘检测系统,并进行边缘推理运算,再将结果返回到边缘检测系统,自动标识出产品是否合格,以及不合格的缺陷位置。


施耐德电气武汉工厂-AI工业视觉检测平台应用场景

  冒飞飞补充到:“亚马逊云科技是施耐德电气的长期合作伙伴,我们能迅速了解到亚马逊云科技提供的服务,及其对我们业务提供的帮助。在 AI工业视觉检测平台项目中,Amazon SageMaker的技术优势、亚马逊云科技支持团队的快速响应,还有亚马逊云科技的全球化部署,可以充分满足我们现在和未来的需求。”

  让工业场景更智能

  据施耐德电气制造(武汉)有限公司总经理李聪介绍,AI工业视觉检测平台带来了很多好处:


施耐德电气制造(武汉)有限公司总经理 李聪

  第一,在工作量方面,以前产品要靠人工一个一个拿起来检测,从正反面、侧面等各个方向去看,非常耗时。现在通过自动化方案,可以让产品的360度都被摄像头拍到,提高了检测效率。

  第二,在检测精度方面,AI视觉检测极大提升了检验的精度,改善了漏检率和误检率,让漏检率达到0,误检率小于0.5%。“这在视觉检测方面绝对是一个突破性的、创新的举措,因为这极大的保障了我们客户的使用体验和安全体验。”李聪谈到。

  第三,在波动性方面。与传统的视觉检测相比,AI视觉检测效果极其稳定。李聪解释到,传统的视觉检测是采用工业相机,而基于AI的视觉检测,与人工检测和传统视觉检测相比,稳定性提升了8%以上。

  通过部署领先的AI解决方案,施耐德电气武汉工厂提升了质量检测效率,改变了施耐德电气武汉工厂核心的质量管理方式,实现了全自动和智能化。

  曹捷透露,如今,该AI工业视觉检测平台已经部署在施耐德电气中国区5家工厂的9条产线中,取得了很好的质量和成本效益,也充分验证了Amazon SageMaker支撑工业智能场景的平台能力。施耐德电气计划,未来把AI工业视觉检测场景进一步拓展到其他8家工厂的44条产线中。

  冒飞飞表示,AI工业视觉检测平台很好地践行了施耐德电气从边端到云,从分散式管理到集成化管理的数字化四维融合理念。通过与亚马逊云科技的合作,将AI应用成功落地到了工业生产场景,推动了施耐德电气供应链的数字化转型进程。

 

责任编辑:刘沙