拥抱AI：智造时代里的“小轴承”也能撑起“大产业”

人工智能

2022-12-03 18:22:56

AI 在制造业：从质检到生产，全方位赋能

在竞争激烈的制造业市场，企业正承受着巨大的压力，必须不断创新和转型才能保持竞争力。人工智能 (AI) 技术的兴起为制造业带来了新的机遇，能够帮助企业解决诸多痛点，提升生产效率和产品质量。

AI 在质检中的应用：自动化质检，提质增效

在工业领域，摆脱人力质检的唯一途径是进行技术升级和转型。AI 质检的出现无疑是质检领域的福音，它可以帮助企业解决以下痛点：

人力短缺： 制造业快速发展，对质检人员的需求量不断增加。然而，由于质检工作繁琐枯燥，需要一定的专业知识和技能，导致质检人员招募困难，人力短缺成为制约制造业发展的瓶颈之一。
质检效率低下： 人工质检不仅速度慢，而且容易出错，这使得企业难以保证产品质量，也降低了生产效率。
质检成本高昂： 人工质检需要支付高额的人工成本，而且随着人力成本的不断上升，质检成本也在不断增加。

AI 质检的优势：

速度快： AI 质检可以快速扫描产品，识别并记录产品缺陷，比人工质检的速度快很多。
准确性高： AI 质检采用先进的算法，可以准确识别产品缺陷，避免人工质检中常见的误检和漏检。
一致性强： AI 质检不会受主观因素的影响，每次检测的结果都具有高度的一致性，确保产品质量稳定可靠。
成本低： AI 质检只需要一次性投入，即可长期使用，大大降低了质检成本。

代码示例：

import cv2

# 加载训练好的 AI 质检模型
model = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt", "model.caffemodel")

# 预处理图像
image = cv2.imread("product.jpg")
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 0.007843, (300, 300), 127.5)

# 通过 AI 模型进行预测
model.setInput(blob)
detections = model.forward()

# 解析预测结果
for i in range(detections.shape[2]):
    # 获取检测到的缺陷的置信度
    confidence = detections[0, 0, i, 2]

    # 如果置信度高于阈值，则显示缺陷框
    if confidence > 0.5:
        x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * image.shape[1])
        y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * image.shape[0])
        x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * image.shape[1])
        y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * image.shape[0])
        cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

AI 在制造业的其他应用

除了质检，AI 技术还可以在制造业的各个环节发挥作用，帮助企业降本增效，提升竞争力。

智能制造： AI 技术可以帮助企业实现智能制造，实现生产过程的自动化、数字化和网络化。智能制造可以提高生产效率，降低生产成本，并提高产品质量。
预测性维护： AI 技术可以帮助企业实现预测性维护，及时发现设备故障隐患，避免设备突然故障导致生产中断。预测性维护可以提高设备利用率，延长设备寿命，并降低维护成本。
供应链优化： AI 技术可以帮助企业优化供应链，实现供应链的透明化、可视化和智能化。供应链优化可以降低库存成本，提高配送效率，并提升客户满意度。

AI 在制造业面临的挑战和机遇

虽然 AI 技术在制造业具有广阔的应用前景，但其发展也面临着一些挑战。