智能制造如何赋能生产线?

智能制造如何赋能生产线?

时间:2020-03-24 05:03 作者:admin 点击:
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工业制造业摆脱了手工制作,向机械化发展,目前我国工业制造业其实更多聚集在工业3.0时代,甚至有的还处于工业2.0时代,离工业4.0还很远。生产出来的产品质量无法与先进水平国家的产品相提并论,在世界上至今没有定价权,令我国处于被动状态。要想扭转此局面,就不得不改造工业制造,实现标准化,就需要向网络化、数字化、智能化转型发展。看智能制造技术如何赋能生产线?

以前,产品质量检测,更多是靠“经验主义”,导致产品出现瑕疵,安全事故不断,生产效率不高,成本逐年增加,给企业带来严重损失。伴随着自动化水平提升,生产效率得到进一步提高,可产品质量提升甚微。基于此,企业开始注意到数字化转型,利用物联网、人工智能等新技术赋能给机器,实现机器换人,提升产品质量。

市场引导,技术先行

以前,跨行业的两家企业没有关联,信息是“孤岛”,没有结合点。在工业4.0推进下,物联网发挥巨大能量,万物实现互联互通,打破“信息孤岛”,在人工智能、边缘计算等新技术支持下,产业上下游供应链被优化,价值链得以充分发挥,带来巨大经济效益。

就行业发展,机器视觉已在3C电子、汽车制造、半导体广泛应用。制造业需求的增长、智能化水平提高伴随基础设施完善而提升,机器视觉市场也在逐步扩大,进而拉动了机器视觉产业发展,截至目前,我国市场中机器视觉企业在短短几年达到了200家以上。

在实践中,机器视觉能以速度更快、精度更高、降本增效方式解决了人类用眼检测不足。

众所周知,机器视觉是人工智能应用最为广泛的领域,大量的用例都利用了高分辨率的摄像头,生成大量数据,而面对急剧膨胀式的数据增长,人工智能就发挥了重要作用。在智能制造的下,以AI为基础能力的视觉检测将大放异彩。其次,边缘计算。预计2022年,接近八成的企业所生成的数据,将从云端或集中式数据中心搬到边缘位置进行处理。

为了避免造成重大损失,瑕疵检测的数据可运用边缘计算处理,形成“云边互动”,通过对数据针对性的价值提炼,提供给企业更好的管理依据。

相互协作,赋能行业

当一个很小的缺陷会影响到整个制造商的生产效率和利润率时,一切细节都是至关重要的。可见,工业制造是个复杂的生产过程,技术要结合实际业务、场景、客户需求,方可实施有效方案。让瑕疵无所遁形。

目前,AI和边缘计算等新兴技术正在蓬勃发展,但面向真实场景需求的应用却少之又少。相信,未来随着技术不断更新迭代,赋能生产线,助推智能制造发展。