在物理世界与数字世界孪生的时代，传统制造业正经历着重大变革。人工智能技术在制造业领域的创新应用，让智能化的未来工厂成为现实。
成立于1994年的北京abb低压电器有限公司，主要生产终端配电保护产品和建筑电器附件产品，是abb全球重要的低压产品制造基地之一。如今，北京abb低压电器有限公司将人工智能技术引入到生产运作中，通过应用由自身工程师团队开发的mcb(微型断路器)外观检测系统，集成自动化设备并结合计算机视觉技术与ai技术提高了检测水平，使得生产效率获得极大提升。
ai技术助力北京abb低压电器有限公司提升工厂“智”造水平
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质量优先，提升客户体验
在产量不断增加的今天，单纯依靠”人眼“的检测，已经难以满足生产运作的需要。在实施ai项目之前，北京abb低压电器有限公司虽然对产品进行了100%的人工检测，检测产品是否存在破损、赃污、印刷、零件缺失等瑕疵，但由于要识别的特征类别众多，特征差异小，对检测人员的经验、责任心、生理状态都带来了极大的挑战。
北京abb低压电器有限公司总经理杨文广表示，如今将ai技术应用到外观检测中，通过机器学习不断优化检测模型，在提高检测稳定性、覆盖率和敏捷性的同时降低了检测人员的负荷，工厂的运营效率、产品质量都得到了大幅提升，也必将为客户提供更好的产品体验。
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敏捷高效，精准反馈
mcb外观检测系统涵盖两条生产线，方案合二为一又相互独立，既同时实现两条生产线的外观检测，又互不影响。为了能够满足两条生产线高峰时段的产能需求，系统使用了5台abb机器人。
在实时检测环节中，通过对前端图像的读取、收集与处理，打造敏捷、高效的缺陷检测能力，让所有瑕疵无处遁形。另外，系统可实时监控产品外观质量信息，运用云端大数据分析技术来精准反馈前端设备的生产运行状态，全面提升工厂整体制造水平。
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深度学习，无限可能
深度学习是人工智能的核心技术。检测模型能够在深度学习框架中得到训练，进行自我修正与完善，从而提高缺陷识别能力。mcb外观检测系统提供自动打标签功能，可生成标签数据和图片，质量人员只需要复查自动打标结果，进行纠错和修正，打包成增量数据，并发送到gpu训练服务器进行迭代学习，实现逐步迭代。此外，检测的入站信息，缺陷记录，以及缺陷图片均被存储在数据库永久保存。系统采用开放的模块化开发，优秀的集成性和扩展性为实现更加柔性、多样的智能制造提供了必要条件。
abb电气事业部智慧建筑业务单元亚太区负责人邹恩昌表示，作为新一轮全球科技革命和产业变革的核心驱动力，人工智能正在推动各领域从数字化、网络化向智能化加速转型。现在中国正在大力推进“新基建”，通过“新基建”带动新模式和新业态的发展。abb全新的产品与完善的解决方案会有更大的市场空间。随着建筑市场不断发展以及数字化市场的逐渐成熟，需要abb更加灵活快速地响应市场需求。abb有信心在未来市场竞争中继续保持传统业务的领先位置，不断促进在智慧建筑领域的革新与发展。
来源：机智网
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