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        工業生產也有核心技術“卡脖子”?企業創新如何

        放大字體  縮小字體 發布日期:2021-09-12 22:16:36    作者:本站小編:可心    瀏覽次數:57
        導讀

        現在經常聽人說“卡脖子”、“核心技術”,那什么是“核心技術”?什么是“卡脖子”?現有的技術怎么就“卡脖子”了?搞明白這些才能去討論如何解決企業創新突圍的問題。核心技術一個是企業自身的核心產品技術,另一

        現在經常聽人說“卡脖子”、“核心技術”,那什么是“核心技術”?什么是“卡脖子”?現有的技術怎么就“卡脖子”了?搞明白這些才能去討論如何解決企業創新突圍的問題。

        核心技術一個是企業自身的核心產品技術,另一方面是賦能企業創新能力的IT技術。IT技術是企業實現數字化、智能化的基石,同時也就可能會成為企業卡脖子的點。

        很多人說到“核心技術”言必談芯片和IT基礎架構,這確實是“核心技術”,但是對很多企業而言這又不是“核心技術”,比如制造業。你不能指望一家生產衣服的企業去掌握“芯片”和“架構”,這是顯而易見的,對制造業企業而言,他們關注的是如何能夠實現快速高效、低成本的生產,提高生產效率的技術才是制造業的真“核心技術”。用做衣服舉例你可能認為技術含量不高,說服力不夠,下面就說一個現代工業生產的例子:

        相信很多人在電視、新聞或者現實中看到過工廠的生產流水線,在傳統的流水線生產中為了保證產品出廠的產品盡可能的都合格,通常會有工人靠肉眼在流水線末端檢查是否有螺釘漏裝、銘牌漏貼、LOGO絲印缺陷等問題。在現代制造業中,工業檢測是不可或缺的流程。但是傳統制造業中工人通過人眼檢測效率肯定是不高的,而且長時間工作還容易眼花犯錯,準確率也不高。

        后來,機器視覺的引入,比如通過拍照對比識別來判斷是否漏貼了銘牌,這就讓產品檢測準確率和效率獲得成百上千倍的提升。然而,構建一套行之有效的自動化機器視覺系統,需要耗費大量成本和時間,去進行定制化開發和驗證。同時,如果系統的通用性不佳,比如專門檢測是否漏貼銘牌不難,專門檢測是否有螺釘漏裝也不難,但是很難做到同一套系統中,難以在不同產線中上普及使用。因此,許多傳統制造企業,對機器視覺的應用都持觀望態度。

        以消費電器、暖通空調等產品著稱的美的集團,就遇到過這樣的問題,工業自動化只能做到這種程度了嗎?在美的庫卡機器視覺團隊看來,AI與大數據技術的結合,可以有效地應對這一問題。在普通的機器視覺解決方案中,可能就是采用類似庫卡KR AGILUS 這樣的緊湊型六軸機器人,加上工業相機,然后定制一套系統實現一種檢測。

        如何讓這套系統變得更通用更強大呢?美的機器視覺團隊與英特爾一起,構建了全新的、基于AI技術的工業視覺檢測云平臺。該平臺主要由前后端兩部分組成,其中工業機器人(比如前面提到的庫卡KR AGILUS)、工業相機以及工控機等設備,構成了圖像采集前端,部署在工廠產線上,通過OCR識別并交由基于英特爾? 處理器的工控機進行處理,這與傳統的機器視覺解決方案并沒有什么不同。

        執行圖像采集的機器人裝有兩個工業相機, 一個進行遠距離拍攝,用于檢測有無和定位;另一個進行近距離拍攝,用于 OCR 識別。以微波爐檢測為例,當系統開始工作時,通過機器人與旋轉臺的聯動,先使用遠距離相機拍攝微波爐待檢測面的全局圖像,并檢測計算出需要進行OCR識別的位置,再驅動近距離相機進行局部拍攝。相機采集到的不同圖像,會首先交由基于英特爾? 處理器的工控機進行預處理,根據檢測需求確定是否需要傳輸到云端,如果需要,則通過網絡傳送到后端云服務器上。

        真正讓這個解決方案發生變革的是根據檢測需求確定是否需要傳輸到云端,如果需要,則通過網絡傳送到后端云服務器上,云化部署的英特爾? 架構服務器集群,撐起了該云平臺的后端系統。這個云平臺沖鋒利用英特爾? Analytics Zoo提供的SSD(Single Shot Multibox Detector)模型對預處理過的圖像進行識別,提取出需要進行檢測的標的物,例如螺絲、銘牌標貼或型號等。

        通過英特爾? Analytics Zoo中集成的TensorFlow、BigDL等深度學習開發框架,系統可以通過不斷地迭代分布式訓練,提升對檢測物的識別率。

        創新也有了,“核心技術”問題也解決了,接下來做什么?美的的計劃又給了我們新的思路。美的計劃將基于分布式深度學習框架構建的工業視覺檢測技術,以云服務或邊緣計算的模式提供給廣大中小型制造業企業,讓他們也能在自己的產線上復制其能力。

        像這樣創新方案的成功落地,一方面,是在于企業能否精準地了解自己“核心技術”問題的關鍵,并建立解決問題的創新方案;另一方面,則在于選擇更強大的軟硬件產品。美的選擇了來自英特爾的技術支持,達成快速、準確的檢測處理能力。同時,在現有成就的基礎上,還在繼續探索云邊協同這一更有潛力的IT架構,來滿足場景化業務的新需求,并選擇了在這一領域頗有布局的英特爾合作。

        英特爾全面產品組合滿足邊云構建、擴展及轉型需求,軟硬加速方案和通用參考設計,幫助實現云邊平臺快速部署。目前,創新型物聯網企業京東方,已經成功與英特爾合作,基于英特爾提供的適用于智能邊緣計算平臺的軟硬件組合:英特爾?至強?可擴展處理器和OpenVINO?工具套件,整合產線工作負載,并通過云邊協同、AI和大數據技術實現更高效的產品缺陷檢測及不良根因分析。這樣從云到邊端的全鏈路數據治理,可以使整個架構足夠彈性、高效、按需調配資源。在業務上真正實現降本增效的目的。

        說到底,解決核心技術“卡脖子”問題的核心首先是知道什么才是自己的“核心技術”,對制造業而言能提升生產效率的技術就是“核心技術”,所有的一切都是圍繞如何提高生產效率。每一個提升生產效率的技術都是一次創新,通過與英特爾這樣老牌的技術企業合作,采用尖端的技術提升生產效率這就是在競爭者中突圍的最好方式。

         
        (文/本站小編:可心)
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