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作者|桑明强
“一个新员工上手做外观检测过去需要培训2个月 , 如今一天就可以熟悉操作 。 ”在质检车间工作多年的胡师傅怎么也没想到 , 令人头疼的质检难题 , 如今被AI轻松解决 。
位于苏州常熟 , 一家4万多平米的车间内 , 正进行一场不同寻常的“生产改革”:一块块指甲大小的PCB电路板 , 在装有人工智能算法模型的摄像头下 , 精准快速地完成了外观检测 , 包括那些头发丝大小的瑕疵 。
胡平华是东南相互电子的一名IT经理 , 用他的话说 , 传统粗放式的生产经营模式已经到头了 。 这些年 , 东南相互电子一直在尝试通过多种办法解决质检难题 , 直到在常熟政府组织的一次“智改数转”活动上 , 东南相互电子与百度智能云建立了合作 , 情况才发生一些转变 。
其实在工业制造需求最旺盛的长三角地区 , 有过类似境遇的企业不在少数 。
问题是 , 虽然现在很多企业对云计算已经有了一定的认知 , 机器也都联网 , 甚至有的还搭建起自己的私有云 , 但把云服务的灵活性和配套性发挥出来的 , 让智能算法实现随取随用 , 真正做到 “深入产业”的 , 还是极少数 , 以至于云计算在很长一段时间处于舆论中心 , 实际进展却十分缓慢 。
背后的根本症结在于 , 工业制造类企业的智能化转型升级 , 不像互联网来得那般剧烈 , 它是重服务属性的 , 前期的调研、后期的跟踪和中期的交付一样重要 , 任何一个环节出现一点缺陷或者短板 , 都可能导致项目中断、甚至流产 , 这也解释了“为什么国内很多传统云应用已经不再适应现在的环境 , 在PMF逐渐失效的情况下 , 玩家也就慢慢地掉队了” 。
那么 , 智能制造的“中国样本”究竟需要什么样的云呢?
这篇文章来我们好好聊一聊 。
01深入产业 , 智能制造该这么做了我们先从地处长三角的另外一家公司开始谈起 , 它和东南相互电子有些类似 , 都是不露声色的黑马级玩家 。 成立于1993年的美欣达集团 , 是浙江当地有名的纺织类企业 , 类似优衣库、江南布衣这样的一线品牌 , 都是它旗下印染公司的客户 。
“美欣达正在进行一项‘秘密实验’ 。 ”李师傅在美欣达工作多年 , 据他介绍 , “集团眼下在筹备打造高端印染 , 在这之前 , 需要对既有的车间生产模式进行数字化改造 , 做一个试点工程 , 如果实践效果好的话 , 就进行规模化部署 。 ”
和东南相互电子一样 , 美欣达也选择了百度智能云 , 理由很简单:一方面 , 百度自成立以来一直是技术导向 , 它对技术的坚持投入 , 也把压强式创新刻在了百度智能云的基因里;另一方面 , 它的“云智一体 , 深入产业”战略听起来更务实 , 而且 , 它拥有的从单点场景到为企业提供系统级解决方案的全栈能力 , 以及在工业制造领域积累下来的大量经验 , 是其它玩家所不具备的 。
以百度智能云开物2.0平台为例 , 它是百度智能云去年推出的工业互联网品牌 , 对比1.0版本 , 它除了在应用、平台、AI核心进行了迭代升级 , 还探索了更多重点行业 , 并主动把场景收窄、聚焦 , 放在了工业制造领域最为关心的3大模块上:质量管控、安全生产以及能耗优化 。
这其实也是因扰工业制造许久、令很多“一号位”十分头大的问题 。
我们都知道AI、云计算是个好帮手 , 但最难的点在于 , 很多时候明明知道问题出在这里、却硬是找不到最优解或者最合适的工具 。 比如发生在美欣达印染车间里的场景 , 传统识别印染疵点十分依赖人工识别 , 而且印染排产也比较低效——由多个排产计划员 , 通过插、拔U盘的方式进行排产 , 但这种设计模式的问题在于 , 一旦排产计划发生更改、或者加塞了新的任务 , 效率就会立即被拉扯下来 。
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