在青島某國內(nèi)知名發(fā)動機制造企業(yè)的鑄造車間，最近幾個月多了一位新工友——一臺高清度工業(yè)照相機以及配套軟件系統(tǒng)。在老師傅“指導”下，這名新“學徒”再完成30%的一線培訓，就能“滿師”上崗。當一個個砂型從生產(chǎn)線上下線，它會又快又準地自動判斷出其中的瑕疵品，然后“通知”下一個工序進行處理。
為這位新工友提供AI大腦的，正是云知聲與華通智能研究院的聯(lián)合團隊。
作為人工智能領(lǐng)域的一名“老兵”，云知聲在青島卻是一名十足的跨界者。在青島這個制造業(yè)基礎(chǔ)雄厚的北方城市，云知聲關(guān)注的不再僅僅是如何用語音控制智能家居、如何用語音直接錄入患者病歷之類的場景，而是將更多精力放在如何將人工智能技術(shù)更多應用在實體經(jīng)濟中，讓AI在制造業(yè)生產(chǎn)車間里結(jié)出碩果。
用AI機器視覺進行砂型檢測就是云知聲青島團隊的“處女作”。2019年，云知聲攜手青島華通集團，成立云知聲·華通人工智能融合創(chuàng)新實驗室，依托雙方在人工智能技術(shù)、工業(yè)制造領(lǐng)域的優(yōu)勢，合力探索人工智能+制造的“平臺模式”，推動青島智慧工業(yè)、智慧城市建設(shè)，打造青島市人工智能生態(tài)。
永不疲倦的砂型“質(zhì)檢員”
依托與青島華通集團聯(lián)合建立的人工智能融合創(chuàng)新實驗室，云知聲為華通旗下裝備制造企業(yè)，德國昆格•瓦格納鑄造裝備公司(下稱KW公司)的砂型鑄造生產(chǎn)設(shè)備研發(fā)了砂型表面質(zhì)量AI視覺檢測功能。
對裝備使用企業(yè)來說，車間內(nèi)就有了一位永不疲倦的砂型“質(zhì)檢員”。
砂型是企業(yè)生產(chǎn)鑄件過程中使用的一種模具，如果上面有裂紋或掉塊，會直接給鑄件造成瑕疵。為避免有質(zhì)量問題的砂型被使用，企業(yè)會在砂型生產(chǎn)線上安排工人對造型流水線上的每一個砂型進行質(zhì)量檢查。
“這是一件十分枯燥的工作。負責檢查的工人一直在生產(chǎn)線前盯著，每隔45秒左右，生產(chǎn)線滾動一下，就有一個砂型送到他面前，他要用肉眼分辨是否有缺陷，然后決定是否按下標記按鈕。”云知聲青島負責人趙汝騰說。
而當設(shè)備有了AI視覺檢測功能，這件工作就可以完全交給機器。工業(yè)相機會為每一個被送到自己面前的砂型拍照，系統(tǒng)如果在照片中發(fā)現(xiàn)了缺陷，會立即標記，對有問題的砂型進行相應處置。即使24小時工作，也無需擔心它會因為疲倦而影響砂型質(zhì)量穩(wěn)定性。
看似簡單的應用，背后的實現(xiàn)過程卻并不簡單。要能夠在崗位上自己獨當一面，這位“質(zhì)檢員”要接受3-6個月的“培訓”，即人工智能的模型訓練。
“這有點像師傅帶學徒，系統(tǒng)要在老師傅的幫助下，學習哪些是缺陷。”趙汝騰說，現(xiàn)在系統(tǒng)每拍一張照片，現(xiàn)場的工藝人員都會在上面做標記，告訴它哪些是缺陷，從而慢慢建立起全面的缺陷模型。“目前，它已經(jīng)能識別70%的缺陷，預計8月結(jié)束。訓練完成后，不僅能在這家企業(yè)使用，還能在其他企業(yè)推廣普及。”
這也令AI視覺檢測與傳統(tǒng)的機器視覺檢測有了本質(zhì)不同。傳統(tǒng)機器視覺檢測，系統(tǒng)要將產(chǎn)品照片與資料庫中的每一種砂型照片比對，發(fā)現(xiàn)有差異的認定為有缺陷，過程中系統(tǒng)需要較長的計算時間。而依托人工智能的機器學習，系統(tǒng)能直接“認識”缺陷，不管它出現(xiàn)在哪種砂型產(chǎn)品上，可以直接識別出來。當這位“質(zhì)檢員”正式上崗，它能在10秒內(nèi)完成對砂型缺陷與否的判斷。
這只是個開始，云知聲將為更多“青島造”裝備注入AI智慧。
依托華通集團旗下多家行業(yè)領(lǐng)先的裝備制造企業(yè)，通過與這些企業(yè)合作，探路人工智能技術(shù)在制造業(yè)場景下的應用，找到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造中人工智能企業(yè)的機會，提升自身賦能實體經(jīng)濟的能力。某種意義上，當AI進入車間，不僅意味著一個新應用場景的拓展，更意味著人工智能企業(yè)思維方式的一種轉(zhuǎn)變。
美國知名工業(yè)人工智能專家、富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)副董事長李杰就曾表達過這樣一種觀點，人工智能幫助人類探索生活中增加智能化的機會，而工業(yè)人工智能則要能重復、有效、可靠地解決工業(yè)問題。以往的人工智能應用更關(guān)注從數(shù)據(jù)角度出發(fā)，挖掘新的應用機會，但在工業(yè)中，更需要從問題出發(fā)，通過問題解決創(chuàng)造價值。
制造裝備的AI“巡檢員”
鑄造生產(chǎn)線的AI視覺檢測能解決企業(yè)面臨的用工成本、質(zhì)量穩(wěn)定性等問題，而云知聲正在開發(fā)中的另一個項目，將幫助企業(yè)降低設(shè)備維護成本。
工廠中，何時對生產(chǎn)設(shè)備進行維護或零部件更換，是一件讓企業(yè)“撓頭”的事兒。早了，會造成浪費;晚了，則影響生產(chǎn)。合理的設(shè)備維護策略是制造業(yè)最關(guān)心的事之一。而如果能對設(shè)備維護進行預測，一切問題迎刃而解。以鑄造設(shè)備為例，遍布設(shè)備各處的傳感器會實時采集溫度、濕度、油壓等運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)利用這些數(shù)據(jù)，建立AI預測模型。它相當于設(shè)備的智能醫(yī)生，當設(shè)備某些指標出現(xiàn)故障征兆時，系統(tǒng)能提前診斷出來，使用者能在最佳時間進行設(shè)備維護。
目前，云知聲已經(jīng)搭建了針對KW公司設(shè)備的預測性模型框架，且模型訓練已完成80%。此外，也正與華通旗下的華通5G專網(wǎng)、除塵設(shè)備企業(yè)探討，搭建基于5G專網(wǎng)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)遠程運維平臺。屆時，由云知聲打造的AI制造系統(tǒng)或設(shè)備狀態(tài)，都能通過平臺獲悉，平臺依托對所有設(shè)備的數(shù)據(jù)分析和AI預測，為用戶提供更加準確和有針對性的定期維護方案。借此，裝備企業(yè)的商業(yè)模式也將由賣產(chǎn)品逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橘u“產(chǎn)品+服務(wù)”。
目前，圍繞感知智能、認知智能、通用智能三大方向，云知聲已構(gòu)建起智能語音、認知和表達、超算平臺、視覺圖像、機器翻譯等多模態(tài)人工智能硬核技術(shù)，并依托自身業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的技術(shù)研發(fā)實力，不斷擴從自身能力、產(chǎn)品的邊界，服務(wù)于包括制造業(yè)在內(nèi)的實體經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級。在“新基建”的大潮中，云知聲將依托青島雄厚且豐富的制造業(yè)場景，與這座城市共同成長。
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