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SEWC:释放人工智能的工业潜力

发布时间:2021-10-25人气:14
  • SEWC:释放人工智能的工业潜力

人工智能落地工业挑战重重

比起消费领域,人工智能技术应用在工业领域面临更大、更复杂的挑战:数据量的局限性、数据标注的不均衡、数据本身的质量等,加上工业领域很多问题没有清晰的规则和边界、垂直行业知识专业度较高等。这些都成为人工智能落地工业的难点。西门子的人工智能更懂工业,西门子的专家团队通过提供定制化的人工智能解决方案,成功帮助多个领域的客户降本增效,其中就有这座久负盛名的数字化工厂。

SEWC:释放人工智能的工业潜力

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西门子工业自动化产品成都生产及研发基地(SEWC)是西门子在德国以外建立的首座数字化工厂,在中国工业界久负盛名。在这里,工业人工智能技术已经落地开花。专家团队通过将人工智能的重要分支 — 计算机视觉、小样本学习、多模态融合等技术应用于 SEWC,帮助工厂降本增效。与此同时,SEWC 也正在搭建其第一个基于云和边缘计算的人工智能系统,释放人工智能在工业领域的应用潜力,引领工业人工智能的发展方向。

颠覆电子元件质量检测

印制电路板(PCBA板)是电子工业的重要部件之一。传统的质量检测方式分为两步:首先,在经过表面组装技术(SMT)贴片工艺后,PCBA 板会进入THT工艺进行通孔焊接,之后会到达自动光学检测设备(AOI),AOI 会根据预设的检测参数对产品质量进行初步预判;接下来,由 AOI 筛选出的可能存在质量问题的产品,将送至质检员进行人工复判。在这样的传统方式中,AOI 只是基于一些简单的规则进行判断,效果其实并不理想。事实上,在预判显示存在质量问题的产品中,高达 80% 经过复判都证明是没有问题的,即所谓的“假错”。这意味着,在 AOI 预判后仍有大量产品需要质检员复判,人力成本非常高。

对产品质量好坏的定义比较粗浅是传统方式预判准确率低的关键原因。如今,西门子人工智能专家团队将产品质量数据定义为两类:一是有明确界限的数据,如锡珠的大小和数量;二是没有明确界限的数据,如焊接质量。针对两种不同的数据,分别采用针对图像特定特征的提取方法和聚类的人工智能算法,以及有监督的深度学习方法来训练机器,使得 AOI 预判准确率显著提高,需要人工复判的产品数量减少了 75%,在大大降低人力成本的同时还能够保证问题产品的逃逸几率为零。而且,AI模块是非侵入式的应用程序,不会改变 AOI 的自身程序,因此可适用于所有 AOI 软件。


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