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经济观察网采访人员 高若瀛 自动化厂商施耐德电气和云厂商亚马逊云科技 ， 正在共同画下智能制造的十字 。 而今 ， 这个十字率先落地的交汇点 ， 就是AI工业视觉检测平台 。
这个平台正运行在施耐德电气位于武汉东湖开发区的工厂 ， 后者是施耐德电气微型断路器、接触器、工业控制与信号元器件的全球生产基地 。
在这个现代化的生产车间里 ， 地面上的动线规划清晰 ， 鲜有人来回走动 ， 耳边都是机器运转的轰鸣声 ， 机械臂在这些微小的电子元器件上快速运作……当成品被批量送至检测环节时 ， 这套平台就将发挥作用：AI透过摄像头识别有缺陷的产品 。
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施耐德电气武汉工厂-AI工业视觉检测平台应用场景
而在以前 ， 这道工序更多还是依靠人工肉眼或传统的视觉检测 。 但所谓传统的视觉检测的原理其实比较简单：通过生产线上安装的工业照相机 ， 对每件产品进行外观拍摄 ， 再与“标准样品（golden sample）”进行比对来判断产品是否存在外观缺陷 。 可以想见 ， 这些质检方式的效率和误检率已经成为智能工厂发展中挑战 。
当AI、5G等新兴技术涌进制造业 ， 为之鼓与呼的更多是软件厂商 ， 声称需要被改造的制造商却很审慎 。 因为只要试图提升自动化和智能化水平 ， 都绕不开成本这个难题：以AI质检为例 ， 模型训练和迭代需要巨大的算力成本；模型训练时 ， 工程师跑到全国各地工厂采集数据 ， 同样需要投入大量的人力成本 。
而站在制造商更前面的自动化厂商 ， 同样要迈过这道槛 ， 他们迈得好不好 ， 将直接左右制造商数字化转型的节奏和效果 。 毕竟 ， 智能制造是建立在自动化的基石之上的 。
最终 ， 这个老牌自动化制造商还是决定拥抱一度被同行持“怀疑态度”的云服务 。 施耐德电气全球供应链中国区数字化解决方案负责人冒飞飞告诉经济观察网采访人员 ， 在AI质检平台落地应用之前 ， 他们已经开始与亚马逊云科技合作打造前后端的数据平台 。
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施耐德电气武汉工厂 组装产线
OT与IT正在走向融合时代：几十年来 ， 自动化供应商一直主导着工厂里的数据 ， 他们通过各种硬件如传感器、控制器以及软件程序持续产生数据 。 如今 ， 自动化厂商正试图通过开放生态 ， 让更多生产数据 ， 通过IT技术实现价值萃取 。
由此看来 ， 这种智能化的升级 ， 就不仅体现在质检一个单点环节 ， 数据平台在工厂上下游供应链管理、需求预测、管控产能等全生产流程都将发挥协同作用 。
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