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工業(yè)生產(chǎn)也有核心技術(shù)“卡脖子”?企業(yè)創(chuàng)新如何

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2021-09-12 22:16:36    作者:本站小編:可心    瀏覽次數(shù):97
導(dǎo)讀

現(xiàn)在經(jīng)常聽(tīng)人說(shuō)“卡脖子”、“核心技術(shù)”,那什么是“核心技術(shù)”?什么是“卡脖子”?現(xiàn)有的技術(shù)怎么就“卡脖子”了?搞明白這些才能去討論如何解決企業(yè)創(chuàng)新突圍的問(wèn)題。核心技術(shù)一個(gè)是企業(yè)自身的核心產(chǎn)品技術(shù),另一

現(xiàn)在經(jīng)常聽(tīng)人說(shuō)“卡脖子”、“核心技術(shù)”,那什么是“核心技術(shù)”?什么是“卡脖子”?現(xiàn)有的技術(shù)怎么就“卡脖子”了?搞明白這些才能去討論如何解決企業(yè)創(chuàng)新突圍的問(wèn)題。

核心技術(shù)一個(gè)是企業(yè)自身的核心產(chǎn)品技術(shù),另一方面是賦能企業(yè)創(chuàng)新能力的IT技術(shù)。IT技術(shù)是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化的基石,同時(shí)也就可能會(huì)成為企業(yè)卡脖子的點(diǎn)。

很多人說(shuō)到“核心技術(shù)”言必談芯片和IT基礎(chǔ)架構(gòu),這確實(shí)是“核心技術(shù)”,但是對(duì)很多企業(yè)而言這又不是“核心技術(shù)”,比如制造業(yè)。你不能指望一家生產(chǎn)衣服的企業(yè)去掌握“芯片”和“架構(gòu)”,這是顯而易見(jiàn)的,對(duì)制造業(yè)企業(yè)而言,他們關(guān)注的是如何能夠?qū)崿F(xiàn)快速高效、低成本的生產(chǎn),提高生產(chǎn)效率的技術(shù)才是制造業(yè)的真“核心技術(shù)”。用做衣服舉例你可能認(rèn)為技術(shù)含量不高,說(shuō)服力不夠,下面就說(shuō)一個(gè)現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的例子:

相信很多人在電視、新聞或者現(xiàn)實(shí)中看到過(guò)工廠(chǎng)的生產(chǎn)流水線(xiàn),在傳統(tǒng)的流水線(xiàn)生產(chǎn)中為了保證產(chǎn)品出廠(chǎng)的產(chǎn)品盡可能的都合格,通常會(huì)有工人靠肉眼在流水線(xiàn)末端檢查是否有螺釘漏裝、銘牌漏貼、LOGO絲印缺陷等問(wèn)題。在現(xiàn)代制造業(yè)中,工業(yè)檢測(cè)是不可或缺的流程。但是傳統(tǒng)制造業(yè)中工人通過(guò)人眼檢測(cè)效率肯定是不高的,而且長(zhǎng)時(shí)間工作還容易眼花犯錯(cuò),準(zhǔn)確率也不高。

后來(lái),機(jī)器視覺(jué)的引入,比如通過(guò)拍照對(duì)比識(shí)別來(lái)判斷是否漏貼了銘牌,這就讓產(chǎn)品檢測(cè)準(zhǔn)確率和效率獲得成百上千倍的提升。然而,構(gòu)建一套行之有效的自動(dòng)化機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng),需要耗費(fèi)大量成本和時(shí)間,去進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證。同時(shí),如果系統(tǒng)的通用性不佳,比如專(zhuān)門(mén)檢測(cè)是否漏貼銘牌不難,專(zhuān)門(mén)檢測(cè)是否有螺釘漏裝也不難,但是很難做到同一套系統(tǒng)中,難以在不同產(chǎn)線(xiàn)中上普及使用。因此,許多傳統(tǒng)制造企業(yè),對(duì)機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用都持觀望態(tài)度。

以消費(fèi)電器、暖通空調(diào)等產(chǎn)品著稱(chēng)的美的集團(tuán),就遇到過(guò)這樣的問(wèn)題,工業(yè)自動(dòng)化只能做到這種程度了嗎?在美的庫(kù)卡機(jī)器視覺(jué)團(tuán)隊(duì)看來(lái),AI與大數(shù)據(jù)技術(shù)的結(jié)合,可以有效地應(yīng)對(duì)這一問(wèn)題。在普通的機(jī)器視覺(jué)解決方案中,可能就是采用類(lèi)似庫(kù)卡KR AGILUS 這樣的緊湊型六軸機(jī)器人,加上工業(yè)相機(jī),然后定制一套系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)一種檢測(cè)。

如何讓這套系統(tǒng)變得更通用更強(qiáng)大呢?美的機(jī)器視覺(jué)團(tuán)隊(duì)與英特爾一起,構(gòu)建了全新的、基于AI技術(shù)的工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)云平臺(tái)。該平臺(tái)主要由前后端兩部分組成,其中工業(yè)機(jī)器人(比如前面提到的庫(kù)卡KR AGILUS)、工業(yè)相機(jī)以及工控機(jī)等設(shè)備,構(gòu)成了圖像采集前端,部署在工廠(chǎng)產(chǎn)線(xiàn)上,通過(guò)OCR識(shí)別并交由基于英特爾? 處理器的工控機(jī)進(jìn)行處理,這與傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)解決方案并沒(méi)有什么不同。

執(zhí)行圖像采集的機(jī)器人裝有兩個(gè)工業(yè)相機(jī), 一個(gè)進(jìn)行遠(yuǎn)距離拍攝,用于檢測(cè)有無(wú)和定位;另一個(gè)進(jìn)行近距離拍攝,用于 OCR 識(shí)別。以微波爐檢測(cè)為例,當(dāng)系統(tǒng)開(kāi)始工作時(shí),通過(guò)機(jī)器人與旋轉(zhuǎn)臺(tái)的聯(lián)動(dòng),先使用遠(yuǎn)距離相機(jī)拍攝微波爐待檢測(cè)面的全局圖像,并檢測(cè)計(jì)算出需要進(jìn)行OCR識(shí)別的位置,再驅(qū)動(dòng)近距離相機(jī)進(jìn)行局部拍攝。相機(jī)采集到的不同圖像,會(huì)首先交由基于英特爾? 處理器的工控機(jī)進(jìn)行預(yù)處理,根據(jù)檢測(cè)需求確定是否需要傳輸?shù)皆贫耍绻枰瑒t通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳送到后端云服務(wù)器上。

真正讓這個(gè)解決方案發(fā)生變革的是根據(jù)檢測(cè)需求確定是否需要傳輸?shù)皆贫耍绻枰瑒t通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳送到后端云服務(wù)器上,云化部署的英特爾? 架構(gòu)服務(wù)器集群,撐起了該云平臺(tái)的后端系統(tǒng)。這個(gè)云平臺(tái)沖鋒利用英特爾? Analytics Zoo提供的SSD(Single Shot Multibox Detector)模型對(duì)預(yù)處理過(guò)的圖像進(jìn)行識(shí)別,提取出需要進(jìn)行檢測(cè)的標(biāo)的物,例如螺絲、銘牌標(biāo)貼或型號(hào)等。

通過(guò)英特爾? Analytics Zoo中集成的TensorFlow、BigDL等深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)框架,系統(tǒng)可以通過(guò)不斷地迭代分布式訓(xùn)練,提升對(duì)檢測(cè)物的識(shí)別率。

創(chuàng)新也有了,“核心技術(shù)”問(wèn)題也解決了,接下來(lái)做什么?美的的計(jì)劃又給了我們新的思路。美的計(jì)劃將基于分布式深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建的工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù),以云服務(wù)或邊緣計(jì)算的模式提供給廣大中小型制造業(yè)企業(yè),讓他們也能在自己的產(chǎn)線(xiàn)上復(fù)制其能力。

像這樣創(chuàng)新方案的成功落地,一方面,是在于企業(yè)能否精準(zhǔn)地了解自己“核心技術(shù)”問(wèn)題的關(guān)鍵,并建立解決問(wèn)題的創(chuàng)新方案;另一方面,則在于選擇更強(qiáng)大的軟硬件產(chǎn)品。美的選擇了來(lái)自英特爾的技術(shù)支持,達(dá)成快速、準(zhǔn)確的檢測(cè)處理能力。同時(shí),在現(xiàn)有成就的基礎(chǔ)上,還在繼續(xù)探索云邊協(xié)同這一更有潛力的IT架構(gòu),來(lái)滿(mǎn)足場(chǎng)景化業(yè)務(wù)的新需求,并選擇了在這一領(lǐng)域頗有布局的英特爾合作。

英特爾全面產(chǎn)品組合滿(mǎn)足邊云構(gòu)建、擴(kuò)展及轉(zhuǎn)型需求,軟硬加速方案和通用參考設(shè)計(jì),幫助實(shí)現(xiàn)云邊平臺(tái)快速部署。目前,創(chuàng)新型物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)京東方,已經(jīng)成功與英特爾合作,基于英特爾提供的適用于智能邊緣計(jì)算平臺(tái)的軟硬件組合:英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器和OpenVINO?工具套件,整合產(chǎn)線(xiàn)工作負(fù)載,并通過(guò)云邊協(xié)同、AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)更高效的產(chǎn)品缺陷檢測(cè)及不良根因分析。這樣從云到邊端的全鏈路數(shù)據(jù)治理,可以使整個(gè)架構(gòu)足夠彈性、高效、按需調(diào)配資源。在業(yè)務(wù)上真正實(shí)現(xiàn)降本增效的目的。

說(shuō)到底,解決核心技術(shù)“卡脖子”問(wèn)題的核心首先是知道什么才是自己的“核心技術(shù)”,對(duì)制造業(yè)而言能提升生產(chǎn)效率的技術(shù)就是“核心技術(shù)”,所有的一切都是圍繞如何提高生產(chǎn)效率。每一個(gè)提升生產(chǎn)效率的技術(shù)都是一次創(chuàng)新,通過(guò)與英特爾這樣老牌的技術(shù)企業(yè)合作,采用尖端的技術(shù)提升生產(chǎn)效率這就是在競(jìng)爭(zhēng)者中突圍的最好方式。

 
(文/本站小編:可心)
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