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芯片|昇腾AI的蝴蝶效应，从智能制造开始

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芯片|昇腾AI的蝴蝶效应，从智能制造开始

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在数智时代的技术驱动下 ， 以人工智能为核心驱动力的第四次工业革命翩然而至 ， 以智能制造为核心的智能经济时代已经来临 。
“十四五”规划纲要明确提出 ， 未来创新的重点在实体经济 ， 更在制造业 。 回看走过的路径 ， 从2010年至2021 ， 我国制造业已连续11年位居世界第一 ， 制造业大国地位进一步巩固 ， 中国制造已经在世界舞台占据重要位置 。

在过去几年里 ， 数字化转型成为中国制造企业的关注重点 。 制造企业的设计研发、生产制造到供应链等环节 ， 正在逐步向以数据为基础的数字化、智能化演进 ， 不断探索着生产力与生产效率的新边界 。 然而 ， 制造企业在声势浩大的数字化改革过程中 ， 也面临着诸多的障碍 。
生产制造中的“碍眼”时刻
我们知道 ， 在制造企业数字化智能化演进的过程中 ， 数字技术的应用会深入设计研发、经营管理、生产制造和供应链等各个环节 。 在这些环节中 ， 生产制造关系着产品的质量 ， 而产品质量也是制造企业的生存命脉 ， 立足之本 。
质量检测对于客户体验至关重要 ， 目前制造行业大多是采用人工检测 ， 少数企业部署了工业相机、图像对比的传统机器视觉检测方式 。 但是受到产品自身质量波动、图像取像角度、亮度变化甚至环境因素的影响 ， 检测准确率最高只能到80%左右 。
在一线的生产线中 ， 经常会面临质检效率低、生产精度要求难以被满足的情形 。
在海量的生产制造中 ， 如何在快速完成任务的同时确保产品的质量是关键 。 由于产线上生产器件形状复杂、光源不稳定等因素 ， 传统的机器视觉检测精度通常难以超过90% ， 不满足精度大于99%的精度要求 。

在需要人工复检的地方 ， 由于疲劳等因素的叠加 ， 人力检测难以保持稳定的精度需求 。 并且传统视觉检测算法仍大量依赖人工复检 ， 需要投入相当的专业质检人员才能保证生产节拍 ， 质检人力效率整体低下 。
当生产线出现产品换线时 ， 需要对硬件光源亮度、相机拍摄角度、软件算法进行反复调试适应新产品 ， 质检流程的柔性不足 ， 算法更新成本高 。
在技术成本的限制下 ， 想要用过去的人力资源去突破 ， 也成为障碍 。 近几年横亘在制造业面前最严峻的问题之一就是招工难 。 而对于检测人员来说 ， 需要兼具细致的观察力与持久的耐心 。 工作内容枯燥 ， 工人的流失率大 ， 熟练的工人缺乏 ， 用工成本高 。
在制造生产的过程中 ， 这些共性的卡点依赖数智技术的能力来解决 ， 而这一切的背后 ， 离不开AI技术的辅助 。 传统工厂如何从制造到“智造”？智慧工厂的华丽转变 ， 答案就是“昇腾智造解决方案” 。
行至产业深处
“昇腾智造解决方案”是基于昇腾AI基础软硬件平台面向工业制造企业打造的一站式AI使能解决方案 ， 主要应用于质量检测、测量定位、设备看护等生产和运营管理场景 。
作为一站式解决方案 ， “昇腾智造解决方案”提供成熟的AI平台和算法 ， 企业客户仅联系一家集成厂商即可完成方案设计、部署、验收、自主运维全流程 。
目前昇腾智造解决方案已经在多个制造业场景中下线应用 ， 并且取得了良好的结果 ， 包括电子组装、家电、半导体、钢铁、纺织等行业工厂产线 ， 美的、华菱湘钢、宝德等企业工厂已经实践应用 。

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