ai在制造业的应用（ai在工业中的应用）

（文/程文智）AI技术已经发展多年，已经从手机拍照、美化、安防监控、语音识别等众所周知的应用领域拓展到工业制造领域。近年来，人工智能在工业制造领域也有很多成功的落地项目。目前，人工智能技术广泛应用于工业制造，包括人工智能机器视觉检测、增产增效、智能供应链管理等。

不久前，TE Connectivity举办了主题为“点燃AI创造，链接产学融合”的线上媒体圆桌会议。 TE自动化制造技术（AMT）团队的几位专家成员介绍了人工智能技术在工厂的一些成功实施。项目，以及今年TE AI杯的多个创意获奖项目。

据TE总工程师、全球自动化制造技术团队总监张丹丹博士介绍，他们的团队主要服务于TE的工厂，为他们提供一站式自动化和智能化解决方案，以应对生产挑战；同时，他们还将分析和梳理全球不同TE工厂和产品线的需求，制定创新解决方案，从试点开始逐步推广，帮助TE提高制造运营的自动化和智能化水平作为一个整体。等级。下面，我们介绍一下TE多年来比较成功的实施案例。

AI显微镜项目

AI显微镜项目是TE全球自动化制造技术团队高级专家工程师、中国矿业大学硕士生导师周雷首次推荐的AI+制造项目。他表示，由于TE内部对质检的需求较多，如何将AI应用到质检流程中，提高生产效率成为了工厂的需求。为了满足工厂的这一需求，他们的团队开发了一款AI显微镜。

“这款AI显微镜特别适合在生产线上通过图像来检查缺陷产品。其技术将人工智能与机器视觉技术相结合，收集产品照片，通过机器学习方法自动生成产品检验结果，并用标准来进行测试和质量产线产品的判断。”周雷博士说。

他还介绍了AI显微镜的几大优势：

? 首先，AI显微镜可以自动学习产品的质量标准，无需编写额外的程序。

? 其次，机器正在做出判断。它不会疲劳，并且检测速度更快、更一致。

? 第三，AI显微镜可以保存大量实际产品照片以供持续学习，不断提高检测精度。

据悉，TE已在全球50多家工厂部署了AI显微镜。同时，周雷博士还强调，研发AI显微镜的目的就是为了将AI技术真正运用到生产线上。 “所以我们在开发和部署过程中充分考虑了工厂同事的操作时间。易于使用和方便。”

张丹丹博士补充道，AI显微镜是AI机器视觉的一个非常典型的应用。事实上，人工智能显微镜最初是出于中国工厂的需求而出现的。 “我们刚刚与TE Sensor深圳工厂开始试点合作，试点后取得了良好的效果，证明该技术是可以落地的。”随后，TE在此基础上逐步将该技术推广到全球多家TE工厂。目前，AI显微镜已在全球50多家TE工厂部署。

飞行AI检测系统

飞射AI检测系统是周雷博士分享的AI机器视觉领域的一个应用案例。该系统已在TE顺德工厂部署。 “其实TE内部有一个非常强烈的需求，那就是产品多面的快速外观检测，一般称为多面产品快速外观检测的需求。”他在分享中说道。

然而，传统的机器视觉检测技术无法满足产品多面高速外观检测的要求。因此，此类检查大多采用人工进行。他们团队研发的飞行摄影AI检测系统主要解决三个难点：

? 第一个难点是如何同时实现多方位的检查。他们在其产品线上安装了由特定材料制成的转盘，并将其与多角度工业级相机相结合，以克服这一困难。

? 第二个难点是如何实现快速检测。多面检测实际上意味着需要检测的产品表面数量同时增加。他们在这套系统中结合了飞入式检测技术，使得在整个产品检测过程中，产品不需要任何暂停，大大加快了检测速度。

? 第三个难点是如何实现柔性制造。以TE顺德工厂为例，如何使用同一个检测系统来检测不同尺寸、材质编号的多面体产品。为此，周雷博士及其团队定制了一套AI视觉检测系统。

最终，这套飞行摄影AI检测系统在TE顺德工厂成功部署，实现了多面体产品快速外观检测的功能，比人工检测更加稳定和准确。而且外观检验不是定量检验，每个检验员的标准都略有不同。利用AI检测系统，可以学习特定操作人员的检测标准，持续稳定地使用统一标准进行检测，最终达到提高效率的目的。

也就是说，TE研发的“飞行AI检测系统”不仅节省了劳动力，还提高了效率。

TE AI杯以竞赛培养人才

近年来，工厂智能化升级已成为大势所趋。如果工厂效率更高，生产的产品在市场上就会更具竞争力。然而，在工厂智能化改造的过程中，必然需要大量的技术人才。如何培养这些技术人才？

2018年，TE全球运营副总裁陆毅博士发起TE自动化制造技术团队，举办TE AI杯大赛，让人才更快成长。据TE官方介绍，此次比赛的参赛队伍均由大学生组成，通常为4至6人。每个团队都会推举一名学生作为队长，并邀请一名学校老师作为学院导师。团队成功组建后，TE将为每个团队指派一名TE工程师作为团队的工程师顾问，在比赛期间对学生进行沟通和指导。

大赛共设综合奖一、二、三等奖，以及多个单项奖（包括最佳创新奖、最佳节能减排奖等）。获胜队伍将获得相应的奖学金、奖杯、竞赛证书。此外，TE欢迎参赛者申请TE实习机会。最新一期的TE AI Cup 2021-2022赛事吸引了来自世界各地的百余名学生参与。他们总共组成了23个团队，花了近一年的时间应用AI技术，为配对工厂在实际生产中面临的挑战提供创新的解决方案。

本次比赛分为AI机器视觉和AI过程监控两个组别。参赛团队需要根据TE工厂提供的工业制造场景中的真实挑战，选择一个类别并制定相应的解决方案。竞赛流程包括：赛前说明会、组队、指导参赛队提交竞赛方案、项目启动会、参赛队训练、赛中定期沟通及进度跟进、决赛等。

2021-2022年TE AI杯比赛设有比赛评审团。评审团将采用统一评分表从设计方案的创新性、实施的可行性、其他产业场景的可复制性、项目的完整性四个维度对参赛作品进行评分。

本次比赛结果已于4月28日揭晓。其中，

冠军得主

墨西哥索诺拉大学Urameshi 团队

亚军获得者

Venados 团队，来自墨西哥埃莫西约技术学院

厦门大学代表队，来自中国厦门大学

第三名获得者

SWUFER团队，来自中国西南财经大学

AI SONORA 团队，来自墨西哥ITESM 北索诺拉校区

来自中国苏州大学的萤火虫团队

近年来，大赛中涌现出许多优秀的人工智能实施项目，例如：

? 2021-2022 年赛事的金牌获得者是来自墨西哥索诺拉大学的Urameshi 队。该团队为TE Automotive 位于墨西哥埃莫西约的工厂开发了一种人工智能视觉检测系统，该系统与缺陷产品图像合成器相结合。创新性地解决了工业领域产品线往往因缺陷样本不足而无法引入AI视觉检测，只能采用人工检测的挑战。该系统在比赛测试阶段的检测准确率几乎达到100%。

? 2021-2022年度三等奖获得者是苏州大学萤火虫队。他们为TE工业事业部苏州工厂开发了基于人工智能的自反馈调速系统，解决工厂内某连接器设备提速增效的需求。系统由三层组成：数据采集与存储层、算法分析层、反馈与控制层。通过以上三层的不断执行，就形成了闭环控制系统。该系统考虑了自动调速算法、算法通用性以及避免设备碰撞的算法改进。可以帮助工厂提高设备速度的同时保证设备运行质量。比赛测试期间，该系统在TE工业事业部苏州工厂试运行三个月，成功将工厂测试设备产能提升约10%。

? 在TE AI杯2019-2020比赛中，华南理工大学为TE顺德工厂开发了“无监督学习自动检测系统”，利用“AI机器视觉技术”对塑料件进行外观检测。赛后，该AI解决方案不仅部署到TE顺德工厂，今年还完成了2.0迭代，实现了从仅用于半成品外观检测到用于成品功能检测的升级生产线。与传统检测方法相比，“无监督学习自动检测系统”具有部署快、效率高、准确率高等优点。以塑料件检测为例，其运行时间仅为0.33秒，准确率可达99%以上。

结论

从这些实际案例中，我们可以看到人工智能技术正在工厂中成功落地，帮助工厂提高效率和质量，降低成本。当然，目前最紧迫的问题还是人才问题。毕竟，这是一条新赛道。值得庆幸的是，越来越多的学校、机构和企业在人才培养方面采取了行动。