AI应用 | 制造走向“智造”，开启高效低耗新时代(上)
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在上一阶段，我们从业务的角度给出了不同的数字基础企业AI路径。从本期开始，我们将根据特定行业和实际案例进行阐述AI价值。
作为国民经济的支柱产业，2018年制造业产值超过264820亿元(国家统计局)，而智能制造业产值仅为17480亿元.1亿元(CHNCI人工智能对制造业的影响还有足够的上升空间。
在这样的环境下，人工智能能给制造企业带来什么价值？本文将分为生产模式和运营模式两部分。今天的生产模式相关场景主要包括工厂、车间、设备等。接下来，我们将逐一解释应用程序的广泛性。
车间部署图像识别，提升质检速度
车间产品质量检测广泛应用于人工智能领域。利用图像识别技术，可以加快质量检验速度，节约劳动力成本；第二，可以提高质量率，肉眼发现的许多缺陷无法逃脱人工智能的眼睛。百度智能云开发的质量检验工具可以通过训练多层神经网络来检测配件表面的缺陷。复杂场景下不规则缺陷的识别精度极高，可与最佳质量检验员媲美，但速度远快于人工。
快速、高质量的产品率给企业带来了成本的降低。IDC据估计，对于单个中小型工厂，良品率每提高1个百分点，每年可降低数千万的成本，而对于大型工厂，成本可降低数亿元。
以家电行业的一家龙头公司为例，该公司在空调生产车间部署了摄像头。图像传输到后台后，图像识别技术可以监控空调的外观，保证每台空调的出厂质量，大大提高产量。同时，检测的时间也缩短为0.2秒。AI一方面，质量检验系统降低了产品上市前的测试成本。另一方面，由于良品率低，也避免了罚款。不考虑AI由于质量问题，质检降低的人工成本和效率成本每月减少数万元。
除了检测产品质量外，还可以使用图像识别技术来监控车间的生产环境是否安全。通过对车间图像和视频的收集和分析，可以保证生产环境的安全，降低生产事故的发生率，一旦发生就能快速响应。此外，对生产环境能耗的监测也可以进一步降低成本。
预测设备故障，降低事故率
生产数据对制造业有着至关重要的影响。近年来，机械设备的运行和维护是人工智能尝试的新热点。生产线机械设备的持续维护是制造企业的重大支出。一旦发生事故，将给企业带来更大的损失。研究表明，计划外停机的年成本估计为500亿美元，而设备故障占计划外停机原因的42%。
百度智能云研发的人工智能可以很好地解决这个问题AI在制造设备中嵌入传感器和先进的分析技术，AI工具可始终监控设备的运行状态，保证设备的最佳制造性能。对机器故障进行预测性判断，必要时报警，防止重大事故发生。除了预警的及时性，还能够为企业节省宝贵人力资源，降低用于机器检测的劳动力成本。
深圳的某3COEM、设备和人力一直是企业支出的重点。面对人口红利的逐渐消失，人工智能打破了困境。在模具生产中，企业应用百度智能云AI训练一体机可以实时收集数控机床上刀具磨损的状态数据，建立基于深度学习的模型算法，提前预测刀具更换，自动补偿。这些原本需要人工完成的操作现在被人工智能所取代，将每条生产线所需的人工减少了60%-83%，完美缓解了人口红利消失对制造企业发展的影响。
无人工厂24小时不关门
20世纪50年代提出了无人工厂的概念，直到1982年建成了第一个实验性的无人工厂。无人工厂也被称为自动化工厂，所有的生产活动都由计算机控制，设备由机器人操作。工厂里安装了各种可以自动更换的工具。从加工部件到装配，再到最终的成品检验，都在无人条件下实现了自动化。
无人工厂的意义在于延长工厂的开工时间。这样企业就可以让工厂24小时开工，而无需支付加班费。目前，在中国上海，这样的无人工厂已经投入运营，被称为中国最先进的制造工厂。在这个工厂里，只有10多名工人真正得到了工资。他们管理着386台机器人，每天有近100台汽车。
人工智能正在一步步赋能传统制造业。把握当下，合理的利用人工智能为企业发展赋能，是每个制造企业的必然选择。从制造走向“智造”，百度智能云试图从小部件的检测到大型生产线设备的维护，再到整个车间的安全监控，甚至整个工厂的无人操作，全面授权，帮助企业智能变革。
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