工業(yè)制造業(yè)擺脫了手工制作，向機(jī)械化發(fā)展，目前我國工業(yè)制造業(yè)其實(shí)更多聚集在工業(yè)3.0時(shí)代，甚至有的還處于工業(yè)2.0時(shí)代，離工業(yè)4.0還很遠(yuǎn)。生產(chǎn)出來的產(chǎn)品質(zhì)量無法與先進(jìn)水平國家的產(chǎn)品相提并論，在世界上至今沒有定價(jià)權(quán)，令我國處于被動(dòng)狀態(tài)。要想扭轉(zhuǎn)此局面，就不得不改造工業(yè)制造，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化，就需要向網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展。看智能制造技術(shù)如何賦能生產(chǎn)線？

以前，產(chǎn)品質(zhì)量檢測，更多是靠“經(jīng)驗(yàn)主義”，導(dǎo)致產(chǎn)品出現(xiàn)瑕疵，安全事故不斷，生產(chǎn)效率不高，成本逐年增加，給企業(yè)帶來嚴(yán)重?fù)p失。伴隨著自動(dòng)化水平提升，生產(chǎn)效率得到進(jìn)一步提高，可產(chǎn)品質(zhì)量提升甚微。基于此，企業(yè)開始注意到數(shù)字化轉(zhuǎn)型，利用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術(shù)賦能給機(jī)器，實(shí)現(xiàn)機(jī)器換人，提升產(chǎn)品質(zhì)量。

市場引導(dǎo)，技術(shù)先行

以前，跨行業(yè)的兩家企業(yè)沒有關(guān)聯(lián)，信息是“孤島”，沒有結(jié)合點(diǎn)。在工業(yè)4.0推進(jìn)下，物聯(lián)網(wǎng)發(fā)揮巨大能量，萬物實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，打破“信息孤島”，在人工智能、邊緣計(jì)算等新技術(shù)支持下，產(chǎn)業(yè)上下游供應(yīng)鏈被優(yōu)化，價(jià)值鏈得以充分發(fā)揮，帶來巨大經(jīng)濟(jì)效益。

就行業(yè)發(fā)展，機(jī)器視覺已在3C電子、汽車制造、半導(dǎo)體廣泛應(yīng)用。制造業(yè)需求的增長、智能化水平提高伴隨基礎(chǔ)設(shè)施完善而提升，機(jī)器視覺市場也在逐步擴(kuò)大，進(jìn)而拉動(dòng)了機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展，截至目前，我國市場中機(jī)器視覺企業(yè)在短短幾年達(dá)到了200家以上。

在實(shí)踐中，機(jī)器視覺能以速度更快、精度更高、降本增效方式解決了人類用眼檢測不足。

眾所周知，機(jī)器視覺是人工智能應(yīng)用最為廣泛的領(lǐng)域，大量的用例都利用了高分辨率的攝像頭，生成大量數(shù)據(jù)，而面對急劇膨脹式的數(shù)據(jù)增長，人工智能就發(fā)揮了重要作用。在智能制造的下，以AI為基礎(chǔ)能力的視覺檢測將大放異彩。其次，邊緣計(jì)算。預(yù)計(jì)2022年，接近八成的企業(yè)所生成的數(shù)據(jù)，將從云端或集中式數(shù)據(jù)中心搬到邊緣位置進(jìn)行處理。

為了避免造成重大損失，瑕疵檢測的數(shù)據(jù)可運(yùn)用邊緣計(jì)算處理，形成“云邊互動(dòng)”，通過對數(shù)據(jù)針對性的價(jià)值提煉，提供給企業(yè)更好的管理依據(jù)。

相互協(xié)作，賦能行業(yè)

當(dāng)一個(gè)很小的缺陷會影響到整個(gè)制造商的生產(chǎn)效率和利潤率時(shí)，一切細(xì)節(jié)都是至關(guān)重要的。可見，工業(yè)制造是個(gè)復(fù)雜的生產(chǎn)過程，技術(shù)要結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)、場景、客戶需求，方可實(shí)施有效方案。讓瑕疵無所遁形。

目前，AI和邊緣計(jì)算等新興技術(shù)正在蓬勃發(fā)展，但面向真實(shí)場景需求的應(yīng)用卻少之又少。相信，未來隨著技術(shù)不斷更新迭代，賦能生產(chǎn)線，助推智能制造發(fā)展。