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TE用AI識別產(chǎn)品瑕疵,人工智能已在少數(shù)場景幫制造業(yè)節(jié)能提效

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TE用AI識別產(chǎn)品瑕疵,人工智能已在少數(shù)場景幫制造業(yè)節(jié)能提效

工廠制造過程中的節(jié)能減碳,會關(guān)注能源消耗和產(chǎn)品本身對于材料的消耗,同時工廠在推進產(chǎn)品輕量化、使用越來越多的生物材料和可回收材料提高回料回填比例。

來源:視覺中國

TE Connectivity(泰科電子,以下簡稱“TE”)從近期舉辦的人工智能創(chuàng)新比賽“TE AI Cup”中評選出十多支來自校園的獲獎隊伍,并計劃將其中的一些AI技術(shù)應(yīng)用到旗下工廠和生產(chǎn)線上。

TE是一家總部位于瑞士的連接器生產(chǎn)企業(yè),作為連接或斷開獨立電子系統(tǒng)設(shè)備的基礎(chǔ)電子元器件,連接器負責(zé)傳輸電流或信號,比如應(yīng)用在新能源車、掃地機器人、工廠自動化管理設(shè)備、高鐵信號系統(tǒng)等,據(jù)估算,一部手機平均需要8個連接器。

在此次向媒體展示的TE工業(yè)事業(yè)部蘇州工廠,這里主要生產(chǎn)板對板、線對線、線對板的工業(yè)連接器,制造作工序包括沖壓、電鍍、注塑、組裝,每年生產(chǎn)連接器超過1000萬個。

TE AI Cup第四屆全球競賽的冠軍團隊來自上海大學(xué),他們和工廠工程師一起設(shè)計了一款A(yù)I分析軟件,根據(jù)輸入的產(chǎn)品細節(jié)圖像,可以自動調(diào)整產(chǎn)品檢測的參數(shù),比如當(dāng)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)線誤將合格產(chǎn)品判斷為殘次品,則給出調(diào)整參數(shù)設(shè)置的建議。這項創(chuàng)新經(jīng)驗證,預(yù)計能幫助生產(chǎn)線減少了81%的檢測時間,同時將產(chǎn)品報廢率降低90%。

“這其實運用了AI圖像識別技術(shù),大概需要輸入3000多張照片,可以在1天時間訓(xùn)練完成?!盩E工業(yè)事業(yè)部蘇州工廠制造工程高級工程師顧鵬程告訴界面新聞。同樣的應(yīng)用場景,在該蘇州工廠中有70多個可以部署應(yīng)用的點位。

另一項已經(jīng)在產(chǎn)線上應(yīng)用的創(chuàng)新,是TE工業(yè)事業(yè)部蘇州工廠和蘇州大學(xué)團隊共同開發(fā)的AI插針?biāo)俣茸詣诱{(diào)整系統(tǒng)。為了保證產(chǎn)品良率,產(chǎn)線會在產(chǎn)品報廢率增加的時候放慢生產(chǎn)速度,但速度放慢也造成了生產(chǎn)效率不飽和,蘇州大學(xué)的AI應(yīng)用可以實時調(diào)整參數(shù),讓產(chǎn)線在穩(wěn)定良率的情況下提高效率。同一產(chǎn)線上,逢甲大學(xué)團隊與TE工程師共同開發(fā)的防撞針項目通過對插針過程的監(jiān)控,避免設(shè)備撞機。

TE蘇州工廠的流水線 圖片來源:TE Connectivity

“項目考評的維度包括產(chǎn)品的創(chuàng)新性、可落地性、可復(fù)制性,以及今年非常看重的一個維度是節(jié)能減排效果。”TE總工程師、TE全球自動化制造技術(shù)團隊總監(jiān)張丹丹表示。這些項目主要在機器視覺、AI工藝優(yōu)化以及綜合AI應(yīng)用。

TE工業(yè)事業(yè)部運營總監(jiān)、TE工業(yè)事業(yè)部蘇州工廠廠長徐穎卿告訴界面新聞,“我們的AI應(yīng)用在自動檢測領(lǐng)域,可以避免產(chǎn)線上的誤測,降低誤判率,降低報廢率。而報廢涉及到碳排放,因為報廢越多意味著耗材就會越多,消耗能源越多?!彼硎?,工廠制造過程中的節(jié)能減碳,會關(guān)注能源消耗和產(chǎn)品本身對于材料的消耗,同時工廠在推進產(chǎn)品輕量化、使用越來越多的生物材料和可回收材料提高回料回填比例。

隨著制造業(yè)自動化程度提升,AI在制造業(yè)產(chǎn)線中的應(yīng)用場景也在不斷增加。德國耶拿大學(xué)社會學(xué)博士、研究制造業(yè)自動化升級與人力資本提升的許輝告訴界面新聞,目前AI的應(yīng)用主要體現(xiàn)在機器視覺領(lǐng)域,集成在攝像頭后端,做零部件的檢測、產(chǎn)品分揀或者質(zhì)量監(jiān)測?!凹毼㈣Υ萌搜圩R別非常辛苦,通過AI機器視覺可以快速精準(zhǔn)分辨?!痹S輝談到,“其他應(yīng)用如設(shè)備管理、輔助決策,AI也有應(yīng)用潛力,但目前企業(yè)的使用還不普遍。對于設(shè)備狀態(tài)的評估,故障系統(tǒng)預(yù)判,設(shè)備何時檢修,這些場景AI也有應(yīng)用空間?!?/p>

“AI在制造業(yè)的應(yīng)用場景是非標(biāo)準(zhǔn)化的,不同行業(yè)、不同企業(yè)、不同產(chǎn)線都有不同的應(yīng)用需求,需要做特定改造,并且不同企業(yè)間的數(shù)據(jù)也無法通用,這會帶來一定限制,而機器視覺的應(yīng)用相對簡單,更具有通用性?!痹S輝表示,目前制造業(yè)對于機器視覺工程師的需求也在增加,制造業(yè)需要既懂AI軟件設(shè)計,又懂制造業(yè)的人才。

TE在2022年企業(yè)責(zé)任報告中提到,計劃到2030年,其自身直接產(chǎn)生的“范圍1”和“范圍2”溫室氣體相較2020年的基準(zhǔn)減排70%,此外對于產(chǎn)業(yè)鏈上間接產(chǎn)生的“范圍3”溫室氣體,到2032年的排放量相較2022年減少25%。

TE工業(yè)事業(yè)部蘇州工廠廠長徐穎卿介紹,蘇州工廠在設(shè)計上納入了減排考量,采用了包括天窗采光、點位空調(diào),變頻機泵、一級能效空調(diào)、一級壓縮空壓機等措施,同時在水排放方面,在電鍍車間使用了全智能控制電鍍線,減少能耗水耗,另外生產(chǎn)廢水經(jīng)過處理后可進行循環(huán)使用。目前該工廠的單位能耗相比2020年下降38.7%,單位水耗下降54%。

在產(chǎn)品應(yīng)用上,TE工業(yè)事業(yè)部蘇州工廠成產(chǎn)的產(chǎn)品,涉及工業(yè)自動化,機器人自動化、倉儲自動化、伺服電機和驅(qū)動、新能源(風(fēng)、光、電)儲能、智慧城市等。徐穎卿表示,其中新能源和儲能領(lǐng)域的業(yè)務(wù)需求增長迅速,“將是我們在中國業(yè)務(wù)增長的著力點?!?/p>

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TE用AI識別產(chǎn)品瑕疵,人工智能已在少數(shù)場景幫制造業(yè)節(jié)能提效

工廠制造過程中的節(jié)能減碳,會關(guān)注能源消耗和產(chǎn)品本身對于材料的消耗,同時工廠在推進產(chǎn)品輕量化、使用越來越多的生物材料和可回收材料提高回料回填比例。

來源:視覺中國

TE Connectivity(泰科電子,以下簡稱“TE”)從近期舉辦的人工智能創(chuàng)新比賽“TE AI Cup”中評選出十多支來自校園的獲獎隊伍,并計劃將其中的一些AI技術(shù)應(yīng)用到旗下工廠和生產(chǎn)線上。

TE是一家總部位于瑞士的連接器生產(chǎn)企業(yè),作為連接或斷開獨立電子系統(tǒng)設(shè)備的基礎(chǔ)電子元器件,連接器負責(zé)傳輸電流或信號,比如應(yīng)用在新能源車、掃地機器人、工廠自動化管理設(shè)備、高鐵信號系統(tǒng)等,據(jù)估算,一部手機平均需要8個連接器。

在此次向媒體展示的TE工業(yè)事業(yè)部蘇州工廠,這里主要生產(chǎn)板對板、線對線、線對板的工業(yè)連接器,制造作工序包括沖壓、電鍍、注塑、組裝,每年生產(chǎn)連接器超過1000萬個。

TE AI Cup第四屆全球競賽的冠軍團隊來自上海大學(xué),他們和工廠工程師一起設(shè)計了一款A(yù)I分析軟件,根據(jù)輸入的產(chǎn)品細節(jié)圖像,可以自動調(diào)整產(chǎn)品檢測的參數(shù),比如當(dāng)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)線誤將合格產(chǎn)品判斷為殘次品,則給出調(diào)整參數(shù)設(shè)置的建議。這項創(chuàng)新經(jīng)驗證,預(yù)計能幫助生產(chǎn)線減少了81%的檢測時間,同時將產(chǎn)品報廢率降低90%。

“這其實運用了AI圖像識別技術(shù),大概需要輸入3000多張照片,可以在1天時間訓(xùn)練完成?!盩E工業(yè)事業(yè)部蘇州工廠制造工程高級工程師顧鵬程告訴界面新聞。同樣的應(yīng)用場景,在該蘇州工廠中有70多個可以部署應(yīng)用的點位。

另一項已經(jīng)在產(chǎn)線上應(yīng)用的創(chuàng)新,是TE工業(yè)事業(yè)部蘇州工廠和蘇州大學(xué)團隊共同開發(fā)的AI插針?biāo)俣茸詣诱{(diào)整系統(tǒng)。為了保證產(chǎn)品良率,產(chǎn)線會在產(chǎn)品報廢率增加的時候放慢生產(chǎn)速度,但速度放慢也造成了生產(chǎn)效率不飽和,蘇州大學(xué)的AI應(yīng)用可以實時調(diào)整參數(shù),讓產(chǎn)線在穩(wěn)定良率的情況下提高效率。同一產(chǎn)線上,逢甲大學(xué)團隊與TE工程師共同開發(fā)的防撞針項目通過對插針過程的監(jiān)控,避免設(shè)備撞機。

TE蘇州工廠的流水線 圖片來源:TE Connectivity

“項目考評的維度包括產(chǎn)品的創(chuàng)新性、可落地性、可復(fù)制性,以及今年非??粗氐囊粋€維度是節(jié)能減排效果?!盩E總工程師、TE全球自動化制造技術(shù)團隊總監(jiān)張丹丹表示。這些項目主要在機器視覺、AI工藝優(yōu)化以及綜合AI應(yīng)用。

TE工業(yè)事業(yè)部運營總監(jiān)、TE工業(yè)事業(yè)部蘇州工廠廠長徐穎卿告訴界面新聞,“我們的AI應(yīng)用在自動檢測領(lǐng)域,可以避免產(chǎn)線上的誤測,降低誤判率,降低報廢率。而報廢涉及到碳排放,因為報廢越多意味著耗材就會越多,消耗能源越多?!彼硎?,工廠制造過程中的節(jié)能減碳,會關(guān)注能源消耗和產(chǎn)品本身對于材料的消耗,同時工廠在推進產(chǎn)品輕量化、使用越來越多的生物材料和可回收材料提高回料回填比例。

隨著制造業(yè)自動化程度提升,AI在制造業(yè)產(chǎn)線中的應(yīng)用場景也在不斷增加。德國耶拿大學(xué)社會學(xué)博士、研究制造業(yè)自動化升級與人力資本提升的許輝告訴界面新聞,目前AI的應(yīng)用主要體現(xiàn)在機器視覺領(lǐng)域,集成在攝像頭后端,做零部件的檢測、產(chǎn)品分揀或者質(zhì)量監(jiān)測。“細微瑕疵人眼識別非常辛苦,通過AI機器視覺可以快速精準(zhǔn)分辨?!痹S輝談到,“其他應(yīng)用如設(shè)備管理、輔助決策,AI也有應(yīng)用潛力,但目前企業(yè)的使用還不普遍。對于設(shè)備狀態(tài)的評估,故障系統(tǒng)預(yù)判,設(shè)備何時檢修,這些場景AI也有應(yīng)用空間?!?/p>

“AI在制造業(yè)的應(yīng)用場景是非標(biāo)準(zhǔn)化的,不同行業(yè)、不同企業(yè)、不同產(chǎn)線都有不同的應(yīng)用需求,需要做特定改造,并且不同企業(yè)間的數(shù)據(jù)也無法通用,這會帶來一定限制,而機器視覺的應(yīng)用相對簡單,更具有通用性?!痹S輝表示,目前制造業(yè)對于機器視覺工程師的需求也在增加,制造業(yè)需要既懂AI軟件設(shè)計,又懂制造業(yè)的人才。

TE在2022年企業(yè)責(zé)任報告中提到,計劃到2030年,其自身直接產(chǎn)生的“范圍1”和“范圍2”溫室氣體相較2020年的基準(zhǔn)減排70%,此外對于產(chǎn)業(yè)鏈上間接產(chǎn)生的“范圍3”溫室氣體,到2032年的排放量相較2022年減少25%。

TE工業(yè)事業(yè)部蘇州工廠廠長徐穎卿介紹,蘇州工廠在設(shè)計上納入了減排考量,采用了包括天窗采光、點位空調(diào),變頻機泵、一級能效空調(diào)、一級壓縮空壓機等措施,同時在水排放方面,在電鍍車間使用了全智能控制電鍍線,減少能耗水耗,另外生產(chǎn)廢水經(jīng)過處理后可進行循環(huán)使用。目前該工廠的單位能耗相比2020年下降38.7%,單位水耗下降54%。

在產(chǎn)品應(yīng)用上,TE工業(yè)事業(yè)部蘇州工廠成產(chǎn)的產(chǎn)品,涉及工業(yè)自動化,機器人自動化、倉儲自動化、伺服電機和驅(qū)動、新能源(風(fēng)、光、電)儲能、智慧城市等。徐穎卿表示,其中新能源和儲能領(lǐng)域的業(yè)務(wù)需求增長迅速,“將是我們在中國業(yè)務(wù)增長的著力點?!?/p>

未經(jīng)正式授權(quán)嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載本文,侵權(quán)必究。