真正的智能云,应该走到工厂一线

作者|桑明强 一个新员工上手做外观检测过去需要培训 2 个月,如今一天就可以熟悉操作。 在质检车间工作多年的胡
摘要

" 一个新员工上手做外观检测过去需要培训 2 个月,如今一天就可以熟悉操作。" 在质检车间工作多年的胡师傅怎么也没想到,令人头疼的质检难题,如今被 AI 轻松解决。

位于苏州常熟,一家 4 万多平米的车间内,正进行一场不同寻常的 " 生产改革 ":一块块指甲大小的 PCB 电路板,在装有人工智能算法模型的摄像头下,精准快速地完成了外观检测,包括那些头发丝大小的瑕疵。

胡平华是东南相互电子的一名 IT 经理,用他的话说,传统粗放式的生产经营模式已经到头了。这些年,东南相互电子一直在尝试通过多种办法解决质检难题,直到在常熟政府组织的一次 " 智改数转 " 活动上,东南相互电子与百度智能云建立了合作,情况才发生一些转变。

其实在工业制造需求最旺盛的长三角地区,有过类似境遇的企业不在少数。

问题是,虽然现在很多企业对云计算已经有了一定的认知,机器也都联网,甚至有的还搭建起自己的私有云,但把云服务的灵活性和配套性发挥出来的,让智能算法实现随取随用,真正做到 " 深入产业 " 的,还是极少数,以至于云计算在很长一段时间处于舆论中心,实际进展却十分缓慢。

背后的根本症结在于,工业制造类企业的智能化转型升级,不像互联网来得那般剧烈,它是重服务属性的,前期的调研、后期的跟踪和中期的交付一样重要,任何一个环节出现一点缺陷或者短板,都可能导致项目中断、甚至流产,这也解释了 " 为什么国内很多传统云应用已经不再适应现在的环境,在 PMF 逐渐失效的情况下,玩家也就慢慢地掉队了 "。

那么,智能制造的 " 中国样本 " 究竟需要什么样的云呢?

这篇文章来我们好好聊一聊。

01

深入产业,智能制造该这么做了

我们先从地处长三角的另外一家公司开始谈起,它和东南相互电子有些类似,都是不露声色的黑马级玩家。成立于 1993 年的美欣达集团,是浙江当地有名的纺织类企业,类似优衣库、江南布衣这样的一线品牌,都是它旗下印染公司的客户。

" 美欣达正在进行一项‘秘密实验’。"李师傅在美欣达工作多年,据他介绍," 集团眼下在筹备打造高端印染,在这之前,需要对既有的车间生产模式进行数字化改造,做一个试点工程,如果实践效果好的话,就进行规模化部署。"

和东南相互电子一样,美欣达也选择了百度智能云,理由很简单:一方面,百度自成立以来一直是技术导向,它对技术的坚持投入,也把压强式创新刻在了百度智能云的基因里;另一方面,它的 " 云智一体,深入产业 " 战略听起来更务实,而且,它拥有的从单点场景到为企业提供系统级解决方案的全栈能力,以及在工业制造领域积累下来的大量经验,是其它玩家所不具备的。

以百度智能云开物 2.0 平台为例,它是百度智能云去年推出的工业互联网品牌,对比 1.0 版本,它除了在应用、平台、AI 核心进行了迭代升级,还探索了更多重点行业,并主动把场景收窄、聚焦,放在了工业制造领域最为关心的 3 大模块上:质量管控、安全生产以及能耗优化。

这其实也是因扰工业制造许久、令很多 " 一号位 " 十分头大的问题。

我们都知道 AI、云计算是个好帮手,但最难的点在于,很多时候明明知道问题出在这里、却硬是找不到最优解或者最合适的工具。比如发生在美欣达印染车间里的场景,传统识别印染疵点十分依赖人工识别,而且印染排产也比较低效——由多个排产计划员,通过插、拔 U 盘的方式进行排产,但这种设计模式的问题在于,一旦排产计划发生更改、或者加塞了新的任务,效率就会立即被拉扯下来。

此时你会发现,其实智能制造最难的点,不在于能不能解决好单点问题,而在于如何把多个单点问题进行系统化集成,逐个击破,然后达整体降本增效的目的。其实这也是百度智能云开物平台的解题思路:先基于天工 AIoT 平台收集数据,经过飞桨进行数据标注和模型训练,最后形成各类具体的算法应用模型。

真正的智能云,应该走到工厂一线

实际上,无论是美欣达,还是前面提到的东南相互电子,如果把它们正在遭遇的智能化改造痛点抽丝剥茧,你会发现,现在市面上流行的各类教条式的方法论根本解决不了问题,因为不同企业在不同发展阶段所需要的数字化适配方案千差万别,过去一套 SOP 打天下的时代已经过去了,但有一点是可以确定的:传统制造业需要跳出旧模式,而且越早越好。

02

国内市场,用 AI 实现业务增量更重要

在实地调研东南相互电子工厂期间,副总经理顾亚文曾详细梳理过企业的 " 上云进程 ":

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