【ZiDongHua 之智能自動(dòng)化收錄關(guān)鍵詞：聯(lián)想 邊緣大腦 智能制造 】
　　
　　智能自動(dòng)化 | 聯(lián)想AI+零距離｜AI質(zhì)檢實(shí)戰(zhàn)，效率和準(zhǔn)度雙提升30%
 
　　
　　電子產(chǎn)線上，未能被人工檢出的細(xì)微焊接缺陷，導(dǎo)致產(chǎn)品出廠后頻繁出現(xiàn)故障，客戶投訴率大幅攀升；新型設(shè)計(jì)層出不窮，質(zhì)檢人員忽視了新品精密零件表面的微小劃痕，導(dǎo)致零件表面光潔度不夠，在后續(xù)組裝中無法匹配 ，產(chǎn)線停工數(shù)小時(shí)……
　　
　　目前全球制造業(yè)已經(jīng)進(jìn)入智能化轉(zhuǎn)型的深水區(qū)，人工質(zhì)檢正面臨前所未有的挑戰(zhàn)：層出不窮的新品、切換頻繁的產(chǎn)線、肉眼識(shí)別易漏的大量缺陷、無法窮盡的未知瑕疵、參差不齊的質(zhì)檢效果、高昂的人力招聘與培訓(xùn)成本等等。
　　
　　因此，AI質(zhì)檢作為更智能、高效的解決方案，正在被廣泛應(yīng)用到制造業(yè)產(chǎn)線的質(zhì)檢場景中，正如聯(lián)想研究院人工智能實(shí)驗(yàn)室推出的基于大模型的聯(lián)想邊緣大腦AI小樣本終身學(xué)習(xí)質(zhì)檢解決方案。
　　
　　這一創(chuàng)新方案僅需少量正常樣本，即可快速建模去識(shí)別產(chǎn)品異常，在一些場景中甚至不需要訓(xùn)練就可以直接進(jìn)行質(zhì)檢推理。同時(shí)，方案強(qiáng)大的泛化能力和成熟的工具套件，使其能快速適應(yīng)多種產(chǎn)品和生產(chǎn)線，提供精準(zhǔn)高效的質(zhì)檢，顯著提升檢測效率并降低人工成本與誤檢率。
　　
　　以3C電子領(lǐng)域的屏幕、螺絲等質(zhì)檢場景為例，客戶在應(yīng)用聯(lián)想邊緣大腦AI工業(yè)質(zhì)檢解決方案后，客戶質(zhì)檢UPH（Units Per Hour，每小時(shí)的生產(chǎn)單位數(shù)）可達(dá)300臺(tái)/小時(shí)，生產(chǎn)效率最高提升150%，至多節(jié)省80%的質(zhì)檢人力成本，且能進(jìn)行7×24小時(shí)的持續(xù)質(zhì)檢。
 
　　
　　其實(shí)AI在質(zhì)檢場景中的應(yīng)用早有先例，例如機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)AI技術(shù)，讓模型學(xué)習(xí)殘次品不同的缺陷，在質(zhì)檢中如果遇到了同一類缺陷即可檢出壞品。但此種模式存在一個(gè)極大的局限，即實(shí)際生產(chǎn)場景中，缺陷品畢竟是少數(shù)，因此用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)收集較為困難，導(dǎo)致模型訓(xùn)練周期非常長，甚至可能需要3-6個(gè)月的時(shí)間，這顯然跟不上當(dāng)今的“智造速度”。
　　
　　那如果換個(gè)角度，讓模型學(xué)習(xí)“認(rèn)識(shí)好品”呢？想象你有一把鎖，只有一把正確的鑰匙能打開它。只要你認(rèn)識(shí)那把正確的鑰匙，你就可以迅速排除所有不合適的鑰匙，而不必浪費(fèi)時(shí)間逐一嘗試。
　　
　　這便是聯(lián)想邊緣大腦AI工業(yè)質(zhì)檢平臺(tái)的第一個(gè)優(yōu)勢(shì)：基于大模型下的小樣本終身學(xué)習(xí)技術(shù)，模型訓(xùn)練所需樣本量少且周期短。僅需60-100張正常樣品，平臺(tái)10分鐘即可完成一個(gè)檢測項(xiàng)訓(xùn)練，速度幾乎是傳統(tǒng)有監(jiān)督AI訓(xùn)練的幾十倍，但所需樣本量卻僅為傳統(tǒng)AI的幾十分之一。
　　
　　這項(xiàng)優(yōu)異表現(xiàn)的背后是聯(lián)想自研工業(yè)質(zhì)檢基礎(chǔ)大模型，在建立了產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)后，即可識(shí)別出與標(biāo)準(zhǔn)偏離的異常。其中的小樣本無監(jiān)督算法訓(xùn)練推理系統(tǒng)表現(xiàn)卓越，目前檢測效果已經(jīng)達(dá)到SOTA水平，推理速度甚至超SOTA 3倍（SOTA：在該項(xiàng)研究任務(wù)中，目前全球最先進(jìn)的模型 ）。
　　
　　第二，不僅可以“快速上手”，聯(lián)想邊緣大腦AI工業(yè)質(zhì)檢平臺(tái)還可以“終身學(xué)習(xí)”。訓(xùn)推模型被部署到客戶側(cè)后，隨著產(chǎn)品更新和生產(chǎn)線變化，基于小樣本學(xué)習(xí)和動(dòng)態(tài)模型更新技術(shù)，平臺(tái)能夠持續(xù)收集新數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)整和優(yōu)化模型。對(duì)新產(chǎn)品、新缺陷極強(qiáng)的學(xué)習(xí)與泛化能力，無疑是客戶在激烈的市場競爭中的“神助攻”。
　　
　　第三，聯(lián)想邊緣大腦AI工業(yè)質(zhì)檢平臺(tái)可以輕松幫助解決“漏殺”問題。在降低“漏殺”方面，平臺(tái)已經(jīng)明確了好品的標(biāo)準(zhǔn)，因此對(duì)于未知缺陷也可以輕松檢測，不易“漏殺”；而在“過殺”方面，聯(lián)想可以幫助客戶輕松調(diào)用分類決策樹、優(yōu)化拍照、AI閾值可視化調(diào)節(jié)、多種測量手段等豐富工具，幫助調(diào)節(jié)好產(chǎn)品質(zhì)量與生產(chǎn)效率之間的平衡。
　　
　　最后，聯(lián)想邊緣大腦AI工業(yè)質(zhì)檢平臺(tái)完全運(yùn)行在邊緣側(cè)，質(zhì)檢任務(wù)可以在生產(chǎn)現(xiàn)場實(shí)時(shí)完成，無需依賴云端模型或數(shù)據(jù)。這種架構(gòu)不僅減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，保證了質(zhì)檢的實(shí)時(shí)性和高效性，同時(shí)也確保了工廠本身的數(shù)據(jù)安全，大幅提高了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。
　　
　　目前，聯(lián)想基于AI工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)已經(jīng)完成了自有場景的深入標(biāo)準(zhǔn)化質(zhì)檢設(shè)備研發(fā)，用于手機(jī)點(diǎn)膠檢測的近百套設(shè)備正在武漢工廠每天運(yùn)行。同時(shí)聯(lián)想針對(duì)3C、輪胎、紡織、新能源等多個(gè)行業(yè)，打造了液晶屏幕顯示缺陷檢測、液晶屏幕模組顯示缺陷檢測方案、LCM模組API&AOI自動(dòng)檢測、3C電子產(chǎn)品缺陷檢測等多個(gè)成熟的行業(yè)AI質(zhì)檢解決方案，且已經(jīng)在東山精密、冠捷科技等行業(yè)頭部企業(yè)得到落地，其中助力冠捷質(zhì)檢效率與準(zhǔn)度提升30%。
　　
　　不止于聯(lián)想的自有場景，通過聯(lián)想邊緣大腦-工業(yè)質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)軟件，聯(lián)想研究院人工智能實(shí)驗(yàn)室還在多個(gè)其它細(xì)分行業(yè)深耕，并與硬件生態(tài)伙伴合作，致力于將AI技術(shù)應(yīng)用到更為廣闊的傳統(tǒng)制造行業(yè)。例如針對(duì)挑戰(zhàn)非常大的輪胎檢測進(jìn)行深入調(diào)研，聯(lián)想提供了端到端的半鋼胎、全鋼胎終檢質(zhì)檢AI檢測設(shè)備和方案；針對(duì)勞動(dòng)密集型的布匹質(zhì)檢行業(yè)，進(jìn)行了智能驗(yàn)布機(jī)的開發(fā)，提供功能完備、性能優(yōu)異的標(biāo)準(zhǔn)布匹質(zhì)檢設(shè)備和方案。
　　
　　聯(lián)想邊緣大腦致力于成為中國工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)軟硬一體化AI產(chǎn)品，為此，聯(lián)想也在推行全面的生態(tài)伙伴合作計(jì)劃，為非標(biāo)自動(dòng)化廠商、產(chǎn)線集成廠商提供標(biāo)準(zhǔn)化的AI工業(yè)質(zhì)檢軟件套件，提供低門檻的模型訓(xùn)練能力，讓廣大的生態(tài)伙伴可以實(shí)現(xiàn)短周期、小樣本、快速構(gòu)建工業(yè)質(zhì)檢方案，特別是針對(duì)多面檢、異形檢提供有競爭優(yōu)勢(shì)的AI模型訓(xùn)練能力。聯(lián)想通過專業(yè)的全國服務(wù)體系，可覆蓋來自不同地區(qū)市縣的需求，提供工業(yè)質(zhì)檢的標(biāo)準(zhǔn)AI軟件及服務(wù)。
　　
　　在成熟領(lǐng)先的技術(shù)與大量先進(jìn)實(shí)踐加持下，聯(lián)想邊緣大腦AI工業(yè)質(zhì)檢解決方案也獲得了眾多來自權(quán)威機(jī)構(gòu)的認(rèn)可與獎(jiǎng)項(xiàng)。其中包括量子位2021年度人工智能最佳解決方案TOP10、2021“智造基石”優(yōu)選榜優(yōu)案例獎(jiǎng)、“2022可信AI峰會(huì)”標(biāo)桿案例、“2023全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)大會(huì)”北京市人工智能行業(yè)賦能經(jīng)典案例等等，充分證明了聯(lián)想在AI質(zhì)檢領(lǐng)域的強(qiáng)勁實(shí)力。
　　
　　面對(duì)制造業(yè)智能化的浪潮，質(zhì)檢行業(yè)的變革勢(shì)在必行。聯(lián)想邊緣大腦AI工業(yè)質(zhì)檢解決方案憑借其領(lǐng)先的小樣本終身學(xué)習(xí)技術(shù)，為智造行業(yè)提供了高效、靈活且可持續(xù)的智能化質(zhì)檢方案。在未來，隨著AI技術(shù)的不斷演進(jìn)，聯(lián)想將繼續(xù)推動(dòng)智能制造行業(yè)的智慧升級(jí)，助力更多企業(yè)抓住智能化時(shí)代的機(jī)遇，邁向更高效的未來。