苏州常熟印刷电路板工厂质检工人赵小米的日常：精准发现软硬结合板瑕疵

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    在过去的几年中，在苏州长州印刷电路板工厂的最终检查研讨会中，如何准确地检测到您的眼睛的缺陷是“困难”的事情，这是一位前线研讨会工人Zhao 继续继续进行的事情做。

    作为一名质量检查人员，她需要检查的电路板称为软击板。尽管它似乎只有指甲的大小，但它可以像手机，汽车镜头，智能耳机和5G通信基站一样小，以及使用软击中板的应用。它非常广泛，过程技术已经成熟，但是在最后一个链接的质量检查中有看不见的疼痛点。

    Zhao小米的日常工作内容是“杀死假点”。每天，研讨会AVI外观检查机会都会完成产品的初始筛选，并根据颜色差异等找到产品缺陷，但是由于机器执行过程中的机械化，将会有一个“过度杀伤现象”  - 大型没有缺陷的产品数量被错误判断为“假点”，Zhao小米需要检查放大的照片，并确认并纠正计算机前机器的筛选结果。

    在桌子少于一平方米的情况下，Zhao小米需要工作八个小时，而她一天中需要看的照片约为10,000。即使是行业中的老年人也无法承受这种重复的劳动造成的疲劳：“从早上到晚上，我真的很厌倦了观看它。”

    幸运的是，一切都在变化。今年，百度智能云为赵小月所在的东南共同电子设备带来了智能外观质量检查解决方案。在算法自动了解错误点的特征之后，它建立了一个相应的模型，从而消除了Zhao 许多不必要的工作。 “现在，我们最多只能看到超过1,000张照片。”

    AI质量检查给该研讨会带来的微小变化也对这家公司的历史有了超过十年的历史影响。东南部共同电子产品的IT经理胡平瓦（Hu ）本人计算了一个帐户：“通过包括AI质量检查在内的智能转型，生产周期已缩短了2天，质量收益率已提高了近3％，企业的产出价值已增加了3％增长了18％，人均产出价值增加了​​42％，报废成本每年降低超过1000万元。”

    这种变化不仅发生在一个工厂中，也不仅限于质量检查过程。如今，围绕中国制造业的转型，在这片土地上逐渐展开了宏伟的工业景象。

    在“野兽：工厂与现代世界的形成”中，约书亚·弗里曼（ B.这些“野兽”在世界经济周期中起着重要作用。

    中国制造业的阴影长期以来一直深深地嵌入全球供应链中。正如学者所说：“中国的工业历史是持续了300年的大型工业行业历史上的新篇章，在现代世界的舞台上闪耀。

    现实证实了他的判断。作为世界上唯一具有完整工业类别的国家，中国的制造价值占去年全球总数的近三分之一，连续12年排名全球第一。

    但是在巨大的工业产出价值的背后，“低智力”和“不触摸互联网”的“大野兽”面临的痛点也像阴影。

    钛媒体研究所发布的数据显示，中国公司中有94.4％尚未准备好部署智能制造，生产设备的数字化速率仅为44.8％，而数字设备的数字化速率仅为39.0％。

    随着一个世纪以来世界重大变化的加速，全球工业链和供应链正面临重塑。中国制造业的数字化转型不再是“快速和回答的问题”，而是关于从“中国制造”到“中国智能制造”的转变。 “必须回答问题”。

    在此过程中，尽管许多云巨人已经意识到计算能力和实际经济的整合带来的广泛市场，在强调实用主义的工业场景中，当前的数字转换逻辑仍然太抽象了。

    一方面，与消费者互联网不同，行业的背景颜色缓慢而磨碎。大多数云巨人在进入工业场景时仍遵循“暴力奇迹”策略，试图从“大切口”进入并使用概括。该模型解决了所有问题。

    但是，不同的工厂具有不同的数字功能，并且同一工厂的每个链接的数字化过程也不同，这决定了一般解决方案不能“一个一个一个”。

    另一方面，工业企业经常主张“有效性第一”的原则，并对投入输出比率具有重要意义。我国家的行业长期以来一直依赖人口红利。制造公司希望通过数字化降低成本并提高效率，但对毛利的利润也特别严格。一旦您发现服务制造商缺乏行业意识，输入和输出就不相等，并且数据无法累积价值，您将感到退休。

    因此，数字化转型并不是“信息行业”的粗略补充，而是探索工业质地中的病变，以工业需求为主要重点，并实现两者的有机组合。

    在长舒工业和信息技术局组织的公司访问期间，百度智能云在质量检查过程中发现了东南共同电子产品的痛点，这与东南共同电子的数字化转型方向完全相同。

    IT经理Hu 回忆说，由于原材料的成本上升和大型客户的影响，东南部共同电子产品在2017年面临损失困境，但是通过整理生产过程和运营方法，数字化的股息迅速变得突出，并且变得很杰出，并且变得该公司不再担心收入增长。

    对于已经完成自动化转换和早期数字构建的东南共同电子等企业，下一步是在特定情况下专注于“改进”。 Hu 告诉Wuji ：“我们正在考虑的是如何紧密结合IT技术和OP（操作计划），包括我们关注的当地应用程序方案的AI技术组合。”

    双方将其击倒，用IT经理胡平瓦（Hu ）的话来说，这是“颠覆性的变化”。随着百度智能云的授权，外观检测机所需的审核人员可以从5人减少到2人，相应的训练周期从2个月缩短到2周。东南互助电子学已经真正增加了。

    Baidu Smart Cloud进入制造场策略的原因是一系列变化的背后 - 深入前线工厂，与研讨会交谈并找到真正需要的“指甲”。尽管指甲的质量很小，但它可以穿透硬物体。这是因为它将冲击力集中在小尖端上，所以压力更大。

    在距离长苏（）超过100公里的侯州（），百度智能云还发现了当地纺织公司的“真正需求”。

    成立于1993年，最初是一家传统的纺织品印刷和染色工厂。凭借整个工业连锁店的优势，它已成为许多国内和外国快速时尚和高端服装品牌的供应商。

    但是，纺织公司会消耗大量精力，并拥有较长的工业连锁店。近年来，逐渐转变为数字印刷和染色和绿色环境保护。但是，就特定方案和业务链接而言，中国工厂的数字条目并不像想象中的那么简单。

    例如，产品测试依赖于体力劳动，业务链接中的数据岛和其他问题。李大师在 Bloth检查研讨会工作了多年，他提到了整个纺织行业中数字化转型的常见困境：“纺织业是一个离散行业，整个行业许多节点都依赖于人力和经验”

    在的工厂中，“经验”贯穿该工厂的各个方面。

    在如此大的工厂中，女性纺织工人正在对面料进行分类。作为面料工厂的关键链接，面料检查是确保成品质量的第一步。传统的织物检查过程依赖于工人的眼睛来识别孔，颜色污渍和折痕等缺陷。

    除了识别缺陷外，在漂白和染色过程中，工厂还将使用“销钉”（每块布的条）检查整个商品的颜色，并且圆柱体之间的比较很差，很差但是这项工作也很大程度上依赖大师的经验。

    Li大师展示了两条条 - 它们的颜色看起来与他们的裸眼非常相似，但大师可以一目了然地说出差异。

    “事实证明，像素通过一个人的眼睛进行比较。如果色素差异非常接近，那么如果没有专业培训，就很难区分。”

    但是，借助与生产系统相匹配的AI相机，可以轻松解放人力。由和Baidu  Clud共同开发的智能布验证系统和色差管理系统通过AI摄像机收集数据，并建立视觉三维模型。该系统可以区分真正的布和有缺陷的布，并根据颜色自动对其进行分类。

    AI功能为纺织工厂带来了明显的更改。在原始的布检查过程中，工人的检测率为70％，百度的AI检测率目标为95％，速度比手动劳动速度快2倍。

    同时，智能面料检查系统和色差管理系统还确保产品缺陷丢失的检测率小于2％，并且分类精度大于85％。

    随着数字的增长，百度智能云是企业“真正的需求”带来的反应。百度智能云的高级解决方案结构者张昌扬（Zhang ）认为，百度智能云通常会考虑“它是否可以符合需求方面的投资回报。”

    如何将抽象的数字化切入具体和复杂的工业场景，百度智能云的一系列实践围绕着需求的“指甲”给出了答案。

    此外，技术的魅力不仅是为了帮助公司解决痛苦点，而且还刻画了全新的增长向量。

    对于百度智能云而言，在找到疼痛点的“指甲”之后，帮助中国工厂找到持续增长的途径更为重要。

    面对行业应用，经历了“以任何代价集成”的阶段之后，领先制造商成立的共识是遵循“被整合”的原则，并具有更轻的模型。

    但是，工业制造业是分散的，具有重型模型，长链和复杂的场景。即使发现一个疼痛点，根据大多数云计算制造商对“集成”的路径依赖，仍然很难穿透场景，以形成用于数字构造的闭环业务。

    百度智能云的路径是“香港和长”：一方面，它使用核心AI功能来垂直渗透到核心企业方案中，以解决特定问题，然后基于应用程序来建立基础架构，以建立一个基础架构完整的“一般 +个性化”解决方案。另一方面，使用“公园”作为界面，我们水平收集常见的问题，批发批发以满足中小型企业的需求，并达到规模。

    对于复杂的工业垂直行业，该策略更经济和灵活。

    首先，它是“ ”。对于云制造商来说，如果他们想穿透该行业并实现跨行业和跨场布局，则必须具有可复制的产品。

    经过多年的练习，百度智能云工业互联网品牌“ Kaowu”在四种主要情况下积累了其功能：AI质量检查，能源优化，生产安全和智能计划，成为Baidu Smart Cloud进入的“刺刀级产品”不同的制造业。 。

    以AI质量检查方案为例，该应用程序已在全国15个大型行业的100多个方案中实施，为，Baowu，Baowu，，Faw和Gac Honda等知名公司提供服务。

    Baidu Smart Cloud已在工业质量检查方面进行了平台，可用于覆盖所有行业。” Baidu Smart Cloud Smart 的高级解决方案建筑师Zhang 引入了。在AI质量检查领域，百度智能云形成了多层功能。一层是基础框架的算法公式的迭代，另一层是跨行业的初始通用模型，顶层是实际应用程序实现。

    回到企业的特定实践，一方面，这些成熟的产品可以帮助Baidu智能云灵活进入不同的工业场景；另一方面，随着结果变得越来越突出，云制造商和工业企业逐渐从单一逐渐发展起来，生产方案的数字化转型正朝着更深入的业务和组织创新发展。

    胡平阿对此有深刻的了解。目前，东南部共同电子产品正准备将AI质量检查应用于中段检查链接和生产安全性。 Li 所在的计划使用AI技术来开放上游设计，中游生产和测试以及下游物流和运输的业务闭环。

    除集成外，百度智能云还利用企业之间的水平集成，并使用将工业资源元素作为界面的公园，并创建了公园云和工业云，从而实现了行业工业链的数字升级和区域工业群集的数字升级。

    以苏州的总工业产出价值达到了去年的4万亿步。作为长江三角洲的重要工业制造中心，苏州拥有很大一部分高科技行业和工业结构升级的出色特征，但也面临挑战。

    “金融智囊团”中国的真实经济研究团队访问了，和的其他地方，发现苏州行业之间的互动仍需要加强，中小型企业也具有低的整合企业，并且在数字建筑中的发展也很低。和其他方面。常见问题。

    聚集在公园或工业带上的大量中小型企业不愿转变，而是承受了成本的压力。 Baidu Smart Cloud可以通过与公园的基准公司合作来创建样本案例，同时还收集了该地区其他公司的共同需求，从而使中小型企业以较低的成本解决了最实用的问题。

    在苏州的 Hi-Tech公园中，百度智能云组成了一线运营团队和“ AI+工业互联网”工业基地，负责在扬特河三角洲地区的交付和服务。到目前为止，Baidu Smart Cloud在苏州为300多家公司提供了服务，帮助近20家公司促进了数字化转型，并为183家公司提供了咨询和诊断服务。

    实际上，在苏州实践之前，百度智能云已经以“ AI+ Park”的形式适应了当地条件，在广州，重庆，汤克森，宁博和其他地区，首先通过与当地领先的企业合作找到了需求的“点” 。然后整合形成“面”的要求。

    跨越特定企业和公园的案件，如今，所有中国制造业面临的问题是：

    数字化可以解决两家甚至两百家公司的问题，但是量化的变化并不意味着定性变化。如何通过“成千上万的企业和面孔”实现结合规模和效果的转型，如何帮助行业甚至制造业？

    除了锚点和路径外，百度智能云还发现了赋予中国智能制造能力的“范式转换”路径。

    所谓的“范式转换”是美国著名科学哲学家库恩（Kuhn）在“科学革命的结构”中提出的概念。 “参数”是公认的模型或模型，当稳定范式无法解决新问题时，有必要打破旧范式并找到新的范式。

    云计算字段还正在进行“范式转换”过程，穿越“数字化”阶段必须进行转换。企业现在需要更多的是快速和良好的数字转换。

    这也意味着云企业不仅需要能够解决“单个”方案和企业痛点，而且还需要能够在新的IT IT基础架构和应用程序的帮助下将琐事解决方案集成到大规模的输出功能中。

    与阿里巴巴云，华为云等的自下而上的布局不同，它是“首先是Iaa，然后是PaaS和SaaS”，Baidu  Cloud始终强调了AI和Cloud的深层集成，并带来了”结束“满足行业需求。技术调整。

    到目前为止，Baidu Smart Cloud已经形成了一组智能的闭环路径，这些路径是“芯片框架模型 - 工业应用程序”的一组，从应用到应用程序，促进一般，标准化和可复制功能。

    亨吉石化的情况是主要反映。作为世界上最大的化学纤维制造商之一，就像许多与数字化转型没有深入联系的公司一样，亨吉石化的质量检查模型一直是传统的“人眼 +手电筒”，这不仅效率低下，而且错过了检查的检查。很难避免。

    百度智能云的出现改变了这一切。从AI质量检查中，亨吉连接到该行业的第一个AI智能外部检查多合一机器后，亨吉依靠传统的光学成像和人工智能算法的完美结合。石化对产品的复杂表面进行了深入的分析，研讨会检查时间缩短了70％，而Sihua C级产品的缩短了零缺失了检查，从而大大提高了质量检查效率。

    不仅如此，目前，百度智能云还在寻求使用质量检查端和边缘云之间的链接来通过应用程序来驱动更多的计算能力，从而将质量检查应用程序从1个生产线扩展到30种生产线，并通过使用趋势。质量检查的“平台”。

    如今，在亨吉石化的业务端，智能质量检查的成功实践仍被用作模型，将应用程序扩展到更多，包括安全检测和能源消耗优化，包括安全检测和能源消耗优化。场景。

    在这些情况下，由Baige +分布式云代表的“ AI设施”，作为百度“端到端”调整功能的承运人，还将通过未来的智能牵引力来帮助客户更多地占领客户。

    回顾这种情况，Baidu Smart Cloud不仅提供了单个生产线转换，还提供了多层次和完整的计算能力，算法和智能应用程序。位置，一站式优化。

    在这些优化的背后，百度智能云给旧化学公司带来的“范式转换”并不是偶然的，而是其核心自我开发的AI技术的体现，该技术已完全应用于行业，并结合了端到端的能力来促进快速的能力业务增长。

    这完全是由于这种技术优势。如今，百度智能云可以跳过堆叠的“工厂故事”，并使用制造，能源，城市，运输和其他行业作为授权基础，以吸引成千上万行业的增长。卷。

    从更宏观的角度来看，从未来来看，工业升级的潮流是不可逆转的，全球经济模式重建的趋势不会改变。除了帮助行业加速智能过程外，百度智能云还可以帮助中国行业更好地利用AI能力并在全球竞争中获得优势。