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通過與亞馬遜云科技合作，我們構建了云-邊協同的 AI 視覺檢測平臺，實現了產品質量缺陷的智能檢測，將檢測誤檢率降到0.5%內，漏檢率降為0%，并取消了之前依賴人工檢測的工站，實現全自動和智能化。 11月9日，在亞馬遜云科技賦能制造行業加速創新媒體溝通會上，施耐德電氣全球供應鏈中國數字化轉型總監冒飛飛講述了施耐德電氣在亞馬遜云科技數字化AI加持下華麗蛻變的一場 好戲 。 作為全球能源管理和自動化領域數字化轉型的專家，施耐德電氣業務遍及全球100多個國家和地區，為客戶提供能源管理和自動化領域的數字化解決方案。但在與時俱進的發展過程中，也面臨著不少挑戰。 冒飛飛介紹，在過去，產品的外觀質量檢測由人工肉眼判斷或傳統視覺檢測完成。傳統視覺檢測是通過生產線上安裝的工業照相機對每件產品進行外觀拍攝，將照片與 標準樣品（golden sample） 進行比對，由此判斷產品是否存在外觀缺陷。 這種質量檢測方式的問題是人工檢測效率低、傳統視覺檢測漏檢率和誤檢率高。 冒飛飛說。怎么辦？為了解決這些問題，提升檢測效率和精確度，施耐德電氣決定，構建 AI 視覺檢測平臺，實現質量檢測的自動化和智能化。 成功構建AI視覺檢測平臺的關鍵是檢測模型的建模、訓練和迭代，如果采用傳統的自建服務器方式，我們將面臨兩方面的挑戰：其一是模型的訓練和迭代需要巨大的算力，成本非常高；其二是在進行模型訓練時需要工程師到全國各地工廠去采集數據，需要投入大量的人力。 冒飛飛講述。 為了應對這些挑戰，施耐德電氣決定，采用 云邊 結合的方式構建AI視覺檢測平臺，經過多重考量和選型，施耐德電氣選擇與長期合作伙伴亞馬遜云科技合作，利用亞馬遜云科技的Amazon SageMaker及其他相關服務，推動施耐德電氣供應鏈的數字化轉型進程。 很快，利用亞馬遜云科技的云服務，施耐德電氣成功構建起AI視覺檢測平臺。該平臺采用 云邊 結合的方式，云上負責模型訓練和迭代及模型全生命周期管理，邊緣端軟件是邊緣檢測系統，硬件是帶GPU的推理機和工業相機，通過工業相機采集產品外觀照片，并在通過一系列安全認證后上傳到云端，存儲在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)上。 后續的處理分為兩步，首先利用Amazon SageMaker完成模型訓練和迭代，在精準度達標后，將模型部署到邊緣檢測系統上；隨后來自生產線的照片實時進入邊緣檢測系統，并進行邊緣推理運算，再將結果返回到邊緣檢測系統，自動標識出產品是否合格并能標識出不合格的缺陷位置。 AI視覺檢測平臺的成功部署為施耐德電氣帶來了3個方面的好處。 冒飛飛說，其一是實現了檢測自動化和智能化，與原來的傳統視覺檢測模式相比，在中國區已經部署的13家工廠生產線中，AI視覺檢測的誤檢率能降到0.5%內，大大降低了返工的工作量，同時漏檢率能降為0%，提高了客戶滿意度；其二是與原來采用人工檢測的產線相比，還可以優化產線檢測人員配置；其三是通過云邊協同，實現了云端對邊緣端的統一管理，確保多邊緣端能夠同時完成模型迭代升級和管控，從全生命周期的角度管理分布在不同工廠的模型。 此外，施耐德電氣今年推出的EcoStruxure AI引擎，可幫助開發人員和數據科學家快速構建、訓練和部署機器學習模型，在云端實現數據存儲和標注及模型訓練、推理、部署、監控，以及迭代更新等全流程，并把云端模型下發到產線邊緣側，執行邊緣推理，有效幫助施耐德電氣降低模型管理訓練的復雜度。其背后的云服務可以選擇包括亞馬遜云在內的眾多生態伙伴共同來支撐。 數字化技術的融合應用已然成為制造企業實現規模增長的重要抓手。 亞馬遜云科技大中華區戰略業務發展部總經理顧凡表示，當前，傳統制造行業的數字化轉型升級正在不斷加速與深化 高端化、智能化、綠色化已成為制造行業發展的主要趨勢。在賦能制造業數字化轉型、創新的路徑中，亞馬遜云科技不僅能為行業帶來近乎無限的云計算動力、包括生成式AI在內的新技術，而且能帶來專精特新的行業實踐，以及聯合合作伙伴孵化出針對關鍵制造場景的解決方案，助力制造企業將數字技術與核心業務有機融合，實現持續商業變革。 在施耐德電氣的應用實踐上，顧凡表示，在技術支持上，亞馬遜云科技始終把客戶的需求放在第一位，為客戶提供及時的支持服務。此外，在全球化部署方面，亞馬遜云科技在全球有32個地理區域、102個可用區，這使得施耐德電氣未來可以方便地將 AI 視覺檢測平臺復制到全球其他區域，避免重復開發。 我們的使命是部署領先的 AI 解決方案，改變工廠核心的質量管理方式，通過與亞馬遜云科技的合作，將數字化的 AI 技術落地在了工業制造場景中，這是一次成功的嘗試。 冒飛飛總結說。