“大廠”下沉制造業 紡企感受如何?

              發布:2022-11-11 15:41:35   來源:中國紡織報   評論:0 點擊:
              本文導讀: 質檢工人正在晉級成為數據標注師,成為AI的“老師”。

              本文關鍵字:紡織

                質檢工人正在晉級成為數據標注師,成為AI的“老師”。
               
                在恒申控股集團的車間里,質檢師不再是一線紡織工人,而是AI質檢師。產品過不過關,無需人工手檢,用前端部署的工業相機一掃便知。
               
                “過去,公司的質檢工人主要采取‘眼睛+手電筒’的工作模式,不僅效率低,眼睛在長時間工作后還可能受到損害。如今,公司與百度合作構建的視覺檢測系統‘上崗’后,公司產品的‘AA率’提高了近兩個百分點。”在江蘇省蘇州市盛澤鎮舉行的“紡織工業人工智能高質量發展論壇——質檢技術專題”上,恒申控股集團化纖板塊信息部總監肖衛民欣喜地表示,困擾公司多年的質檢難題已被基本解決。
               
                質檢難題亟待解決
               
                如今,“大廠”逐漸成為紡織企業的得力“外援”。
               
                除了百度,近年來,阿里巴巴開發了AI算法,能完成對化纖、棉、牛仔、皮革等主流面料的質檢工作。華為也打造了智慧紡織驗布聯合解決方案,服務于布匹質量檢測全流程自動化產線升級……
               
                顯然,“大廠”“去虛向實”的落腳點集中在質檢上。
               
                這個選擇并不意外。因為質檢環節正是紡織企業最急切求解的問題之一。
               
                “每到生產旺季,各大企業都會擴大產能,搶抓市場機遇,但到了最后的質檢環節,卻屢屢‘卡殼’。”肖衛民介紹,紡織行業對產品質量要求較高。例如,面料產品的檢驗內容通常包括面輔料顏色、量度、克重、經緯、面料組織結構等。“過去,常見的抽查量為總量的5%-10%,但如果面料的價值較高,或者客戶有需要時,在抽檢合格后,工廠還要對面料進行100%檢驗。”
               
                這對質檢工人的專業能力和工作熟練程度都提出了不小的挑戰。然而難點還不僅于此。
               
                一般來說,紡織行業產線工人在質檢環節比較集中,約占到工人總數量的10%。但紡織企業的工作環境往往面臨噪聲、粉塵等干擾,很多年輕人避而遠之,因此,質檢環節往往多是四五十歲的工人在堅守。
               
                “工廠質檢環節已經進入青黃不接、后繼無人的窘迫境地。”肖衛民指出,如果沒有穩定的工人補充,就會導致工廠無法向市場提供可靠的合格產品,無法滿足市場需求,繼而影響工廠的生產效率。
               
                在制造企業急需數智化變革的時候,數字技術與實體經濟開始加速融合。“大廠”關于人工智能的探究,已不再局限于算力、算法、數據等方面的技術突破,而是從行業應用、需求的角度逐漸深入,從質檢環節入手,探索與紡織企業展開一場“雙向奔赴”的變革。
               
                “大廠”增援逐漸給力
               
                不過,“大廠”作為紡織領域的技術方案供應商,與企業接觸一度頗為尷尬。不少人認為,他們不懂制造、不懂場景,技術無法落地,雖然案例做得盡善盡美,但實用性較低。
               
                對此,百度智能云智慧工業事業部副總經理黃鋒表示,百度從一開始就沒有將自身獨立于制造業之外、閉門造車的意思,而是強調要深入實際,讓工程師們“下沉”到一線了解實際情況,了解企業痛點。“紡織企業在提效降本增質方面的訴求,對信息技術和方案提出了更高要求,也使得百度進一步思考如何使用人工智能等新一代信息技術,幫助企業解決實際問題。”
               
                “百度智能云工程師必須要守在產線上,觀察整個質檢流程,同時與工作人員交流細節,以實現經驗可復制化,并且實時針對數據進行模型調優,降低誤檢率。”百度智能云工業視覺算法負責人聶磊也表示,在做一些紡織企業重點項目的時候,相應的技術開發團隊吃住都在工廠里,一待就是半年甚至更長,原因只有一個,到業務場景中接觸應用,才更接地氣。
               
                “大廠”的努力,得到了紡織企業的認可。肖衛民指出,應用了百度構建的外觀視覺檢測系統,有效解決了人工檢測無法保持檢測質量一致性的痛點,通過機器深度學習、AI技術、圖像識別技術以及5G網絡傳輸,實現了產品外觀檢測的集中一體化,進而提高了產品的合格率。
               
                “車間引入百度視覺檢測技術后,光人工效益一項就有70%的提升。”安慶豐兆印染有限公司營銷主管李峰透露,系統投用以后,大幅降低工人的工作壓力,產品優良率預計由95%提升到98%以上,產業價值和經濟效益得到明顯提升。
               
                此外,據《中國紡織報》記者了解,阿里AI算法也已在全國多家紡織服裝工廠上線,幫助工廠自動完成原料、坯布、成品布、成衣全生產環節的質檢工作。相關企業普遍反映識別準確率在90%以上,遠超人工水平,整體效率大幅提升。
               
                AI質檢僅是開端
               
                電氣與電子工程師協會(IEEE)發布的《IEEE全球調研:科技在2022年及未來的影響》顯示,超8成受訪者相信,未來5年內,全世界1/4的工作將由人工智能替代完成。中國受訪者對“人機協作”抱以更高期望:70%受訪者認為,未來10年內,人工智能將協助人類完成一半以上的工作。
               
                對于紡織業而言,AI質檢顯然也只是產業智能化的開端。百度智能云紡織行業解決方案總監楊娜表示,未來,百度將進一步把AI技術與工業模型深度融合,幫助紡織企業提供能耗管控優化、資源配置優化等技術方案,助力紡織行業打造透明、智能且具備預測性的供應鏈,努力帶動紡織產業從封閉式體系走向開放價值生態,實現產業鏈的全面升級。
               
                今年8月,科技部等六部門聯合發布《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》,特別提出:“要以促進人工智能與實體經濟深度融合為主線。”這無疑給紡織企業與“大廠”的合作奠定了更加牢固的基石。
               
                中國紡織工業聯合會生產力促進部主任、中國紡織信息中心主任喬艷津指出,當前紡織工業數字化轉型正由單一環節、細分領域向產業生態全面展開。中國紡織工業聯合會在“十四五”規劃中強調,要不斷加強工業互聯網、大數據、人工智能、工業機器人、區塊鏈等智能制造應用關鍵技術在紡織行業的深入融合,提升行業數字化、智能化基礎能力,運用先進適用技術和科學管理工具,加快企業數字化改造提升。
               
                喬艷津表示,未來構建開放產業生態將是加快推動人工智能和紡織行業深度融合的戰略路徑。紡織企業應主動構建新發展格局,著力推動高質量發展。
              (本文來源:中國紡織報)
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