制造业如果想要迅速提质增效，需要连闯四大难关

数智时代，以人工智能为驱动力的智能制造成为工业制造的核心，“十四五”规划纲要也明确提出未来创新的重点在实体经济，更在制造业。

乘着AI技术的东风，数字化转型成为中国制造企业的关注重点。在制造业的研发、生产、管理等关键环节中，AI技术主要应用于生产制造中，包括装配、检测、仓储输送等过程。

在工厂中，质检是生产过程的关键环节也是人力投入较多的部分，制造业中几乎10%的人力在质检环节。但质检这个工种也是员工流动率较大的工种之一。

在3C电子产品质检产线中，器件组装位置和种类总会出现缺失和误装，工作内容重复枯燥。在工作强度要求较大的情境下，质检工人身心疲惫，质检准确率较低。

某电子厂螺钉漏打、贴片放错，导热胶漏涂，导致工人又重新返工，损失巨大；在纺织厂中，花花绿绿的布匹瑕疵质检，对工人来说更是挑战，布匹印染的瑕疵，对眼力十分挑剔，色差、逃花等问题，在持续长时间的劳动下，再熟练的工人眼睛都得罢工。

一些安装了工业相机的制造厂商，在传统的AOI质检中，受环境变化的影响大，比如光源老化或者材质成像特性等问题，准确率平均在80%-90%，难以再提升。

这些在制造业中常见的场景也是制造业最痛的“痛点”，需要人力操作、效率低下的传统工序，效率和次品率一直是盘亘的“老大难”问题，亟需AI的“智造”改变。

质检提升的闯关大作战

制造业AI应用处于起步的阶段，AI质检是其落地的主要场景之一。质检关乎产品质量和企业的声誉命脉，但传统的质检方式存在着许多障碍痛点。

目前制造行业大多是采用人工检测，部分企业部署了工业相机、图像对比的传统机器视觉检测方式。在一线的生产产线中，制造业如果想要迅速提质增效，需要连闯四大难关。

第一关：人工质检效率低下

人工质检速度慢，有些作业场景依赖工人的经验，覆盖率低、标准不统一，传统视觉检测算法仍大量依赖人工复检，需要投入相当的专业质检人员才能保证生产节拍，质检人力效率整体低下。

第二关：柔性不足

在一些部署工业相机的场景中，当生产线出现产品换线时，需要对硬件光源亮度、相机拍摄角度、软件算法进行反复调试适应新产品，质检流程的柔性亟待提升。

第三关：生产精度高难满足

在海量的生产制造中，如何在快速完成制造的同时确保产品的质量是关键。由于器件形状复杂、光源不稳定等原因，传统的机器视觉检测精度通常难以超过90%，不满足精度大于99%的精度要求。在需要人工复检的地方，在疲劳等因素中，人力的检测难以保持稳定的精度需求。

第四关：招工难、成本高

整个制造业近年来面临的共同难题就是招工难，对于检测人员来说，需要兼具细致的观察力与持久的耐心，工作内容枯燥，工人的流失率大，熟练的工人缺乏，用工成本高。

在生产质检的过程中，这些共性的卡点依赖数智技术的能力来解决，而这一切的背后，离不开AI技术的辅助。AI质检能够应对制造业中这些复杂多样的场景。但普通工厂如何从制造到“智造”？我们选择从富士康这个最典型的工厂中管窥AI带来的质变。

提质增效：产线智能化升级

在工业智造的浪潮中，富士康集团也如许多制造业厂商一样选择积极拥抱变化，通过先进技术不断提升产线智能化。

在深圳富士康智能光伏控制器产线，涉及产品总共3种型号，11种配置，需要每天换线2-3次，每种型号的硅脂位置、颜色、铭牌种类均有差别。而智能光伏控制器生产过程的硅脂涂抹、标签检测等环节，传统工业质检的主要方法是人工检测。

智能光伏控制器产线刷硅脂工位需要人力检测硅脂的颜色是否正确以及硅脂是否少涂、漏涂；铭牌工位需要检测铭牌是否漏贴、倒贴和错贴。对于一线的质检工人来说，这不是个简单轻松的活儿，再“火眼金睛”也会有疲劳力竭的时候。

在铭牌检测中，不同产品设备的铭牌种类多，朝向不同，对于质检的工人来说，一时的专心致志可以，而长时间的精神灌注令人疲惫，人工判断效率低。而硅脂的涂刷错误会导致后续老化测试故障，返修耗费人力、物力。受人工因素和疲劳累积的影响，检测准确率与效率不高，富士康迫切想要通过借助智能技术的力量提升准确率。

富士康智能光伏控制器产线典型的质检痛点对于华为的昇腾智造解决方案来说，是其擅长解决的应用场景。富士康联合华为，以昇腾智造解决方案深入到具体的质检场景中。

基于昇腾智造解决方案的AI质检系统，通过机器学习、深度学习、边缘计算等技术，AI接入自动化设备和MES，提升了产线智能化，实现过程缺陷数量级降低。富士康智能光伏控制器产线实际应用的效果良好，在运行两周半后，共计检测3000余次，实现0误检、0漏检，长期稳定运行的情况下，月检测6000+台，总体准确率＞99%。

昇腾智造以视觉检测出的过程质量缺陷为驱动，光伏控制产线实现了从自动到智能，高稳定高精度的变化，AI质检的准确率超过了99%，显著的提升了效率与质量，推动了富士康智能光伏控制器产线自动化设备、人员操作问题改善，实现现场过程缺陷数量级降低。质量数据的改善也正向支撑着工艺提升，缩短了品质的稳定周期。

将AI深入到制造的每一条产线

从富士康的案例中，我们可以看到，在制造企业的数智化进程中，AI已然成为制造业提质增效的最佳手段。但对于企业来说，如何在众多的服务提供商中找到靠谱的解决方案很重要。

许多制造厂商的产品形态多、持续运营难，影响AI质检应用快速上线和规模推广，而衡量服务商的两个决定要素行业知识与AI能力是关键。

昇腾智造解决方案是面向制造企业打造的一站式AI使能解决方案，提供成熟的AI平台和算法，聚合行业知识，凝聚了华为工厂30年制造经验和200多条产线规模部署的应用经验，实现部署后检测准确率快速达成99%以上。

对于企业来说，昇腾智造的一站式交付，含AI应用的部署、运维与迭代升级，使得企业客户仅联系一家集成厂商就能够完成方案设计、部署、验收、自主运维全流程。在一些成熟的场景中企业可以开箱即用，80%工厂常见的场景免设计，最快可以实现5天10个工位的部署效率。

在工厂的部署过程中，速度快，部署过程中的采图和算法优化均不需要停线。对于换线时可能需要用到的图形标注、算法模型重训练等过程，均可在图形界面操作，并且支持小样本增量训练，2小时即可完成模型迭代。赋予制造企业零代码、自主运维能力，产线的操作企业易掌握。

目前昇腾智造解决方案已经在多个制造业场景中下线应用，并且取得了良好的结果，包括电子组装、家电、半导体、钢铁、纺织等行业工厂产线，长江计算、华菱湘钢、宝德等企业工厂已经实践应用。

华为南方工厂已经将昇腾智造解决方案广泛应用于服务器、无线、终端等多个产品，涉及200多条产线，超过 400个工位，质检效率提升了三倍，质检准确率达99.9%。

华菱湘钢基于昇腾智造的AI使能实现了从钢坯到转钢到轧钢的全流程100%自动化，机器转钢准确率达100%的同时效率可与熟练工人相媲美。

宝德计算机在引入昇腾智造解决方案后，产线制程质量管理覆盖的台式机、服务器等产品的多道工序，检测准确率均超过了99%。

华为瞄准了生产、生活中的重点行业，基于昇腾AI基础软硬件平台，深度融合了自身在AI技术与生态势能的力量：目前，昇腾发展了70万+开发者，发展500+行业合作伙伴，共同孵化了超过1000个解决方案，为中国人工智能产业繁荣提供一个强健、稳固的基石。

昇腾AI向上的力量既来自AI技术的扎根生长，也来自产业的不断聚合。这些蓬勃的势能助益昇腾智造打通了AI落地行业的“最后一公里”，为行业用户解决一系列真实存在的场景问题，为制造业的每条产线注入了AI之魂。

回看中国制造走过的路径，从2010年至2021年，我国制造业已连续11年位居世界第一，中国制造已经在世界舞台占据重要位置。

在数智时代，工业制造如果想要继续保持这个优异成绩，需要紧随产业升级的步伐不掉队。

毕竟历史不厌其烦地教育我们——把握住未来产业突破性变革的关键技术，将助力整个国家在全球范围内占据领先位置。

对于中国制造来说，需要昇腾AI之类来引导整个产业的数字化和智能化转型。这不仅仅能满足广大制造企业的提质增效需求，也在驱动整个制造产业的智变跃升，将AI带入到中国智造的每一条产线中去，为社会的生产与产业的升级发展带来价值。

工业制造影响着我们生产与生活的每个角落，我们的衣食住行，无一不依赖于制造业。作为领先的AI平台，昇腾AI将携手产业各界将复杂的技术能力释放，普惠给智能时代的千千万万个体，把数字世界的“慧果”带给每个人、每个家庭、每个组织，助益构建万物互联的智能世界。

审核编辑 ：李倩