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“大厂”下沉制造业,纺企感受如何?

clsrich 复合面料知识 2022-11-23 21:58:24 95 0

  质检工人正在晋级成为数据标注师,成为AI的“老师”。

  在恒申控股集团的车间里,质检师不再是一线纺织工人,而是AI质检师。产品过不过关,无需人工手检,用前端部署的工业相机一扫便知。

  “过去,公司的质检工人主要采取‘眼睛+手电筒’的工作模式,不仅效率低,眼睛在长时间工作后还可能受到损害。如今,公司与百度合作构建的视觉检测系统‘上岗’后,公司产品的‘AA率’提高了近两个百分点。”在江苏省苏州市盛泽镇举行的“纺织工业人工智能高质量发展论坛——质检技术专题”上,恒申控股集团化纤板块信息部总监肖卫民欣喜地表示,困扰公司多年的质检难题已被基本解决。

  质检难题亟待解决

  如今,“大厂”逐渐成为纺织企业的得力“外援”。

  除了百度,近年来,阿里巴巴开发了AI算法,能完成对化纤、棉、牛仔、皮革等主流面料的质检工作。华为也打造了智慧纺织验布联合解决方案,服务于布匹质量检测全流程自动化产线升级……

  显然,“大厂”“去虚向实”的落脚点集中在质检上。

  这个选择并不意外。因为质检环节正是纺织企业急切求解的问题之一。

  “每到生产旺季,各大企业都会扩大产能,抢抓市场机遇,但到了后的质检环节,却屡屡‘卡壳’。”肖卫民介绍,纺织行业对产品质量要求较高。例如,面料产品的检验内容通常包括面辅料颜色、量度、克重、经纬、面料组织结构等。“过去,常见的抽查量为总量的5%-10%,但如果面料的价值较高,或者客户有需要时,在抽检合格后,工厂还要对面料进行100%检验。”

  这对质检工人的专业能力和工作熟练程度都提出了不小的挑战。然而难点还不仅于此。

  一般来说,纺织行业产线工人在质检环节比较集中,约占到工人总数量的10%。但纺织企业的工作环境往往面临噪声、粉尘等干扰,很多年轻人避而远之,因此,质检环节往往多是四五十岁的工人在坚守。

  “工厂质检环节已经进入青黄不接、后继无人的窘迫境地。”肖卫民指出,如果没有稳定的工人补充,就会导致工厂无法向市场提供可靠的合格产品,无法满足市场需求,继而影响工厂的生产效率。

  在制造企业急需数智化变革的时候,数字技术与实体经济开始加速融合。“大厂”关于人工智能的探究,已不再局限于算力、算法、数据等方面的技术突破,而是从行业应用、需求的角度逐渐深入,从质检环节入手,探索与纺织企业展开一场“双向奔赴”的变革。

  “大厂”增援逐渐给力

  不过,“大厂”作为纺织领域的技术方案供应商,与企业接触一度颇为尴尬。不少人认为,他们不懂制造、不懂场景,技术无法落地,虽然案例做得尽善尽美,但实用性较低。

  对此,百度智能云智慧工业事业部副总经理黄锋表示,百度从一开始就没有将自身独立于制造业之外、闭门造车的意思,而是强调要深入实际,让工程师们“下沉”到一线了解实际情况,了解企业痛点。“纺织企业在提效降本增质方面的诉求,对信息技术和方案提出了更高要求,也使得百度进一步思考如何使用人工智能等新一代信息技术,帮助企业解决实际问题。”

  “百度智能云工程师必须要守在产线上,观察整个质检流程,同时与工作人员交流细节,以实现经验可复制化,并且实时针对数据进行模型调优,降低误检率。”百度智能云工业视觉算法负责人聂磊也表示,在做一些纺织企业重点项目的时候,相应的技术开发团队吃住都在工厂里,一待就是半年甚至更长,原因只有一个,到业务场景中接触应用,才更接地气。

  “大厂”的努力,得到了纺织企业的认可。肖卫民指出,应用了百度构建的外观视觉检测系统,有效解决了人工检测无法保持检测质量一致性的痛点,通过机器深度学习、AI技术、图像识别技术以及5G网络传输,实现了产品外观检测的集中一体化,进而提高了产品的合格率。

  “车间引入百度视觉检测技术后,光人工效益一项就有70%的提升。”安庆丰兆印染有限公司营销主管李峰透露,系统投用以后,大幅降低工人的工作压力,产品优良率预计由95%提升到98%以上,产业价值和经济效益得到明显提升。

  此外,据《中国纺织报》记者了解,阿里AI算法也已在全国多家纺织服装工厂上线,帮助工厂自动完成原料、坯布、成品布、成衣全生产环节的质检工作。相关企业普遍反映识别准确率在90%以上,远超人工水平,整体效率大幅提升。

  AI质检仅是开端

  电气与电子工程师协会(IEEE)发布的《IEEE全球调研:科技在2022年及未来的影响》显示,超8成受访者相信,未来5年内,全世界1/4的工作将由人工智能替代完成。中国受访者对“人机协作”抱以更高期望:70%受访者认为,未来10年内,人工智能将协助人类完成一半以上的工作。

  对于纺织业而言,AI质检显然也只是产业智能化的开端。百度智能云纺织行业解决方案总监杨娜表示,未来,百度将进一步把AI技术与工业模型深度融合,帮助纺织企业提供能耗管控优化、资源配置优化等技术方案,助力纺织行业打造透明、智能且具备预测性的供应链,努力带动纺织产业从封闭式体系走向开放价值生态,实现产业链的全面升级。

  今年8月,科技部等六部门联合发布《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》,特别提出:“要以促进人工智能与实体经济深度融合为主线。”这无疑给纺织企业与“大厂”的合作奠定了更加牢固的基石。

  中国纺织工业联合会生产力促进部主任、中国纺织信息中心主任乔艳津指出,当前纺织工业数字化转型正由单一环节、细分领域向产业生态全面展开。中国纺织工业联合会在“十四五”规划中强调,要不断加强工业互联网、大数据、人工智能、工业机器人、区块链等智能制造应用关键技术在纺织行业的深入融合,提升行业数字化、智能化基础能力,运用先进适用技术和科学管理工具,加快企业数字化改造提升。

  乔艳津表示,未来构建开放产业生态将是加快推动人工智能和纺织行业深度融合的战略路径。纺织企业应主动构建新发展格局,着力推动高质量发展。

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