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      聯通數科:市場與創新雙輪驅動,以工業AI賦能汽車智造新生態

      發布日期:2022-07-05 點擊率:15

      隨著我國各領域數字化轉型的不斷深入和新基建戰略的持續推進,一批面向企業數字化的服務商正加速推動5G與AI、云計算、大數據等數字技術進一步融合,由此逐步構建出適用于垂直行業特性的各類場景智能化應用,為企業的生產、經營和管理帶來了質的提升。作為具備天然資源優勢的運營商,在謀求以數字化手段提升自身競爭優勢這一道路上已見成效,正大力推動自身數字化實踐與各行各業的進一步深化融合。

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      聯通數字科技有限公司(以下簡稱“聯通數科”)整合了中國聯通在云計算、大數據、物聯網、人工智能、安全、區塊鏈、安全等領域的優秀基因,是中國聯通深化五大主責主業布局、打造獨特競爭優勢、實現創新賽道差異化突圍的重要載體。近日,gongkong?采訪了聯通數科AI高級專家林義閩,他向我們介紹了聯通數科工業AI平臺的建設理念以及深入汽車行業打造的標桿案例,“如比亞迪、一汽大眾、小鵬汽車、廣汽本田、廣汽豐田等知名車企,都是我們曾服務過的客戶”,林義閩如是說。


      梳理共性需求,沉淀通用AI應用

      在我們的日常生活中,無處不在大量、快速地產生著數據,這些海量數據的積累為AI應用帶來了機遇,以AI技術為代表的新一輪科技革命正在驅動產業的重構。從技術角度來說,視頻/圖像的AI處理和分析技術能夠克服汽車制造過程中工作場景限制,模擬人類的感知和決策的過程,代替人類進行高風險、高強度工作,例如在汽車主機廠的沖壓、焊裝、涂裝、總裝四大車間內,均有典型的AI技術應用場景。如沖壓件的外觀缺陷檢測、車身焊點和焊縫的質量控制、噴涂后車身表面劃痕檢測、總裝過程零部件安裝工序和裝配管理等。

      通過對行業共性需求的梳理,聯通數科AI團隊沉淀出可復制的三大類通用AI應用:一是安全生產管理。通過對作業環境、作業人員工裝等智能識別和AI分析,進行風險監控及預警,優化安全監管方案;二是生產過程管理。通過對作業人員動作、操作工序進行智能識別和AI分析,發現并糾正不規范行為;三是質檢環節管理。采用機器視覺代替人工,對汽車內飾、外飾以及零部件的裝配質量進行檢測。

      “我們在AI平臺上打造了AI智能分析和AI模型自動化訓練兩個系統。細分行業客戶能夠根據自己需求進行二次開發,在通用化基礎上,兼具定制化開發功能。”林義閩補充道。


      工業AI平臺賦能汽車“智”造

      圍繞頭部汽車制造企業在數字化、智能化方面的訴求,聯通數科工業AI平臺在汽車生產和售后兩個環節打造了多項行業標桿創新應用。

      在深圳比亞迪總裝車廠,聯通數科孵化出汽車車尾標質檢、車窗涂膠操作合規監測、生產安全合規監測等20多種AI創新應用。據了解,經過5G+AI技術的加持,車廠管理效率提升了20%,生產效率提升15%,車標錯漏貼率由原來每月1-2例降為0,數字化升級后碩果累累。

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      比亞迪02.png比亞迪03.png在廣州廣汽本田生產車間,基于聯通數科工業AI平臺可實現零件號掃碼登記、拍照上傳、云端數據分析、零件號比對等多項功能。通過手持PDA終端拍攝零部件圖片的獨特點位信息,即可比對出零件編號。目前已實現50多種零部件智能識別,識別準確率99%以上,生產效率提高50%以上,有效解決零部件識別難、人工易出錯等瓶頸問題。

      在廣州廣汽豐田4S店,為了給客戶提供優質的服務體驗和品牌知名度,聯通數科在售后環節巧借AI語音識別和理解能力,能夠自動識別和分析汽車客服的用語專業度和標準度,比如是否出現不耐煩和不良的話語,甚至可以分析客戶提的問題進行最佳的服務話術推薦。

      柔性化生產是汽車行業重要發展方向之一,越來越多的汽車制造企業由傳統單品種、大批量的生產模式向多品種、小批量的生產模式轉變。在柔性化汽車生產線上,當產品類型發生變化時,以數據驅動的AI訓練會因短期之內樣本量不足,導致識別精度下降。針對此問題,聯通數科工業AI平臺從數據采集、標注、訓練到模型驗證,整個流程內各環節都采用標準化設計,非AI專業的人員也能夠在平臺上快速更新產線模型,實現低代碼或零代碼開發。

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      市場與創新雙輪驅動平臺迭代

      中國汽車產業即將迎來一個嶄新的大發展時代,從國家政策、市場環境以及行業生態等維度看,AI技術在汽車制造領域的應用都是一片藍海。作為典型的離散制造業,針對市場需求的碎片化和高度定制化特征,汽車行業AI平臺的開發和訓練工具應盡量做到標準化和模塊化,為AI應用大規模復制做好準備。其次,通過汽車行業AI創新應用落地和示范效益,提升產品開發、解決方案、交付運營等核心能力,加速AI應用從樣板間向商品房轉變。

      聯通數科已落地工信部《“5G+工業互聯網”典型應用場景和重點行業實踐》中的工藝合規校驗、機器視覺檢測、無人智能巡檢、設備協同作業等7個重點場景,在汽車制造、電子設備制造、裝備制造等7個重點行業,成功積累了上百個標桿案例。訪談最后,林義閩表示,“從市場驅動和創新驅動兩方面著手打造的工業AI平臺,為地方政府、央企國企、行業龍頭企業提供了專業、豐富的產品和服務,切實解決千行百業痛點的需求,賦能政企客戶數字化轉型,推動我國數字經濟高質量發展。”


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