与之前的人工质量检测相比，AI工业视觉检测不仅提高了质检效率，而且将漏检率降为0%，误检率低于0.5%。
对于施耐德电气武汉工厂来说，这样的质检标准至关重要，毕竟其生产的电气产品是关乎人们生命安全的，一旦有不合格产品出厂，可能会导致严重的后果。
当下，为了应对市场环境变化，提升自身竞争力，越来越多的中国制造企业正在朝着智能制造的方向前进。而AI视觉检测，作为一个重要、有效，又具有很高投入产出比的应用场景，正在受到很多制造企业的欢迎，作为它们迈向智能制造的关键一步，甚至是第一步。
施耐德电气武汉工厂-AI工业视觉检测平台应用场景
施耐德电气是全球能源管理和工业自动化领域的领先企业，2020年全球销售收入达到252亿欧元。中国是其全球第二大市场，也是其全球供应链的重要组成部分。目前，施耐德电气在中国拥有23家工厂和7家物流中心。
2012年成立的施耐德电气武汉工厂主要制造断路器、接触器、控制与信号产品，并经历从精益化到自动化再到数字化的发展。同时，武汉工厂也是施耐德电气全球第一家全面部署EcoStruxure整体解决方案的工厂，曾被世界经济论坛评为发展中的“灯塔工厂”，成为全球数字化制造和工业4.0的代表。
施耐德电气制造(武汉)有限公司总经理李聪介绍说，施耐德电气武汉工厂的EcoStruxure方案架构分为三层。底层是各种设备和传感器的互联互通，实现数据采集；中间层则是边缘控制，通过工业物联网网关进行数据传输；顶层则可以实现各种应用、分析和服务。
基于这样的架构，很多AI技术可以得以封装和应用，比如增强现实、视觉检测、工业过程优化、计算机视觉、知识图谱、自然语言处理、语音处理等，从而为打造数字化工厂，实现智能制造奠定基础。
施耐德电气制造(武汉)有限公司总经理 李聪
随着云、IoT、AI等新技术的落实，越来越多的工厂正在进行数字化和智能化的升级改造。尤其是近年来，人工智能的应用越来越多，开始深入到生产一线。
作为一项新兴技术和新兴应用，AI在制造行业的落地显然无法一下子全面铺开，找到最适合的场景才能保证应用的成功。这里的最适合包括：业务部门急需、技术和方案成熟，这样的确能带来很好的效果，能够降低成本增加效益等。
产品外观质量检测，就是一个这样的最佳场景，已经受到了很多制造企业的欢迎。就施耐德电气武汉工厂而言，过去大量的人工目视检测，工作量大，自动化程度不高，而且检测质量波动很大。
此前，他们也曾考虑尝试自建自动化检测方式，但由于要自建服务器进行模型训练和迭代，并且要人工采集数据，导致成本居高不下，未能得到有效利用。直到今年开始与亚马逊云科技合作，利用后者提供机器学习服务Amazon SageMaker和其它相关计算和存储云服务，才建立起了“云-边协同AI工业视觉检测平台“。
值得注意的是，这样的场景化AI应用，往往是从业务部门来推动的，这与传统信息化建设时由IT部门来推动，有很大的不同。
施耐德电气全球供应链中国区数字化解决方案负责人冒飞飞，就是从业务的角度来进行数字化改造的驱动者。他希望通过部署领先的AI解决方案，改变工厂核心的质量管理方式，通过与亚马逊云科技合作，来弥补工业制造与AI之间的差距。
施耐德电气全球供应链中国区数字化解决方案负责人冒飞飞
其实，施耐德电气自身也是一家数字化解决方案提供商，帮助很多企业进行数字化转型。武汉工厂所使用的EcoStruxure方案，就是施耐德电气自己提供的，并在有需要的行业客户处交付实践。
武汉工厂所属的施耐德电气供应链部门，同样拥有强大的IT能力，施耐德电气全球供应链中国区IT总监曹捷，就是这个团队的IT负责人。即使这样，施耐德电气仍然没有“闭门造车”，而是发挥合作伙伴的力量，通过生态合作的方式来进行智能制造的探索。
除了与亚马逊云科技合作之外，其合作伙伴中科创达也在施耐德电气的AI工业视觉检测平台项目中发挥了重要作用。曹捷介绍说，之前采用的模型训练系统，需要大量的负样本（有缺陷的产品），而其产品合格率很高，很难拿到大量的负样本来学习；中科创达提供的算法模型，则是通过正样本（合格的产品）来完成的，大大降低了模型训练成本。
施耐德电气目前部署的AI工业视觉检测平台，是利用亚马逊云科技的云服务，通过“云边协同”的方式实现的。云端负责模型训练和迭代，即采集的照片上传到Amazon S3进行存储，通过Amazon SageMaker进行模型训练。训练好的模型，则部署到位于生产线的边缘检测系统上，实时照片直接进入这一系统进行推理运算，给出是否合格的判断标识。
这种云边协同的部署方式，还能实现云端对边缘端的统一管理，保证各个工厂、各个生产线都能同时进行模型迭代升级。
施耐德电气全球供应链中国区IT总监曹捷
除了在机器学习和人工智能领域的合作，冒飞飞介绍说，整个施耐德电气中国的数据中台，其实也是依赖于亚马逊云科技的整个技术栈来进行搭建的。
面对施耐德电气欧洲和全球市场的输出，冒飞飞认为，“因为亚马逊云科技本质上是一个非常全球化覆盖的公司，我们可以把在国内一些在云上的应用和经验分享给我们在欧洲和北美的一些工厂。“
亚马逊云科技在制造业领域的专长和优势在业内备受认可，制造业企业长期以来将其视为可靠的数字化转型和智能化升级合作伙伴。越来越多的企业认识到这家全球领先云服务商，所具备的如下优势能力。
在智能制造方面具有丰富经验。亚马逊利用最尖端的自动化、机器学习和人工智能以及机器人技术，设计和制造智能产品，并凭借全球分销网络，销售了数以亿计的产品。亚马逊云科技依托亚马逊长达25年的丰富经验，为制造业客户制定制造业云解决方案，帮助领先的制造企业实现数字化转型和智能化升级。
提供最全面和最高级的云服务集合。亚马逊云科技广泛和深入的云服务，能够帮助制造业客户快速创新并优化运营。例如，Amazon SageMaker帮助制造业客户快速准备、构建、训练和部署高质量的机器学习模型，更好地应用于各个生产场景，加速创新并提升整体运营效率；亚马逊云科技的智慧湖仓，能够无缝汇集来自内部和外部应用程序的任何类型的数据，提供高级实时分析和预测，以提高整体设备效率 (OEE)、服务水平、产品质量和供应链效率等。
提供全球覆盖并满足安全合规要求。亚马逊云科技是全球最大、使用范围最广的云平台，拥有更大且更多样化的合作伙伴网络。亚马逊云科技的可靠性、高性能、全球覆盖以及内置高级安全功能，降低了运行互联工厂或智能产品计划的成本以及风险。
施耐德电气武汉工厂 自动化机器人应用
这样一个看起来并不复杂的AI应用，大大提高了施耐德电气武汉工厂的智能化程度。漏检率降为0%，保证产品质量；误检率降到0.5%以内，则减少了返工的工作量。
据介绍，目前这一AI工业视觉检测平台，已经在施耐德电气国内5家工厂的9条生产线中部署，很快将扩大应用到8家工厂的44条生产线上。而通过亚马逊云科技这样全球部署的云，未来还可以把经验和数据分享到国外的工厂，服务于施耐德电气的全球供应链。
有了这次的成功实践，目前施耐德电气还在探索更多的AI应用场景，加速制造产业的数字化和智能化进程。
