工业制造业正在向智能制造转型升级，而实际上，我国目前的工业制造集中于工业3.0时代，甚至有些还处在工业2.0时代，距离工业4.0还很远。所生产的产品质量不能与国际先进水平相媲美，到目前为止尚无国际定价权，使我国处于被动地位。要改变这种状况，必须对工业制造进行改造，实现标准化，必须向网络化、数字化、智能化的转变发展。看智能制造技术如何赋能生产线?

　　过去，产品质量检验更依赖于经验主义，导致产品容易出现瑕疵、安全事故、生产效率低、成本逐年增加，给企业带来严重损失。随着自动化水平的提高，生产效率进一步提高，但产品质量几乎没有提高。有鉴于此，企业开始重视数字化转型，利用物联网、人工智能等新技术为机器赋能，实现机器换人，提高产品质量。

　　一、市场引导，技术先行

以前，跨行业的两家企业没有关联，信息是“孤岛”，没有结合点。在工业4.0推进下，物联网发挥巨大能量，万物实现互联互通，打破“信息孤岛”，在人工智能、边缘计算等新技术支持下，产业上下游供应链被优化，价值链得以充分发挥，带来巨大经济效益。

（图片来源网络）

就行业发展而言，机器视觉已在3C电子、汽车制造、半导体广泛应用。随着基础设施的完善，制造业需求的增长和智能化水平的提高，机器视觉市场逐渐扩大，推动了机器视觉产业的发展。到目前为止，中国市场上有200多家机器视觉企业。在实践中，机器视觉可以通过更快、更高精度、降低成本和提高效率来解决人类眼睛检测的不足。

　　众所周知，机器视觉是人工智能应用最为广泛的领域，大量的用例都利用了高分辨率的摄像头，生成大量数据，而面对急剧膨胀式的数据增长，人工智能就发挥了重要作用。在智能制造的下，以AI为基础能力的视觉检测将大放异彩。其次，边缘计算。预计2022年，接近八成的企业所生成的数据，将从云端或集中式数据中心搬到边缘位置进行处理。

为了避免造成重大损失，瑕疵检测的数据可运用边缘计算处理，形成“云边互动”，通过对数据针对性的价值提炼，提供给企业更好的管理依据。

　　二、相互协作，赋能行业

　　当一个很小的缺陷会影响到整个制造商的生产效率和利润率时，一切细节都是至关重要的。可见，工业制造是个复杂的生产过程，技术要结合实际业务、场景、客户需求，方可实施有效方案。让瑕疵无所遁形。

　　目前，AI和边缘计算等新兴技术正在蓬勃发展，但面向真实场景需求的应用却少之又少。相信，未来随着技术不断更新迭代，赋能生产线，助推智能制造发展。

版权声明：本站内容部分为大界机器人网站编辑原创文章，部分来源于网络，如需转载，请标注来源网站和文章出处链接。如有侵权，请联系我们处理。