在主體產(chǎn)線和設備實現(xiàn)一定程度數(shù)字化的基礎上,冠捷一直在尋找能夠解決其傳統(tǒng)屏幕質(zhì)檢難題的好方案。但屏幕缺陷檢測不同于其他流水線的常規(guī)檢測,其價值在于保證良品率,即有缺陷必返工,因此質(zhì)檢工作的高要求就體現(xiàn)在對缺陷的精準識別:最關鍵的是不放過一個缺陷,其次是不誤判一個良品。

傳統(tǒng)質(zhì)檢往往以人力為主,不僅消耗人力,且質(zhì)檢結(jié)果受人為因素影響。而盡管AI質(zhì)檢早有先例,讓AI模型學習殘次品不同的缺陷,在質(zhì)檢中如果遇到了同一類缺陷即可檢出壞品。但這種方案同樣存在局限,因為實際生產(chǎn)場景中缺陷品畢竟是少數(shù),用于模型訓練的數(shù)據(jù)收集較為困難,模型訓練周期非常長,甚至可能需要3-6個月的時間,這顯然跟不上當今的“智造速度”。

解決方案

聯(lián)想研究院人工智能實驗室推出基于自研工業(yè)質(zhì)檢基礎大模型的邊緣大腦AI小樣本終身學習質(zhì)檢平臺。僅需少量正常樣本,即可快速建模去識別產(chǎn)品異常,在一些場景中甚至不需要訓練就可以直接進行質(zhì)檢推理。同時,該方案具備泛化能力和成熟的工具套件,使其能快速適應多種產(chǎn)品和生產(chǎn)線,提供精準高效的質(zhì)檢,顯著提升檢測效率并降低人工成本與誤檢率。

成效

應用該方案后,冠捷質(zhì)檢效率與準度提升30%;在屏幕、螺絲等質(zhì)檢場景,客戶質(zhì)檢UPH(Units Per Hour,每小時的生產(chǎn)單位數(shù))可達300臺/小時,生產(chǎn)效率最高提升150%,至多節(jié)省80%的質(zhì)檢人力成本,且能進行7×24小時的持續(xù)質(zhì)檢。

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