智東西（公眾號：zhidxcom）
文| 李水青
智東(dong)西6月4日消息，近日，在亞馬遜云服務（AWS）中國區域推出Amazon SageMaker機器學(xue)習服務之(zhi)際，中科(ke)創(chuang)(chuang)達(da)公司率先(xian)宣布，已將Amazon SageMaker集成到了中科(ke)創(chuang)(chuang)達(da)智慧工(gong)業ADC (Automatic Defect Classification) 系統。
近期，新基建成為(wei)一(yi)大熱(re)詞，其中幾個(ge)重要的應用就是工業(ye)互(hu)聯網、智(zhi)能(neng)制造(zao)。中科創達智(zhi)慧工業(ye)ADC 系統(tong)通(tong)過Amazon SageMaker的彈性Notebook、實驗管理、自動(dong)模型創建、模型調試分析(xi)等(deng)功能(neng)，能(neng)幫(bang)助液(ye)晶面板(ban)、汽車(che)制造(zao)、電子(zi)產品、化(hua)妝品制造(zao)、橡膠制造(zao)等(deng)各行各業(ye)實現智(zhi)能(neng)質檢(jian)等(deng)業(ye)務升(sheng)級。
在中(zhong)科創達CTO鄒鵬程講解(jie)的一(yi)大案(an)例中(zhong)，借助Amazon SageMaker機器學(xue)習(xi)平臺(tai)，智慧工(gong)業ADC 系統幫助制(zhi)造企業減少75%的工(gong)作量，檢測效率提升(sheng)(sheng)35倍。相比人工(gong)檢測，漏檢率下降3%，準(zhun)確率提升(sheng)(sheng)至99%。
Amazon SageMaker是一(yi)個完(wan)全托(tuo)管的機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)服(fu)務，可以優(you)化(hua)(hua)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)的整(zheng)套流(liu)程(cheng)(cheng)。從(cong)模(mo)型(xing)的創建、訓練、調(diao)優(you)到部署，可以在一(yi)個集(ji)成化(hua)(hua)的開(kai)(kai)發環境中(zhong)實(shi)現，實(shi)現整(zheng)個機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)過程(cheng)(cheng)的可視(shi)化(hua)(hua)，提升開(kai)(kai)發效率。
AWS中國(guo)區生(sheng)態(tai)系(xi)統及(ji)合作伙(huo)伴(ban)部總經(jing)理(li)汪湧說，大概全(quan)世界在(zai)云(yun)上(shang)面部署的(de)機器學習應用(yong)80%都是在(zai)Amazon SageMaker上(shang)，SageMaker可以把企業的(de)三年總體擁有成本降(jiang)低54%，開發(fa)效率提升達到10倍以上(shang)。
一、中途引入AWS機器學習平臺，助工作量減少75%
中科創達分享了(le)第一(yi)個客戶的(de)(de)案例，這(zhe)個客戶是國內最大的(de)(de)智能(neng)面(mian)(mian)板行業企業之一(yi)。面(mian)(mian)對激(ji)烈的(de)(de)國際(ji)競爭(zheng)，該客戶的(de)(de)一(yi)大痛點是良率不穩定，使得它在面(mian)(mian)對客戶選型(xing)時處于劣勢狀態。他們知(zhi)道要進行數字化和智能(neng)化的(de)(de)改(gai)造，但他們無從下手。
對此，中(zhong)科(ke)創(chuang)達給(gei)出的解(jie)決方案是一(yi)套云(yun)端一(yi)體融合系(xi)(xi)統，創(chuang)達智(zhi)慧視覺檢測系(xi)(xi)統（ADC）。智(zhi)慧工(gong)業(ye)(ye)ADC系(xi)(xi)統最(zui)早在2018年推出，包含缺陷自(zi)動化分類(lei)、新產品迭代數據清洗、業(ye)(ye)務作業(ye)(ye)員認證三(san)個子系(xi)(xi)統。
鄒鵬程(cheng)回憶，在這個(ge)項目的(de)一(yi)期工程(cheng)中(zhong)，中(zhong)科創達(da)(da)用的(de)還是傳統方(fang)法，在去年年底由于自身業務通過(guo)Amazon SageMaker進行了轉型升級后，中(zhong)科創達(da)(da)也(ye)說服(fu)客(ke)戶將(jiang)業務全線切到SageMaker上。
切(qie)換后的(de)效果非常明顯。對(dui)于一家(jia)LCD屏幕大廠來說，AI、性(xing)能(neng)、安(an)全等問題可能(neng)都有些遙(yao)遠(yuan)，但以下這些數字能(neng)讓他們立(li)馬看懂。
據(ju)(ju)統計，在采用Amazon SageMaker后，這(zhe)(zhe)家屏(ping)幕廠商的工(gong)作(zuo)量減少了75%，也就是(shi)說(shuo)原來100個(ge)人需要做(zuo)的工(gong)作(zuo)，現在只(zhi)要25個(ge)人就夠(gou)了。“但是(shi)不(bu)代表這(zhe)(zhe)剩下的75個(ge)人就沒有(you)工(gong)作(zuo)，實際(ji)上后面會提到我們還有(you)把這(zhe)(zhe)樣的工(gong)人做(zuo)相(xiang)關(guan)的轉型，比(bi)如做(zuo)數據(ju)(ju)標注、數據(ju)(ju)管理(li)等。”鄒(zou)鵬程補充說(shuo)。
▲創(chuang)達智慧視覺檢(jian)測系統（ADC）效(xiao)果
另外，還(huan)有(you)一個(ge)非(fei)常關鍵的(de)指標，就是整個(ge)漏(lou)檢率的(de)下(xia)降(jiang)3%，這3%看著不(bu)多，但(dan)是把它翻譯起來就是良(liang)率提(ti)升3%。良(liang)率哪怕提(ti)升1%，就等于(yu)在你(ni)的(de)競爭環境中馬(ma)上(shang)能夠脫穎(ying)而出(chu)，對成本有(you)很高的(de)下(xia)降(jiang)的(de)效應。
在(zai)準(zhun)確(que)(que)率(lv)方(fang)面，在(zai)中科創達(da)部(bu)署系統的(de)過(guo)程中也是(shi)幫助客戶發(fa)現了(le)一些他們(men)以(yi)前還(huan)沒有看到(dao)的(de)情(qing)況(kuang)。按(an)照(zhao)客戶的(de)說法，工人(ren)(ren)檢測良品的(de)準(zhun)確(que)(que)率(lv)可以(yi)達(da)到(dao)90%。但中科創達(da)發(fa)現，人(ren)(ren)工的(de)檢測準(zhun)確(que)(que)率(lv)是(shi)不穩定的(de)，人(ren)(ren)在(zai)早晨的(de)時候很高(gao)，但實(shi)際上到(dao)了(le)下午，大(da)家(jia)會比較困倦，這時候準(zhun)確(que)(que)率(lv)是(shi)下降(jiang)到(dao)85%以(yi)下。
借助中科創(chuang)達的(de)ADC系統，該廠的(de)產線良品準(zhun)確率(lv)維持在99%。經過單個(ge)業務線的(de)試(shi)點，客戶立馬看到(dao)了成(cheng)效，于是中科創(chuang)達把系統推廣到(dao)正式的(de)產線上。
二、已用于汽車、半導體、化妝品各行各業
“也是正因為(wei)這(zhe)個案例，我(wo)們同時在前期用的是非云化的技(ji)術，在后期用的云化，包(bao)括(kuo)分(fen)布式，大(da)家可(ke)以看到效果(guo)很(hen)大(da)的提升。在工業上(shang)(shang)有(you)一個名詞叫(jiao)總體擁(yong)有(you)成本，包(bao)括(kuo)整個項(xiang)目大(da)家考慮的都是投入(ru)多(duo)少、產(chan)出多(duo)少，給工業一般的產(chan)出如果(guo)兩(liang)年(nian)三年(nian)就有(you)回報，就已經(jing)很(hen)不錯了(le)，而這(zhe)個項(xiang)目實際上(shang)(shang)我(wo)們用了(le)一年(nian)就已經(jing)對它做了(le)完整的回報。”鄒鵬(peng)程說(shuo)。
其實，今(jin)年(nian)以(yi)來，中科創(chuang)達手(shou)下已經(jing)有十幾個(ge)類似項目(mu)都在推進(jin)。首先是(shi)(shi)汽(qi)車行業(ye)的(de)輪胎檢(jian)測(ce)、汽(qi)車電路板檢(jian)測(ce)、車窗和發動機打膠檢(jian)測(ce)等(deng)(deng)。第二(er)是(shi)(shi)電子(zi)產品的(de)PCB表面的(de)除汗等(deng)(deng)問題(ti)(ti)(ti)的(de)檢(jian)測(ce)。第三個(ge)是(shi)(shi)化妝品的(de)灌裝問題(ti)(ti)(ti)、標簽張貼(tie)、裂口問題(ti)(ti)(ti)檢(jian)測(ce)等(deng)(deng)。看的(de)是(shi)(shi)五花(hua)八門，但(dan)是(shi)(shi)用的(de)都是(shi)(shi)ADC+SageMaker的(de)這一整套(tao)融合智慧視覺檢(jian)測(ce)系統(tong)。
▲創達智慧視覺檢測系統（ADC）的更多案例(li)
據鄒(zou)鵬程(cheng)講解，智(zhi)慧工業ADC系統架構的(de)(de)基(ji)礎(chu)設(she)(she)施(shi)層(ceng)整合(he)了云端(duan)基(ji)礎(chu)設(she)(she)施(shi)、端(duan)側的(de)(de)攝像頭(tou)等基(ji)礎(chu)設(she)(she)施(shi)、邊緣計算硬件、以及后(hou)端(duan)的(de)(de)AWS包括(kuo)EC2的(de)(de)訓練的(de)(de)系統。在基(ji)礎(chu)設(she)(she)施(shi)之(zhi)上，是包括(kuo)Tensorflow等機器學習(xi)（ML）框架。
現在(zai)，智(zhi)慧工(gong)業(ye)ADC系(xi)統(tong)在(zai)中層(ceng)增加了(le)Amazon SageMaker服(fu)務，實現了(le)系(xi)統(tong)的重(zhong)大升級。
▲創達智(zhi)慧視覺檢測系統（ADC）架構
結語：跳出AI局限，智慧工業是系統工程
鄒(zou)鵬程(cheng)認(ren)為，十年(nian)前手機行(xing)(xing)業(ye)面臨(lin)的模擬到(dao)智能化的改造，2020年(nian)我們看到(dao)了(le)同樣的問題，只是載體變成了(le)各行(xing)(xing)各業(ye)。各行(xing)(xing)各業(ye)形態差異很大，但是數(shu)字化、智能化轉型的理念卻一(yi)致，就(jiu)是提供一(yi)個(ge)完整的交(jiao)鑰(yao)匙的云(yun)端一(yi)體的系(xi)統化的融合的解決(jue)方案。這使得中科(ke)創達堅(jian)定了(le)與AWS合作的方向。
當智(zhi)東西問(wen)(wen)及相(xiang)比(bi)于智(zhi)能安防(fang)玩(wan)家的(de)工業互聯(lian)網(wang)方案，中(zhong)科創達的(de)方案有什么區別時(shi)，鄒鵬程回答說，這(zhe)也是去(qu)年年中(zhong)的(de)時(shi)候(hou)客戶第一個問(wen)(wen)我(wo)們的(de)問(wen)(wen)題。
他說，我(wo)認為我(wo)們最(zui)(zui)大的(de)區別是，我(wo)們不認為AI是解(jie)決(jue)這個(ge)問題的(de)唯一的(de)一把鑰(yao)匙(chi)，甚至它是解(jie)決(jue)這個(ge)問題的(de)鑰(yao)匙(chi)。解(jie)決(jue)這個(ge)問題的(de)鑰(yao)匙(chi)是AI加上傳(chuan)統(tong)視覺、云端(duan)加上端(duan)、軟(ruan)件加上硬件、服務(wu)加上技術，需要融合在(zai)一起。如(ru)果你(ni)只選擇AI，我(wo)不是最(zui)(zui)強(qiang)；但(dan)是如(ru)果你(ni)需要一個(ge)服務(wu)能力非常強(qiang)，能夠把各方團(tuan)結在(zai)一起，我(wo)可能是最(zui)(zui)好的(de)其中之(zhi)一。
