纺织智能制造全过程（一个配件一块面料）
纺织智能制造全过程（一个配件一块面料）对于不少制造业企业来说，AI模型精度要求高、需求数据量大、缺乏经验丰富的专业人士等普遍难题阻挡了借力AI实现智能化转型的脚步。此外，在安全监管环节，很多企业希望通过结合AI技术提升自动化监管能力，却因定制难度高、部署成本高等因素未落到实处。“十三五”以来，中国智能制造发展取得长足进步。智能制造装备市场满足率超过50%；传统产业焕发新活力，技术改造投资占工业投资比重提高到47.1%。但随着用户的个性化需求与日俱增、品牌竞争更为激烈等原因，不确定性明显增加。对传统制造企业来说，加快数字化转型已然成为一项大势所趋的紧迫课题。在推动制造业智能化转型过程中，AI等新一代信息技术的融合带来了全新契机。制造企业利用逐渐成熟的AI技术，在具体场景业务的基础上降本增效，实现短期验证与AI模型的应用落地，不仅是迈出智能化转型升级的第一步，也成为步入智能经济赛道享受AI红利的关键之一。例如工业制造企业中，质检环
■ 霍悦
“到2025年，70%规模以上的制造业企业基本实现数字化网络化，建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂。制造业企业生产效率、产品良品率、能源资源利用率等显著提升，智能制造能力成熟度水平明显提升。”不久前，工信部、国家发展改革委等八部门发布 《“十四五”智能制造发展规划》，提出推动制造业实现数字化转型、网络化协同、智能化变革等举措。
作为制造强国建设的主攻方向，加快发展智能制造对巩固实体经济根基、建成现代产业体系、实现新型工业化具有重要作用。当前，我国智能制造发展已由理念普及、试点示范转向系统创新、深化应用的新阶段。但与制造业高质量发展的要求相比，仍存在智能化门槛较高、创新能力不强等诸多问题。
鼎新革故 传统制造业数字化转型需求迫切“智能只是手段、工具。再先进的智能，也需要融入制造实体才能发挥效能，否则智能只会是空中楼阁。”在国家智能制造专家委员会主任、中国工程院院士李培根看来，发展智能制造必须落脚在制造上，而制造又要基于先进的工艺和装备。
“十三五”以来，中国智能制造发展取得长足进步。智能制造装备市场满足率超过50%；传统产业焕发新活力，技术改造投资占工业投资比重提高到47.1%。但随着用户的个性化需求与日俱增、品牌竞争更为激烈等原因，不确定性明显增加。对传统制造企业来说，加快数字化转型已然成为一项大势所趋的紧迫课题。
在推动制造业智能化转型过程中，AI等新一代信息技术的融合带来了全新契机。制造企业利用逐渐成熟的AI技术，在具体场景业务的基础上降本增效，实现短期验证与AI模型的应用落地，不仅是迈出智能化转型升级的第一步，也成为步入智能经济赛道享受AI红利的关键之一。
例如工业制造企业中，质检环节约占工厂人力成本40%，质检率直接影响企业订单增长。目前已有相关企业率先尝试寻求AI技术进行质检改造，但因为没有相关人才和技术积累，效果却不尽人意。
此外，在安全监管环节，很多企业希望通过结合AI技术提升自动化监管能力，却因定制难度高、部署成本高等因素未落到实处。
对于不少制造业企业来说，AI模型精度要求高、需求数据量大、缺乏经验丰富的专业人士等普遍难题阻挡了借力AI实现智能化转型的脚步。
降低门槛 企业如何走入智能化升级第一道门？寻求与拥有领先AI技术能力且开源开放的公司进行合作，或许是破局之道。
作为向制造企业提供方案设计、系统集成等服务的高新技术企业，珠海华创智能科技有限公司 （以下简称 “华创智能”）深谙质检痛点。考察解决方案过程中，他们发现不少技术厂商定制化成本高，技术很难达到预期。偶然间，华创智能了解到百度飞桨Easy－DL零门槛AI开发平台提供了多个业务场景的自动化建模，还能让没有算法基础的应用开发者顺利完成模型训练。
在没有专业AI算法工程师的情况下，华创智能抱着试一试的心态将质检流水线上采集的真实数据通过EasyDL进行标注和模型自动化训练，在高效的模型迭代之后最后得到精确度高达99%的高质量AI模型，无缝集成到第三方系统中，实现对流水线产品配件的实时检测。
吃下 “定心丸”后，华创智能通过Easy－DL帮助燃气灶生产企业打造了流水线配件识别管理系统，完成了对所有流水线产品的闭环判断，可24小时无间断工作、完成对全部产品的配件质检，工作效率提升30%，产品质检质量提高80%。
基于飞桨EasyDL实现产线质检
除了生产质检，目前EasyDL也已深入到制造业物品分拣包装、工艺优化、设备维护等系列场景中，助力实现降本增效同时拓展业务更多可能性。
江西睿视智能装备有限公司（以下简称“睿视智能”）在对传统纺织企业调研时发现，面料采买依赖人工搜寻速度慢、识别不准确，面料检验也因标准不统一导致效率低下。面料种类繁多且持续增加，一个细节就会千差万别，公司尝试了一些技术解决方案后始终无法解决模型训练速度慢、面料品质检验不过关等难题。
在同行推荐下，睿视智能通过EasyDL平台先导入面料图片、创建上百种面料标签，训练出了一个面料识别模型，出乎意料的是训练速度大大提升，不断引入新种类面料图片也能快速迭代，并保持了超99%的准确率。有了信心，睿视智能便基于EasyDL开发了一套完整的智能系统，只要一键拍照上传即可获得面料对应的不同规格、名称、克重等信息；同时还能精准检测面料瑕疵数量并标记出位置，产业链各参与方及面料检测信息以 “图文”的形式在系统上进行流转，评价公允、沟通高效。“简单易用、模型训练速度快、少量数据也能训练出好效果的模型是EasyDL的三大特点。”
制造业数字化转型是关系到生存和发展的“必修课”。飞桨EasyDL不仅助力制造企业在缺乏AI技术和经验的情况下迈出的第一步，解决了眼下一个配件、一块面料或一条生产线的问题；从长远来看，其背后的技术应用，实质上是众多工业企业从粗放型生产转向精耕细作，进一步专注主业、强化创新的不断探索，逐渐向全产业链延伸的智能化升级，将为整个行业的提质增效带来长足影响。
在我国经济进入高质量发展的关键阶段，在由产品输出向软硬件输出的过渡阶段，以AI为代表的新一代技术逐渐成为产业转型的核心驱动力之一，拥有全球领先AI科技的百度等企业，正为中国制造业带来新的历史性机遇。
编辑：胡娜
