TE用AI识别产品瑕疵人工智能已在少数场景帮制造业节能提效

TE是一家总部位于瑞士的连接器生产企业，作为连接或断开独立电子系统设备的根本电子元器件，连接器卖力传输电流或旗子暗记，比如运用在新能源车、扫地机器人、工厂自动化管理设备、高铁旗子暗记系统等，据估算，一部手机均匀须要8个连接器。

在这次向媒体展示的TE工业奇迹部苏州工厂，这里紧张生产板对板、线对线、线对板的工业连接器，制造作工序包括冲压、电镀、注塑、组装，每年生产连接器超过1000万个。

TE AI Cup第四届环球竞赛的冠军团队来自上海大学，他们和工厂工程师一起设计了一款AI剖析软件，根据输入的产品细节图像，可以自动调度产品检测的参数，比如当创造生产线误将合格产品判断为残次品，则给出调度参数设置的建议。
这项创新履历证，估量能帮助生产线减少了81%的检测韶光，同时将产品报废率降落90%。

“这实在利用了AI图像识别技能，大概须要输入3000多张照片，可以在1天韶光演习完成。
”TE工业奇迹部苏州工厂制造工程高等工程师顾鹏程见告界面新闻。
同样的运用处景，在该苏州工厂中有70多个可以支配运用的点位。

另一项已经在产线上运用的创新，是TE工业奇迹部苏州工厂和苏州大学团队共同开拓的AI插针速率自动调度系统。
为了担保产品良率，产线会在产品报废率增加的时候放慢生产速率，但速率放慢也造成了生产效率不饱和，苏州大学的AI运用可以实时调度参数，让产线在稳定良率的情形下提高效率。
同一产线上，逢甲大学团队与TE工程师共同开拓的防撞针项目通过对插针过程的监控，避免设备撞机。

“项目考评的维度包括产品的创新性、可落地性、可复制性，以及今年非常看重的一个维度是节能减排效果。
”TE总工程师、TE环球自动化制造技能团队总监张丹丹表示。
这些项目紧张在机器视觉、AI工艺优化以及综合AI运用。

TE工业奇迹部运营总监、TE工业奇迹部苏州工厂厂长徐颖卿见告界面新闻，“我们的AI运用在自动检测领域，可以避免产线上的误测，降落误判率，降落报废率。
而报废涉及到碳排放，由于报废越多意味着耗材就会越多，花费能源越多。
”他表示，工厂制造过程中的节能减碳，会关注能源花费和产品本身对付材料的花费，同时工厂在推进产品轻量化、利用越来越多的生物质料和可回收材料提高回料回填比例。

随着制造业自动化程度提升，AI在制造业产线中的运用处景也在不断增加。
德国耶拿大学社会学博士、研究制造业自动化升级与人力成本提升的许辉见告界面新闻，目前AI的运用紧张表示在机器视觉领域，集成在摄像头后端，做零部件的检测、产品分拣或者质量监测。
“细微瑕疵人眼识别非常辛劳，通过AI机器视觉可以快速精准分辨。
”许辉谈到，“其他运用如设备管理、赞助决策，AI也有运用潜力，但目前企业的利用还不普遍。
对付设备状态的评估，故障系统预判，设备何时检修，这些场景AI也有运用空间。
”

“AI在制造业的运用处景是非标准化的，不同行业、不同企业、不同产线都有不同的运用需求，须要做特定改造，并且不同企业间的数据也无法通用，这会带来一定限定，而机器视觉的运用相对大略，更具有通用性。
”许辉表示，目前制造业对付机器视觉工程师的需求也在增加，制造业须要既懂AI软件设计，又懂制造业的人才。

TE在2022年企业任务报告中提到，操持到2030年，其自身直接产生的“范围1”和“范围2”温室气体相较2020年的基准减排70%，此外对付家当链上间接产生的“范围3”温室气体，到2032年的排放量相较2022年减少25%。

TE工业奇迹部苏州工厂厂长徐颖卿先容，苏州工厂在设计上纳入了减排考量，采取了包括天窗采光、点位空调，变频机泵、一级能效空调、一级压缩空压机等方法，同时在水排放方面，在电镀车间利用了全智能掌握电镀线，减少能耗水耗，其余生产废水经由处理后可进行循环利用。
目前该工厂的单位能耗比较2020年低落38.7%，单位水耗低落54%。

在产品运用上，TE工业奇迹部苏州工厂成产的产品，涉及工业自动化，机器人自动化、仓储自动化、伺服电机和驱动、新能源（风、光、电）储能、聪慧城市等。
徐颖卿表示，个中新能源和储能领域的业务需求增长迅速，“将是我们在中国业务增长的着力点。
”