想要跟上快速發(fā)展的技術(shù)和不斷提升的客戶期望，制造業(yè)需要越來(lái)越頻繁地在更短的時(shí)間內(nèi)調(diào)整生產(chǎn)線。在這種情況下，寶馬集團(tuán)（BMW Group）在其位于德國(guó)丁戈?duì)柗业墓S生產(chǎn)線上部署了靈活的解決方案。該解決方案結(jié)合了可重復(fù)編程的輕型工業(yè)機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和基于人工智能的學(xué)習(xí)模型，可在強(qiáng)化靈活性的同時(shí)優(yōu)化品控。

 

　　同一生產(chǎn)線，不同零部件，如何實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一品控？

 

　　目前，人工智能圖像處理是工業(yè)零部件視覺(jué)品控（visual quality control）的標(biāo)準(zhǔn)方法。隨著技術(shù)的不斷改進(jìn)，生產(chǎn)線上的零部件也在越來(lái)越快地變化著。以往，任何零部件的變化都意味著對(duì)生產(chǎn)線耗時(shí)費(fèi)力的調(diào)整，企業(yè)營(yíng)收也會(huì)受到影響；客戶又要求更短的周轉(zhuǎn)時(shí)間，但卻不愿在產(chǎn)品品質(zhì)或成本上做出妥協(xié)。

 

　　那么，如何更好地改造生產(chǎn)線，既能應(yīng)對(duì)所有挑戰(zhàn)，又能滿足廣泛的應(yīng)用需求？答案是一款既具備通用性又足夠靈活的解決方案，可以輕松適應(yīng)瞬息萬(wàn)變的全球市場(chǎng)。首先，生產(chǎn)線需要進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì)，制造單元可以快速、頻繁地進(jìn)行調(diào)整；其次，圖像采集需要重新定位到可集成到模塊化設(shè)計(jì)的移動(dòng)單元中。最后，流暢、出色的性能取決于模塊是否能夠快速安全地交換傳感器數(shù)據(jù)和執(zhí)行器命令。

 

　　借助攝像頭和程控機(jī)器人加強(qiáng)質(zhì)保

 

　　在眾多工廠生產(chǎn)線上，協(xié)作式輕型機(jī)器人都被用于補(bǔ)足人工靈活性。為了確保其未來(lái)的可行性，現(xiàn)代工業(yè)機(jī)器人可以按照制造場(chǎng)景的要求，重新編程并配備攝像頭等額外組件。機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步開(kāi)創(chuàng)了一個(gè)無(wú)代碼實(shí)施的新時(shí)代，專業(yè)知識(shí)不再是示教工業(yè)機(jī)器人的硬性條件。

 

　　位于德國(guó)德累斯頓的初創(chuàng)公司W(wǎng)andelbots開(kāi)發(fā)了一個(gè)無(wú)代碼軟件平臺(tái)，可記錄手持輸入設(shè)備TracePen的運(yùn)動(dòng)，并將其翻譯成相關(guān)的、特定于機(jī)器人的編程語(yǔ)言。通過(guò)這種方式，該軟件可以同時(shí)對(duì)多個(gè)機(jī)器人進(jìn)行示教和重新編程，并將數(shù)據(jù)提供給其他機(jī)器人。使用無(wú)代碼手段，生產(chǎn)商可以對(duì)變化快速的制造需求做出反應(yīng)；配備的攝像頭，使機(jī)器人能夠收集圖像，根據(jù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)自動(dòng)進(jìn)行品控?？啥ㄖ频臋C(jī)械臂運(yùn)動(dòng)，能夠捕捉與特定組件或應(yīng)用場(chǎng)景相關(guān)的圖像，在攝像頭視野不被遮擋的前提下，微調(diào)檢測(cè)角度就能夠獲得最佳視角，從而獲得更高質(zhì)量的圖像，提高了人工智能評(píng)估的準(zhǔn)確性，進(jìn)而提升工廠的質(zhì)保效率。

 

　　微軟智能云讓AI模型更快速

 

　　為了確認(rèn)生產(chǎn)組件是否符合質(zhì)保標(biāo)準(zhǔn)，機(jī)器人利用AI模型對(duì)其收集的圖像進(jìn)行評(píng)估。這些機(jī)器人與位于德累斯頓的數(shù)字化專家 Robotron開(kāi)發(fā)的實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)（RCV）軟件平臺(tái)進(jìn)行連接，可以快速輕松地創(chuàng)建模型。借助微軟智能云Azure機(jī)器學(xué)習(xí)操作（MLOps），Robotron自動(dòng)確定相關(guān)信息和RCV工作流，包括圖像注釋、AI模型訓(xùn)練、部署以及用于視覺(jué)品控的推理基礎(chǔ)設(shè)施。

 

　　在Azure MLOps的支持下，該公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家獲得了機(jī)器學(xué)習(xí)模型迭代訓(xùn)練所需的大量圖形處理單元 （GPU） 計(jì)算能力，以及云計(jì)算的動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展性，充分滿足Robotron的GPU在短時(shí)間內(nèi)增加十倍的需求。Azure MLOps覆蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的整個(gè)生命周期，也能夠?yàn)榈谌较到y(tǒng)提供接口。

 

　　Robotron產(chǎn)品經(jīng)理兼部門負(fù)責(zé)人Deepa Kasinathan博士介紹道：“端到端工作流擁有在整個(gè)生命周期中，開(kāi)發(fā)和維護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型所需的所有功能。我們自己的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練流程，可以通過(guò)接口連接到Azure MLOps發(fā)布工作流，以映射整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的生命周期。”

 

　　這就讓Robotron能夠以一種省時(shí)的方式來(lái)訓(xùn)練模型，只需幾次點(diǎn)擊，即可將其投入使用。Azure MLOps通過(guò)自動(dòng)創(chuàng)建審計(jì)跟蹤和保護(hù)資產(chǎn)完整性來(lái)滿足監(jiān)管要求。Azure Active Directory為權(quán)限和角色提供了理想的概念，讓IT、DevOps和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)之間無(wú)縫協(xié)作——即使這些角色不在同一家公司內(nèi)。

 

　　與此同時(shí)，機(jī)器人技術(shù)也在迅速發(fā)展。作為人工智能專家，Robotron參與了微軟人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)新的相關(guān)內(nèi)測(cè)，算得上是這些技術(shù)的早期采用者。該公司目前正致力于將快速學(xué)習(xí)機(jī)器人的概念擴(kuò)展到其他應(yīng)用領(lǐng)域。Wandelbots的無(wú)代碼編程也支持廣泛的使用場(chǎng)景——視覺(jué)品控只是眾多使用場(chǎng)景中的一個(gè)。因此，Wandelbot已經(jīng)基于其無(wú)代碼平臺(tái)在Azure云應(yīng)用商店中提供了一個(gè)初始解決方案——Robot Fleet Management，并繼續(xù)努力引入更多可擴(kuò)展模型。

 

　　由于可以執(zhí)行多種任務(wù)，可重新編程的輕型機(jī)器人成為了靈活模塊化生產(chǎn)線的最佳選擇。它們?yōu)楦魃a(chǎn)階段提供了一個(gè)靈活平臺(tái)，包括利用以機(jī)器學(xué)習(xí)模型為基礎(chǔ)的人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)來(lái)實(shí)現(xiàn)視覺(jué)質(zhì)保。針對(duì)訓(xùn)練、部署和審核，Azure機(jī)器學(xué)習(xí)提供了一個(gè)可靠、可動(dòng)態(tài)擴(kuò)展的云環(huán)境，涵蓋整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期。通過(guò)率先推出這些解決方案，寶馬集團(tuán)為其位于丁戈?duì)柗业墓S配備了一種既高效又靈活的生產(chǎn)解決方案。該解決方案可以輕松轉(zhuǎn)移到其他生產(chǎn)線，為汽車行業(yè)帶來(lái)新的動(dòng)力。與此同時(shí)，Azure機(jī)器學(xué)習(xí)所涉及的技術(shù)正在為各個(gè)領(lǐng)域的敏捷工業(yè)制造鋪平道路。

 

　　助推華晨寶馬擁抱物聯(lián)網(wǎng)與云端創(chuàng)新

 

　　微軟與寶馬也在嘗試推動(dòng)整個(gè)汽車和制造行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。2019 年，雙方共同創(chuàng)建了名為“開(kāi)放式制造平臺(tái)（Open Manufacturing Platform, OMP）”的開(kāi)放技術(shù)框架與開(kāi)放社區(qū)。OMP 平臺(tái)以微軟智能云 Azure IoT 物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)為基礎(chǔ)，旨在為汽車制造業(yè)的智能化發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提供標(biāo)準(zhǔn)化的開(kāi)源組件以及由開(kāi)放數(shù)據(jù)模型構(gòu)成的參考架構(gòu)，通過(guò)解決生產(chǎn)設(shè)備與數(shù)據(jù)系統(tǒng)集成的行業(yè)挑戰(zhàn)，促成汽車制造業(yè)軟件解決方案在 OEM 制造商、供應(yīng)商及更多行業(yè)合作伙伴之間的互聯(lián)互通。

 

　　在OMP平臺(tái)支持下，微軟也成為了華晨寶馬數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中最重要的技術(shù)創(chuàng)新合作伙伴之一。微軟與華晨寶馬的合作，主要圍繞物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等場(chǎng)景化解決方案。借助微軟智能云 Azure 提供的大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)及解決方案，為華晨寶馬提供數(shù)字化工廠、預(yù)測(cè)性維護(hù)等靈活高效的先進(jìn)功能。

 

　　雙方合作的首個(gè)落地成果是名為 Plug & Produce 的解決方案，借助 OMP 平臺(tái)的成果以及 Azure 的 IoT 及邊緣服務(wù)，它將類似“應(yīng)用商店”的體驗(yàn)帶到了華晨寶馬的車間里：只要輕輕一點(diǎn)，就能像在手機(jī)上添加應(yīng)用一樣，以插件管理的方式，對(duì)生產(chǎn)線上的所有設(shè)備和生產(chǎn)流程進(jìn)行即插即用的高效管理和部署。例如， 如果需要對(duì)焊槍的溫度進(jìn)行監(jiān)控，只要選擇在邊緣環(huán)境中部署一個(gè)相應(yīng)的“應(yīng)用”。在 Azure IoT 及邊緣服務(wù)的幫助下，諸如焊槍、攝像頭、機(jī)器人手臂這樣的系統(tǒng)支持的“應(yīng)用”，都能方便快捷地進(jìn)行部署和調(diào)整，讓多車型共線生產(chǎn)的流水線能夠根據(jù)車型任務(wù)要求，快速做出相應(yīng)的配置調(diào)整。

 

　　除了生產(chǎn)線創(chuàng)新之外，雙方在工作方式現(xiàn)代化革新上的合作，也取得了顯著的成果。在新冠疫情期間，華晨寶馬通過(guò)綜合運(yùn)用 Microsoft HoloLens 及 Dynamics 365 Remote Assist 混合現(xiàn)實(shí)方案，以及 Microsoft Teams 遠(yuǎn)程會(huì)議系統(tǒng)，為國(guó)內(nèi)的生產(chǎn)線員工、現(xiàn)場(chǎng)工程師，與遠(yuǎn)在海外的技術(shù)專家之間構(gòu)建起了靈活、高效的多媒體協(xié)同辦公橋梁。通過(guò)在混合現(xiàn)實(shí)中實(shí)時(shí)分享現(xiàn)場(chǎng)視野，進(jìn)行視頻和語(yǔ)音通話，傳輸文件和數(shù)據(jù)等方式，雙方可以身臨其境的進(jìn)行無(wú)障礙的遠(yuǎn)程交流，并共同解決技術(shù)難題。這套系統(tǒng)不但滿足了疫情期間的應(yīng)急需求，同時(shí)也提升了工作效率并大大降低了差旅成本，華晨寶馬正在評(píng)估將其投入常態(tài)化應(yīng)用。