人工智能技术如何与现有的制造系统融合流程？

我们可以通过端 + 5G 网络 + 边缘云 + 云服务的协作，基于计算机视觉模型、算法库及样本图像，结合深度学习 AI 算法，完成数据预处理、数据标注及训练生成数据模型。然后再通过 5G 网络连接，可以使得汽车制造产线上每个工业视觉应用不再是独立的数据孤岛，并让工厂中央生产控制系统实时获得每个被检测对象的结果、状态，纳入全工厂生产管理系统及制造系统，借助云端训练平台能实时获取多个现场端的样本图像，进行分析，然后快速更新及实时部署优化后模型，最后借助云边端协同技术，实现新检测应用的快速部署及推广，使能柔性生产，并实现现场设备的云端统一维护监控，以达到更加智能化地去解决问题。

人工智能技术如何与现有的制造系统融合，一般会用到如下的一些系统：

• 图像采集系统：实现现场图像或视频采集及处理功能；
• 设备控制系统：接收图像处理结果而完成设备动作控制；
• 图像识别管理系统：根据确定的训练模型，对采集图像进行推理预测，并反馈结果及实现相关设备控制的功能；
• 工业 AI 视觉云平台：基于计算机视觉模型、算法库及样本图像，结合深度学习 AI 算法，完成数据预处理、数据标注及训练生成数据模型的功能；
• 企业生产业务系统：企业的生产信息化管理系统，如 MES，WMS，ERP 等；

第一，基于现有的制造系统业务流程，针对现场的设备进行智能化改造或引入新的智能化设备，包括图像数据采集系统（相机、光源及控制器）、机电控制（传送装置、机械臂等）设备的引入，软件系统（各类AI检测识别算法及管理服务系统）的配套等

第二，与现有MES系统的对接，实现业务逻辑和数据的闭环管理

第三，操作员与质检员的培训，由于人员参与的活动范围与目标发生了变化，需要对人员就业务进行定制化的培训，以适应智能制造的需求

目前很多的制造企业都在经历着各种转型的过程中，人工智能技术（AI）是这次技术升级过程中的关键技术，目前在AI的领域，无论视觉，语音再到自然语言理解，技术的成熟度依次的递减，也源于技术的复杂度依次的递进，谈及与现有制造系统的融合，机器或计算机视觉是个不错的结合，虽然机器视觉已经在过去20多年持续帮助企业提升生产力，随着人工智能的兴起并成熟，算力及算法驱动的计算机视觉会帮助企业实现从“看到”到“思考”转型，其中涉及很多关键的技术升级和迭代，譬如，光学成像，采集传输，决策执行，边缘计算平台等，决策结果有效的融入生产制造或是品质追溯的过程是会有非常大的挑战，不仅在流程方面，在落地工程，核心技术都诸多方面需要企业的多个部门及外部资源通力合作，“一把手”的支持也是必不可少的。