近年来，人工智能(AI)迅速发展，正在深刻改变人类社会生活、改变世界。

自2006年以来，随着大数据与人工智能持续融合，人工智能正步入新的发展阶段，“人工智能将是未来的核心关键技术”。

制造业是人工智能应用场景最具潜力的区域，有分析报告表明，到2035年人工智能将推动劳动生产力提升27%，拉动制造业的GDP高达27万亿美元。

对制造企业而言，当前面临一大难题就是突发性停机造成的经济损失和安全生产风险。以汽车生产线为例，任意环节停工，整条生产线都会被耽搁。据估算，生产线停工半个小时，车企将损失几百万元人民币。如何才能避免这种损失?AI技术提供了全新的想法：通过故障预警，避免突发性停机。

生产状态智能监测——工业“先知”指导预测性维护

传统的生产状态监测系统通过在线记录工艺参数、能耗，设备起停记录，监测并分析工作、待机、故障、维修等状态，能够判断机器的健康状态。

但是，该系统的局限性在于无法前瞻性地预测机器运转中断和磨损消耗。这个问题在近期举办的2019年宁波智博会(2019年世界数字经济大会暨第九届中国智慧城市与智能经济博览会)上或许能找到一些突破性的新思路。

9月6-8日，宁波智博会上一家企业展出了基于人工智能技术的“生产状态智能监测系统”。和以往状态监测系统直接采集设备参数的形式不同，这套系统通过监测生产设备的电流、功率、负载、节拍等数据，实现设备信息收集，并基于人工智能技术，通过机器学习对设备历史数据分析和学习，结合智能模型，修炼出“先知”能力。系统能精准地预测磨损消耗及机器剩余使用寿命，进而辅助决策，企业可据此进行预防性保养甚至预测性维护，摆脱设备因磨损而无预警停机、零件未坏卻定时更换而造成额外的浪费。

据悉，这套生产状态智能监测系统为浙江文谷科技有限公司自主研发，目前已经在某汽车零部件企业进行试用，“这套系统可以通过电流收集设备信息，这些波形图就是设备的‘心跳’，通过统计分析设备心跳就形成了设备‘心电图’，我们就是通过分析这张‘心电图’实现故障提醒和风险预警。”文谷科技总经理叶朝伟在智博会现场介绍道。

　　文谷科技展示在智博会现场的生产状态监测系统

对制造企业而言，生产状态智能监测系统实现了设备状态可视化，提前预知设备异常并及时处理，从而避免突发性停机带来的高昂成本损失。企业还可以根据系统分析出的设备使用寿命进行设备维护，这种预测性维护不仅可以增加设备寿命、提高安全性，还可以降低维护成本，让生产效益最大化。

智能外观检测——工业“火眼金睛”，让瑕疵无处遁形

在宁波智博会现场，文谷科技的另外一套基于AI技术的检测装备同样吸引眼球，一台迷你摄像机镜头在零部件上方缓慢移动，旁边显示屏上清晰地显示出镜头识别出的瑕疵，以及对瑕疵类型的标记和统计。检测完成后，机械臂根据检测结果抓取零部件放到合格区或不合格区。

　　智能外观瑕疵检测系统

据了解，文谷科技这套智能外观瑕疵检测系统利用深度学习技术，以机器视觉代替人眼，不仅大大提升产品质检效率、准确度、可靠度，还能挖掘产品缺陷与历史数据之间的关系，自动形成控制规则，找到产能和质量的最佳平衡点，控制生产过程，减少产品缺陷。同时集成专家经验，不断改进学习结果。

文谷科技咨询顾问介绍道：“这套智能外观检测系统的深度学习引擎选择Google的TensorFlow，服务器选择华为Atlas服务器，强强联手。文谷构建了检测深度学习模型，从底层硬件到计算引擎，再到分布式训练框架及算法，像教婴儿一样教机器AI，机器学的快、学的好、不会忘。这套系统的一大优势就是只需要基于千级的训练数，测试精度已经达到95%以上，测试时间减少2/3，相较于基于10万级大量训练数穷举法的传统方式突破是巨大的，更适合小批量多品种的制造企业使用。”

外观检测是产品出厂前的重要环节，需要检测的缺陷种类繁多且变化多端，往往只能依靠全人工肉眼检测，但人工检测受各种因素影响，如疲劳、情绪、失误等，常造成极大的人力、生产浪费，产品报废。相比较而言，智能外观检测系统识别瑕疵种类和位置具有高速度、高精度、高稳定性等优势，不论是对传统产品进行精密品质管理，或是在高科技产品的制造与检验作业中，这款人工智能设备都有深度应用的空间。

值得一提的是，除了AI技术工业化应用以外，文谷科技早已将大数据、云计算、物联网等新技术集合在业务过程中，打造出文谷TSES数字化工厂综合解决方案、文谷亦云工业大数据平台两大产品，旨在帮助制造企业探索智能制造。

随着AI、5G等新技术的不断成熟，新技术和产业的交融将在制造业显现出更加显著的溢出效应，从而进一步带动技术进步和产业创新，让我们共同见证中国制造走向中国智造!