在物理世界與數字世界孿生的時代，傳統制造業正經歷著重大變革。人工智能技術在制造業領域的創新應用，讓智能化的未來工廠成為現實。 

成立于1994年的北京ABB低壓電器有限公司，主要生產終端配電保護產品和建筑電器附件產品，是ABB全球重要的低壓產品制造基地之一。如今，北京ABB低壓電器有限公司將人工智能技術引入到生產運作中，通過應用由自身工程師團隊開發的MCB（微型斷路器）外觀檢測系統，集成自動化設備并結合計算機視覺技術與AI技術提高了檢測水平，使得生產效率獲得極大提升。

質量優先，提升客戶體驗

在產量不斷增加的今天，單純依靠”人眼“的檢測，已經難以滿足生產運作的需要。在實施AI項目之前，北京ABB低壓電器有限公司雖然對產品進行了100%的人工檢測，檢測產品是否存在破損、贓污、印刷、零件缺失等瑕疵，但由于要識別的特征類別眾多，特征差異小，對檢測人員的經驗、責任心、生理狀態都帶來了極大的挑戰。

北京ABB低壓電器有限公司總經理楊文廣表示，如今將AI技術應用到外觀檢測中，通過機器學習不斷優化檢測模型，在提高檢測穩定性、覆蓋率和敏捷性的同時降低了檢測人員的負荷，工廠的運營效率、產品質量都得到了大幅提升，也必將為客戶提供更好的產品體驗。

敏捷高效，精準反饋

MCB外觀檢測系統涵蓋兩條生產線，方案合二為一又相互獨立，既同時實現兩條生產線的外觀檢測，又互不影響。為了能夠滿足兩條生產線高峰時段的產能需求，系統使用了5臺ABB機器人。

在實時檢測環節中，通過對前端圖像的讀取、收集與處理，打造敏捷、高效的缺陷檢測能力，讓所有瑕疵無處遁形。另外，系統可實時監控產品外觀質量信息，運用云端大數據分析技術來精準反饋前端設備的生產運行狀態，全面提升工廠整體制造水平。

深度學習，無限可能

深度學習是人工智能的核心技術。檢測模型能夠在深度學習框架中得到訓練，進行自我修正與完善，從而提高缺陷識別能力。MCB外觀檢測系統提供自動打標簽功能，可生成標簽數據和圖片，質量人員只需要復查自動打標結果，進行糾錯和修正，打包成增量數據，并發送到GPU訓練服務器進行迭代學習，實現逐步迭代。此外，檢測的入站信息，缺陷記錄，以及缺陷圖片均被存儲在數據庫永久保存。系統采用開放的模塊化開發，優秀的集成性和擴展性為實現更加柔性、多樣的智能制造提供了必要條件。

ABB電氣事業部智慧建筑業務單元亞太區負責人鄒恩昌表示，作為新一輪全球科技革命和產業變革的核心驅動力，人工智能正在推動各領域從數字化、網絡化向智能化加速轉型?，F在中國正在大力推進“新基建”，通過“新基建”帶動新模式和新業態的發展。ABB全新的產品與完善的解決方案會有更大的市場空間。隨著建筑市場不斷發展以及數字化市場的逐漸成熟，需要ABB更加靈活快速地響應市場需求。ABB有信心在未來市場競爭中繼續保持傳統業務的領先位置，不斷促進在智慧建筑領域的革新與發展。