博世(上海)智能科技有限公司PUT產(chǎn)品負(fù)責(zé)人姚奇介紹,博世集團主要從事四大塊領(lǐng)域:智能交通、能源、工業(yè)技術(shù)和消費品。今年來公司接到一些電池廠家在先進制程中的困惑和想要解決的問題。

ABEC | 2022中國(廣東·東莞)電池新能源產(chǎn)業(yè)國際論壇現(xiàn)場

ABEC | 2022中國(廣東·東莞)電池新能源產(chǎn)業(yè)國際論壇現(xiàn)場

電池“達沃斯”-電池網(wǎng)8月31日訊(肖何 梁小婧 廣東東莞 圖文直播)8月30—31日,全球電池行業(yè)盛會——ABEC | 2022中國(廣東·東莞)電池新能源產(chǎn)業(yè)國際論壇在廣東東莞舉行。本屆論壇由廣東省東莞市人民政府、ABEC(電池“達沃斯”)組委會主辦,東莞水鄉(xiāng)特色發(fā)展經(jīng)濟區(qū)管理委員會、中關(guān)村新型電池技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟、東莞產(chǎn)城投資運營有限公司、海融網(wǎng)、電池網(wǎng)、我愛電車網(wǎng)、能源財經(jīng)網(wǎng)、電池百人會聯(lián)合主辦,來自全球電池新能源產(chǎn)業(yè)鏈的“政、產(chǎn)、學(xué)、研、金、服、用”各界代表出席,圍繞“新賽道蝶變躍升 新勢力加速整合 新生態(tài)賦能中國”這一主題,在交流與分享中,實現(xiàn)精準(zhǔn)對接,價值對話,資源整合,共享雙碳新機遇。

博世(上海)智能科技有限公司PUT產(chǎn)品負(fù)責(zé)人姚奇

博世(上海)智能科技有限公司PUT產(chǎn)品負(fù)責(zé)人姚奇

31日下午,博世(上海)智能科技有限公司PUT產(chǎn)品負(fù)責(zé)人姚奇在論壇上做了題為《AI識別技術(shù)在先進制造過程中的創(chuàng)新應(yīng)用》的主題演講,電池網(wǎng)摘選了其部分精彩觀點,以饗讀者:

目前情況來看,“十四五”規(guī)劃以后,智能制造成為各行各業(yè)的共識和發(fā)力點。在這個過程中,遇到很多挑戰(zhàn),到底怎么樣的智能化工廠符合大家的期望和需求?不同的行業(yè)有自己的理解。

姚奇介紹,博世集團主要從事四大塊領(lǐng)域:智能交通、能源、工業(yè)技術(shù)和消費品。今年來公司接到一些電池廠家在先進制程中的困惑和想要解決的問題。

工業(yè)智能已經(jīng)全面滲透到工業(yè)各個細(xì)分領(lǐng)域,通過IBM的分析來說,大部分的智能化工廠處在整合和數(shù)據(jù)共享共創(chuàng)的階段。比如預(yù)測性維護、大量使用機器人已經(jīng)在電池行業(yè)開始使用。博世之前服務(wù)整車企業(yè)比較多,如果真正往智能化工廠延伸,對數(shù)據(jù)的追溯、追蹤,對產(chǎn)品的單個分析,已經(jīng)到了穩(wěn)定質(zhì)量和提升效能的新階段。

姚奇表示,“基于之前討論的AI、IOT規(guī)?;^程中,在傳感上已經(jīng)布局得很好了,在結(jié)構(gòu)化和非機構(gòu)結(jié)構(gòu)化當(dāng)中,數(shù)據(jù)挖掘成了往智能制造邁進的門檻。如何使數(shù)據(jù)跟產(chǎn)品本身進行強相關(guān),是大家思考的問題。這里引出電池行業(yè)小伙伴曾經(jīng)咨詢過我們博世智能制造的團隊,它們想知道,博世會制造很小的汽車零部件,如果做到單部件追溯,往往會用到傳統(tǒng)的追蹤手段。這個過程中會用到AI,大多數(shù)情況下,AI領(lǐng)域運用的機器視覺、語音、機器學(xué)習(xí),3C汽車行業(yè)用得比較多。我暫時先把新能源電池歸到汽車行業(yè)。這個領(lǐng)域中,對質(zhì)量的外觀檢測和質(zhì)量分析方面,運用比較多。是否AI在別的領(lǐng)域也能幫助我們嗎?值得思考。”

以AI行業(yè)的投入來看,逐年遞增。姚奇分析,工業(yè)領(lǐng)域在運用大數(shù)據(jù)分析、AI輔助決策以及幫助生產(chǎn)過程持續(xù)優(yōu)化方面,做了很多貢獻,也做了很大投入。對于制造企業(yè)來說,如果用制造基地來說,本身對企業(yè)來說是成本中心,所以它關(guān)注三件事情:生產(chǎn)效率、質(zhì)量、最終成本控制。如何運用AI手段快速提升或者找到平衡點,是大家始終追求的。一方面找到裝備廠家,提高工藝,精益流程。另一方面獲取大量的工業(yè)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)如何使用也是我們一直思考和挖掘的。

以質(zhì)量檢測為例,姚奇分析,我們遇到一個比較大的挑戰(zhàn)是需要有失敗的案例和失敗樣本,否則機器是無法判定現(xiàn)在看到的這個東西是不是質(zhì)量有問題,是不是外觀有損,這個需要比較長時間的機器學(xué)習(xí)和積累,也需要廠家跟客戶緊密結(jié)合,持續(xù)跟進和改進。

關(guān)于制程當(dāng)中如何解決產(chǎn)品追溯的問題,目前常見的四種手段有:條碼、二維碼、DMC和RFID。這四類技術(shù)與表現(xiàn)形式可以跨廠也可以實現(xiàn)廠內(nèi)追溯。同時,相應(yīng)的信息識別系統(tǒng)可以與上層的MES系統(tǒng)給,或者頂層管理系統(tǒng)相協(xié)同。姚奇表示,在這個層面上我們希望能依托先進的創(chuàng)新技術(shù)、產(chǎn)品以及可協(xié)同配套的子系統(tǒng)來支持客戶在原有產(chǎn)品追溯手段的基礎(chǔ)上,對不便打碼貼標(biāo)的產(chǎn)品輔以PUT基于物理特性的不可克隆的追蹤技術(shù),實現(xiàn)生產(chǎn)制造過程的全流程追溯。

(以上觀點根據(jù)論壇現(xiàn)場速記整理,未經(jīng)發(fā)言者本人審閱。)

[責(zé)任編輯:張倩]

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