北京2022年1月26日 /美通社/ -- 近期，浪潮信息聯(lián)合全球軸承生產(chǎn)巨頭，開發(fā)出基于人工智能、邊緣計算技術的軸承智能制造解決方案，為提升軸承產(chǎn)品質量和生產(chǎn)效率發(fā)揮重要作用。
還記得風靡一時的指尖陀螺嗎？
指尖陀螺之所以能夠長時間在指尖旋轉，秘密在于小型軸承轉動部件上。其軸承的旋轉依賴內(nèi)部“小球”之間的滾動，不但可以減少機械的摩擦，而且運轉精度高。所以，即使是很少玩指尖陀螺的人，也能很快讓自己成為旁人眼中的焦點。
在身邊的很多物件中，人們都能輕松找到軸承的影子，比如自行車，空調(diào)、洗衣機等等。正是因為有了軸承，人們才能盡享現(xiàn)代生活的便利。
而將目光投向更加廣闊的工業(yè)制造，軸承已經(jīng)成為機器的“關節(jié)”、工業(yè)的“基石”，例如，在汽車中，發(fā)動機、啟動器、發(fā)電機、水泵、離合器、變速器、差速器、前后輪轂、轉向器、空調(diào)機等二十幾個部位都需要軸承的支撐旋轉。據(jù)統(tǒng)計，2021年全球軸承市場的規(guī)模已超1000億美元，且仍在不斷增長。
韓國是全球軸承生產(chǎn)大國，其生產(chǎn)的軸承是汽車制造、船舶制造等工業(yè)中重要支撐，對軸承的精度、耐用性、可靠性等指標有非常嚴苛的生產(chǎn)和質檢標準。
AI上線，煉就軸承質檢的“慧眼”
軸承生產(chǎn)中，為保證品質，質檢成為不可或缺的一環(huán)。經(jīng)驗豐富的質檢員一般會通過肉眼觀察、手指轉動等方式，來檢測軸承是否出現(xiàn)裂紋、斑點、剝落、磨損等質量缺陷，并在出現(xiàn)缺陷之后，及時進行產(chǎn)線調(diào)整。
這種模式非常考驗質檢員的專業(yè)性和耐力，要知道，每天數(shù)個小時站在產(chǎn)線上，在強光下對大大小小的軸承進行質檢，很容易出現(xiàn)視覺疲勞；同時會因為精力無法長時間保持集中，導致部分軸承的漏檢、誤檢，影響產(chǎn)線的良品率。對于軸承企業(yè)來說，培養(yǎng)經(jīng)驗豐富的質檢人員是一個巨大的成本，而一旦大量質檢人員流失會影響工期。
為此，該軸承生產(chǎn)巨頭在軸承產(chǎn)線部署了最新的軸承智能質檢解決方案，基于AI機器學習檢測算法，使用工業(yè)相機對產(chǎn)線上的軸承進行圖片拍攝，并通過不同的傳感器獲取軸承的幾何參數(shù)繪制成3D圖像，再經(jīng)由生產(chǎn)現(xiàn)場浪潮邊緣微服務器EIS200進行3D圖像分類和檢測，判斷軸承質量是否符合規(guī)范要求。
智能質檢在質檢效率、質檢精準度等方面取得了立竿見影的效果。在汽車變速箱傳動軸承的質檢中，機器視覺算法可以識別20多種軸承缺陷，產(chǎn)品故障提取準確率達到98%，不良品漏率低于330ppm，是肉眼提取準確率的3倍，這不僅有效降低了熟練質檢工人的招聘、培訓成本，而且大幅度降低了對于工人肉眼的損傷。
AI安全員上線，讓生產(chǎn)更安全高效
除了智能質檢方案，工廠還上線生產(chǎn)安全管理、3D圖紙實時查看等功能模塊，將多種邊緣業(yè)務負載整合到浪潮邊緣計算服務器上，為智能、柔性的智能制造系統(tǒng)提供了強大的邊緣算力支持。
例如，在軸承生產(chǎn)線上，有許多大型設備、機器人和工人進行混合作業(yè)。為確保人機協(xié)作安全，“AI安全員”會對員工佩戴安全帽、穿戴防護服等行為進行實時識別。同時還要及時發(fā)現(xiàn)工作場所可能出現(xiàn)的火災、危險品泄露等潛在危險情況，并即時發(fā)送警報以確保工人的生產(chǎn)安全，幫助管理者采取有效行動，主動預防工作場所的事故發(fā)生和傷害損失。
該企業(yè)將安全合規(guī)性檢測算法集成到工廠側的邊緣微服務器上，不僅能夠加速機器視覺算法的運行效率，而且降低了對于云平臺、網(wǎng)絡帶寬等IT資源的需求，有效縮短火災等緊急險情的處理延遲，在穩(wěn)定性、擴展性等方面更好地滿足智能制造場景的計算要求。
軸承制造作為工業(yè)制造的重要分支，隨著智能制造浪潮的奔涌而來，已經(jīng)到了新一輪技術革命的窗口期。智能質檢、智能轉配、預測性運維等創(chuàng)新技術的應用，幫助軸承制造企業(yè)建立起智能、柔性的制造生產(chǎn)線，為市場提供更高品質、更高精度、更低成本的軸承生產(chǎn)能力，而浪潮信息邊緣計算解決方案將為這一變革提供澎湃的邊緣算力、強大的算法能力和豐富的生態(tài)，助力傳統(tǒng)制造企業(yè)穩(wěn)步邁向智慧新時代。
