有那样一家工厂，自9年前奠基石之际就被寄予希望，在集团公司隶属的200多家工厂中，它被评为全世界第一家精益求精智能化系统的“示范点”，仅用了短短的2年時间就完成了从房屋，配电设备，设备，工业厂房，电力网五大系统软件的智能化系统，物联网技术升級更新改造。自此，它依次被国家工信部评定为国家级别“翠绿色工厂”，被达沃斯全球金融峰会授于发展趋势中“指路明灯工厂”等美名，早已成为了全世界顶尖加工制造业的一座榜样。

全世界“智能制造系统”的榜样工厂之一

这，便是施耐德电气坐落于武汉江夏新经开区的全世界供应链管理中国地区·武汉市工厂（SEMW，下称为施耐德电气武汉市工厂）。在这里座工厂內部，我们可以见到在很多的公司里无法想象的生产工艺流程和管理方式。

一方面，施耐德电气武汉市工厂早在2018年就首先运用了施耐德电气EcoStruxure平台解决方法，对工厂开展了企业战略转型更新改造。根据在全部工厂布置的高达34八个无线通信能精确测量控制模块，成千上万的工作压力，溫度，温度传感器，完成了对工业厂房用电量机器设备，空调通风设备的不断检测和智能化系统维护保养预测分析。此后，技术工程师能够立即地发觉和调节工厂中不规范的用电量状况，并在重要的机械设备很有可能发生常见故障前就对其开展有效干涉，完成了0配电设备常见故障关机，及其超出10%的电力能源提升。

另一方面，在生产设备上，施耐德电气武汉市工厂也是引进了包含六轴工业机械手，自动式拼装生产流水线，没有人导航栏无人驾驶车子，AR设备确诊机器设备，三维打印零部件生产制造等一系列全新科技成果。根据相对高度精准且相互联网技术的自动化技术，智能化系统生产制造，施耐德电气武汉市工厂不但完成了12%的立即施工时间节省，并且还促使工厂的产量能够更加灵便地依据上中下游供应链管理状况开展及时修改，大幅度提高了产业链的协调能力。

殊不知就算是如此的智能化工厂，也以前遭受过苦恼

据统计，施耐德电气武汉市工厂的关键商品，实际上是大家日常日常生活非常普遍的小型断路器，交流接触器及其各种各样控制按钮和数据信号家用电器构件。虽然这种构件自身的构造并算不上繁杂，但他们的生产过程中会涉及到很多的电焊焊接，缠线实际操作，就算是用全自动化机械来生产制造，也不太可能将液体的焊锡丝，绵软的铜线生产加工到每一次的薄厚，形状都100%恰如其分。

如此一来，对设备开展逐一质量检验的要求当然就造成了。先前，施耐德电气选用的是基本的人工看着检验及自动化技术检验方法。人工检验即由娴熟的检验员核对“规范试品”的相片分辨；自动化技术检验是在生产流水线安裝工业镜头，对设备的好几个视角开展照相，由设备与操作系统中的规范模板比照，开展外型缺点分辨。

可是这类人工质量检验的方法，存有着一定的缺点。一方面，商品发生缺点的部位本就不容易确定不会改变，反倒拥有 很大的偶然性，因此这就造成检验员必须 根据本身工作经验开展商品外型的核对，难以避免会发生漏验，误检的状况。另一方面，检验员长期盯住显示屏工作中，高效率和专注力也难以一直保持，因而也会同时危害到生产量。

从人工到AI，工业视觉产生质量检验高效率改革

正是如此，自2020年逐渐，施耐德电气武汉市工厂就逐渐探寻质量检验的自动化技术，智能化系统完成方法。最后，施耐德电气挑选了亚马逊云高新科技Amazon SageMaker深度学习以及他一系列相关服务，取得成功地云端完成了AI工业视觉质量检验系统软件的数据统计和实体模型练习，迭代更新。而且根据这一AI实体模型，取得成功基本建设出一套切实可行的“云-边协作AI工业生产视觉检测服务平台”。

据统计，与传统的的人工质量检验对比，这套AI工业生产视觉检测服务平台的基本概念并没有发生改变，其仍然是由工业镜头对商品每个面开展照相，自此再与“标件”开展比照。但二者重要的差别取决于，“看图片”和“分辨”的人物角色从人换成了AI。

实践经验证明，AI工业生产视觉检测服务平台的实际效果令人震惊。对比传统式的人工看着检测，AI工业生产视觉检测的企业用时减少了85%，检测精密度提升 了9%，误检率能够始终保持在0.5%下列，漏验率也是立即降至了0。

为什么挑选亚马逊云高新科技？技术性与经济全球化是较大优点

很显而易见，在AI工业生产视觉检测服务平台的幫助下，施耐德电气武汉市工厂的生产能力和产品品质都取得了进一步的提升 。殊不知大家都知道，现阶段中国有好几家云计算技术商，为何施耐德电气会挑选亚马逊云高新科技做为AI工业生产视觉检测服务平台的合作方呢？

在2021年10月27日举办的一场技术性沟通交流大会上，施耐德电气全世界供应链管理中国地区智能化解决方法责任人冒飞儿为大家解释了这个问题。

最先，施耐德电气与亚马逊云高新科技的协作并不是本次才创建。事实上二者早在2013年逐渐，就早已建立了好几个关键行业的技术性协作。例如，施耐德电气的全世界云计算服务，便是根据Amazon EC2云主机，Amazon S3云储存，Amazon RDS阿里云数据库等一系列服务项目搭建。在2020年，施耐德电气还根据亚马逊云高新科技的阿里云数据库服务项目，基本建设了数据分析服务平台。在这里一环节中，俩家公司创建了密切的合作关系，尤其是亚马逊云高新科技技术性精英团队的快速响应，为施耐德电气给予了非常大的协助。

次之，针对现代企业而言，要想“写下”一个合适自身的AI运用实际上并非一件很容易的事儿。由于这不仅仅牵涉到信息的搜集，更主要的是还必须 模型拟合开展持续练习，并依据具体生产制造要求随时随地开展迭代更新。假如按一般的方式 ，公司必须 消耗很多資源建造AI练习网络服务器，不但价格昂贵，并且算率也不一定比较满意，反倒会拖慢AI布署的速率。

正是如此，在搭建AI工业生产视觉检测服务平台的环节中，施耐德电气挑选了“云边协作”的方法，将工厂搜集的商品“标件”数据储存到亚马逊云高新科技的Amazon S3上，再依靠Amazon SageMaker开展自定实体模型的提交和练习。因为亚马逊云高新科技还有着着强有力的云空间算率，因而大幅度减少了AI实体模型成形需要的時间，让AI工业生产视觉检测服务平台迅速就能布署到生产流水线充分发挥。

做为一家经济全球化公司，施耐德电气的业务流程遍布全世界100好几个国家和地区，仅是在我国就会有23家工厂及七个物流配送中心。因为每一个工厂生产制造的产品品种都很有可能互相不同样，就代表着仅有挑选云空间AI练习解决方法，才可以将“提交数据信息-生成模型-实体模型迭代更新拆换”的高效率利润最大化。在这里一点上，亚马逊云高新科技所给予Amazon S3储存服务项目与Amazon SageMaker AI练习服务项目的密切协作，合理地解决了施耐德电气AI练习数据信息多元化，不一样工厂模型拟合规定不一样的繁杂要求。

值得一提的是，充分考虑企业经营管理数据信息迅速共享资源，AI技术性将来营销推广的要求，施耐德电气期待其云计算技术合作方可以保证在全世界范畴内的高效率数据共享，而这毫无疑问也恰好是亚马逊云高新科技现阶段最高的优点之一。做为当今全世界云计算技术领域长久的“引领者”，亚马逊云高新科技在全世界有着2五个地理区域，8一个可以用区，这种也为施耐德电气在全世界全国各地工厂营销推广AI视觉检测服务平台，开发设计和应用大量根据云空间融合的现代化生产工艺减少了成本费，刮平了路面。