Google 的视觉检测 AI 有助于消除缺陷
Google 的第一个制造专用平台将自动执行产品检测以降低成本人为错误
谷歌刚刚宣布推出其视觉检测 AI，这是一个谷歌云平台 (GCP)，将帮助制造商和消费品公司减少缺陷。缺陷每年给制造商造成数十亿美元的损失，占总销售收入的 15% 到 20%。此外，23% 的意外制造停机成本是由人为错误造成的。然而，根据麦肯锡和世界经济论坛的数据，工业 4.0（制造过程的自动化）可能会在 2025 年创造 3.7 万亿美元的价值。
谷歌的人工智能是如何工作的？
正如 GCP 制造和工业运营董事总经理 Dominik Wee 所解释的那样，Google 的视觉检测解决方案将解决两个用例：检测外观缺陷和检查产品组装。 “我们看到了更多的需求，我认为这是因为我们已经到了人工智能变得真正普及的地步，”她说。现在，在计算机视觉技术的帮助下，生产线经理可以在产品发货之前纠正缺陷——这将提高产量、增加产量并降低退货成本。
哪些公司会竞争？
毫不奇怪，亚马逊也在开创制造视觉技术。毕竟，它现在是一个巨大的市场。牛津经济研究院预计中国将实现 1250 万个制造业工作岗位的自动化，麦肯锡公司预计美国将效仿，在不久的将来实现至少 30% 的制造业工作岗位自动化。
为了跟上步伐，亚马逊推出了 Lookout for Vision 解决方案，该解决方案在很多方面都反映了谷歌的版本。它会分析图像中的缺陷，将裂缝和凹痕归零，并捕捉不规则的颜色和形状。 GE Healthcare、Basler 和 Dafgards 等几家主要组织已经选择了亚马逊的解决方案，该公司无疑将进一步扩展到该领域。
然而，谷歌将为其市场份额而战。自 GCP 推出其视觉检测 AI 以来，雷诺、富士康和京瓷已经签约使用其服务。此外，谷歌在科技行业的业绩记录和影响力很可能会促使一些亚马逊之前的合作伙伴效仿。对于那些想要快速获得结果的人来说，谷歌的新计划已经起步了。 Wee 说：“雷诺已经在实时监控油漆缺陷”。
是什么让 Google 的解决方案脱颖而出？
与通用机器学习平台相比，GCP 的视觉检测 AI 高效且有效。它能够使用比人工标记的图像少 300 倍的模型构建模型——有时只有 10 个。此外，随着时间的推移，机器学习将提高平台的准确性。这将帮助制造商优化其供应链、降低质量风险并管理产品库存。 “它基本上让您可以轻松部署，让您可以安心地在车间运行它”，Wee 解释道。
没有像现在这样的时间。在 2020 年普华永道调查中，制造企业报告称，在未来五年内，他们预计数字化转型将显着提高其运营效率。在这方面，与最近的许多技术计划一样，谷歌打算带头。正如 Wee 所说：“我们正试图将人工智能的能力大规模交付给制造商”。
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