人工智能賦能新型工業(yè)化典型應用案例

近日，工業(yè)和信息化部發(fā)布《人工智能賦能新型工業(yè)化典型應用入選案例公示》，德賽西威與威匯（全稱“廣東省威匯智能科技有限公司”）聯(lián)合申報的“基于多模態(tài)大模型的汽車電子元件缺陷檢測應用”和“基于人工智能的汽車電子制造產(chǎn)線裝備預測性維護系統(tǒng)”，作為廣東省惠州市僅兩項申報案例成功入選。

人工智能是新型工業(yè)化關(guān)鍵推動力，以智能制造為引領(lǐng)，筑牢算力、算法與數(shù)據(jù)等技術(shù)根基，培育通用及行業(yè)大模型，既是把握科技革命機遇的戰(zhàn)略抉擇，也是推進新型工業(yè)化核心路徑。工信部此次案例征集以“人工智能賦能新型工業(yè)化”為主線，圍繞“技術(shù)底座、行業(yè)應用、裝備產(chǎn)品、支撐保障”四大領(lǐng)域展開，通過打造行業(yè)應用標桿，加強優(yōu)秀案例推廣等，全方位、深層次、高水平推動人工智能賦能新型工業(yè)化。

創(chuàng)新突破實現(xiàn)五個“首次”

多模態(tài)構(gòu)建可靠檢測體系

“基于多模態(tài)大模型的汽車電子元件缺陷檢測應用”采用CLIP、PointMAE和LM4TS等大模型，基于GANs、VABs的圖像生成方法、數(shù)據(jù)增強技術(shù)等，構(gòu)建高密度電子部件的缺陷檢測算法及多模態(tài)大模型，并通過技術(shù)深度優(yōu)化，形成高效、準確且可靠的缺陷檢測系統(tǒng)。

該系統(tǒng)在技術(shù)創(chuàng)新上實現(xiàn)了五個“首次”，即：首次用元數(shù)據(jù)與生成模型構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集；首次用多模態(tài)大模型為高密度電子部件多類缺陷同步檢測開辟新徑；首推自適應遷移學習，面對新任務可快速建模；首推在線學習算法，提高新缺陷檢測效果；首制自適應加速部署方案，實現(xiàn)了復雜場景應用。

經(jīng)測試應用，該系統(tǒng)在多產(chǎn)線、多廠區(qū)實現(xiàn)了至少99%的缺陷識別率，大幅度提升元件外觀缺陷檢測直通率，減少生產(chǎn)復判人員投入，提升生產(chǎn)效率和降低人力成本投入。

故障預測準確率90%

AI驅(qū)動產(chǎn)線裝備預維變革

“基于人工智能的汽車電子制造產(chǎn)線裝備預測性維護系統(tǒng)”集成自注意力機制的人工智能模型和時間序列預測技術(shù)，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程中潛在故障的深入分析和預測。該系統(tǒng)采用創(chuàng)新數(shù)據(jù)特征分析方法，結(jié)合SPC（統(tǒng)計過程控制）理論，提高故障診斷和預測準確性，同時系統(tǒng)提供在線學習和實時預測全面解決方案，可大幅度優(yōu)化車輛生產(chǎn)線維護流程。

該系統(tǒng)在架構(gòu)組建、算法創(chuàng)新、平臺聯(lián)動、模型配置及多設(shè)備兼容等方面均實現(xiàn)了新技術(shù)突破，平均故障預測準確率達90%以上，大幅度提升故障診斷和預測準確性，可幫助企業(yè)每年節(jié)省高達200萬元的運維成本，設(shè)備資產(chǎn)維護實現(xiàn)大范圍降本增效。

工業(yè)是立國之本，是經(jīng)濟發(fā)展的壓艙石。人工智能等新興科技的應用將深度挖掘工業(yè)大數(shù)據(jù)的隱藏價值，為工業(yè)發(fā)展注入前所未有的變革力量。作為行業(yè)Tier 1，德賽西威在汽車電子領(lǐng)域占據(jù)關(guān)鍵位置，肩負產(chǎn)業(yè)責任與使命，未來將憑借深厚的技術(shù)積累，繼續(xù)推進技術(shù)創(chuàng)新與行業(yè)應用的高效融合，助力產(chǎn)業(yè)智能化升級，力促我國制造業(yè)向更高水平發(fā)展。