擦亮眼睛購買家電產品 謹防消費陷阱理智維權
近日，國家市場監督管理總局通報了2021年廚衛電器產品質量國家監督抽查情況。根據結果顯示，此次抽查了518家企業生產的545批次廚衛電器產品，其中共有11批次的產品
從一卷不銹鋼板材到一臺洗碗機下線，要經過上百道工序。應用人工智能(AI)視覺輔助人工質檢，一次裝機不良率下降至1.1%，品質提升50%……
3月6日，《中國電子報》記者走進廣東佛山美的廚熱洗碗機工廠。AI視覺輔助人工質檢，機器人成為產線上的熟練工，大模型為工廠裝上智慧大腦……人工智能技術正在改變著這家老牌家電廠商的下一個十年。
“智慧之眼”讓質檢更精準
走進位于廣東佛山的美的廚熱洗碗機工廠，總裝車間質檢崗位一片繁忙。分配器是否正常運轉，洗碗籃中的泡沫是否放置妥當，說明書是否完好無損……美的廚熱洗碗機工廠檢驗員曹平每個班次都要檢查近1800臺洗碗機。在以前，曹平總會擔心因精神疲勞導致錯檢、漏檢的情況發生，而現在，在新助手――AI輔助檢測的幫助下，她變得從容不迫。
“質檢工作是個細致活兒。經常盯著機器看上8個小時，眼睛都看花了，最后一段時間里的工作質量和效率明顯下降。而AI輔助檢測會自動識別我們在檢驗過程中的不規范操作，及時進行預警提示，在減少檢驗失誤率的同時，也進一步提升了我們技能的熟練度。”曹平手上動作不停，一邊檢查洗碗機外門，一邊告訴《中國電子報》記者。
“質檢的效率與準確度，直接影響著企業的生產效益。從一卷不銹鋼板材到一臺洗碗機下線，要經過上百道工序，人工檢驗難免會出現疏忽和遺漏。因此，我們在質檢工序中引入中國聯通大模型輕量化技術，把大量洗碗機檢測的知識訓練進去，形成標準化檢測流程指引;同時，融合產線定位、產品定位、細微動作識別等多種算法技術，實時監測人員操作流程。如果檢驗員沒有按照設定的標準操作，產線就會自動停下來，二次校準后再啟動。”美的廚熱洗碗機工廠數字化負責人熊濤介紹道。
記者了解到，像這樣基于中國聯通元景多模態大模型的生產合規視頻檢測技術，只需少量的工業場景數據便能實現針對各類場景解析的能力。大型深度學習模型還可以對生產線上的數據進行建模和全面分析，深入挖掘生產過程中可能存在的瓶頸和優化空間。在AI技術的賦能下，該工廠一次裝機不良率下降至1.1%，品質提升50%。
不僅是質檢工序，如今，AI技術已貫穿該工廠生產制造的各個環節。生產線上，機器人手臂整齊劃一地裝嵌部件，作業工人則熟練地對各項功能進行測試、校正，同時，在位于另一棟樓的數據化中心，AI中臺正對此進行實時動態交互管理，生產進度、設備狀態、加工制作等參數在大屏幕上“一目了然”。
美的廚熱洗碗機工廠總經理劉玉龍告訴記者，工廠內部遍布上千個高精度檢測儀器，可以實時獲取產線狀態，在此基礎上建立基于工業機理和AI的智能模型，通過模型的不斷自學習，獲取最優的指導策略來指導生產。此外，廠區所有工業自動化設備，包括機器人、AGV、機器視覺相機、PLC控制器等等，均通過5G網絡實時連接，實現“端到端”價值鏈全連接。
如今，這家工廠的洗碗機年產能達到近700萬臺，連續多年位居亞洲第一。通過將AI技術、5G技術和工業互聯網技術相結合，工廠交付時間縮短41%，缺陷率降低51%，綜合效率提高34%。
家電行業積極擁抱AI
佛山美的廚熱洗碗機工廠于2000年正式投產。從手工制造到智能“智造”，劉玉龍作為一名扎根行業20余年的“老兵”，見證了洗碗機工廠的一步步“蛻變”。
“傳統工廠更依賴工人的熟練程度，這已經不能滿足大規模生產的要求。”劉玉龍回顧說道，自2011年起，美的開展精益改善工作，在生產線上引入工業機器人，以更少的人實現更高的產值。如今，又導入AI、5G、大數據等技術，進一步提高工業機器人工作的質量和合理性，走向精細化發展。
在劉玉龍看來，大模型賦能工業生產的落腳點仍是回歸業務場景。一是進一步減少工廠對人工技能的依賴;二是實現無人化生產;三是提高精準化管理，即快速、準確定位生產過程中存在的問題，減少浪費，實現全價值鏈的高效運營。
“未來，操作型工人會減少，技能型工人會變多，每個工人都可以成為工程師。他們不僅要懂設備管理，還要懂編程，包括掌握AI技術應用能力等。”劉玉龍說道。
在美的集團，像廚熱洗碗機這樣的智能工廠一共有五家。雖然它們生產著不同的產品，但是在先進制造領域卻實現了“復制粘貼”的效果，而它們擁有同一位特殊的員工――AI。
“家電是一個萬億元級產業。經過幾十年快速發展，目前冰箱、洗衣機、空調等主要家電品類的保有量已超過30億臺，而大部分家電服役期為8至10年。可以預見，接下來將進入家電替換和升級爆發期。在這個過程中，美的也要改變生產方式，向高端、綠色化產品升級。”美的集團副總裁鐘錚表示，目前，美的積極擁抱AI，正在內部加大力度嘗試。不僅把AI技術用于檢測中，也將ChatGPT技術應用于電商客服、文描等工作;美的旗下高端品牌――COLMO，也主打AI高端科技。
中國輕工業聯合會會長張崇和指出，家電行業若想實現可持續發展，必須推進產業數字化、智能化和綠色化的深度融合，加強工藝創新，實施流程再造，完善可持續制造體系，以數字技術賦能生產各環節提質增效。
“之前，業界更聚焦ToC的消費互聯網大模型，而現在，ToB的產業互聯網大模型特別是制造業大模型，吸引了越來越多的關注。”中國聯合網絡通信有限公司佛山市分公司黨委委員、副總經理鄧安民向記者表示，工業場景中的大模型應用通常需要處理大量的工業數據，對精確性和穩定性的需求較高，在數據的獲取時也通常需要更專業的設備和人員。目前大模型的應用還處于發展階段，缺乏統一的行業標準和規范，工業生產場景復雜多變，也導致大模型的應用存在風險和不確定性。
“工業領域多碎片化的微觀場景，同時有非常深的行業碎片化知識，面對這些行業壁壘很高的應用場景，小模型的存在有其必要性，這與大模型的發展并不矛盾。”鄧安民認為。
他進一步解釋說：“大模型應用要想實現飛躍，主要靠海量數據，從數據里去學習，提高智能的能力。當每個行業、每個微觀場景都形成小模型，積累了廣泛的、多樣的數據，并且準確率達到一定高度，就會形成全國規模的大模型。”
“佛山以制造業著稱，產業門類齊全，產業鏈上下游配套完善，在生產端積累了大量的高價值數據，結合中國聯通在算網基礎設施、豐富業務場景、廣泛客戶觸點的優勢，能夠更好地理解垂直行業的具體需求，助力企業真正實現降本增效。”鄧安民說道。
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