冯妍 科技日报记者 王春
巨大的白色工业机器人弯“身”在一个装配到一半的赤红色机器人上方，“娴熟”地拧紧硕大的螺丝。这“机器人造机器人”的一幕，发生在上海浦东的ABB超级机器人工厂。5月26日至30日，ABB（中国）有限公司（以下简称ABB）举办人工智能创新活动“ABB加速器中国周”。在媒体会上，ABB机器人业务部中国区负责人韩晨介绍，通过采用AI技术提升机器人装配的精确度，将总计超过1000种复杂工序的生产线上“拧紧螺丝”的操作成功率，从一年半前的80%提升到了近100%。
当前，全球制造业站在智能化转型的路口，ABB正加速推进智能化转型。据悉，本次活动期间举办的AI竞赛诞生了近350项AI创新提案，近50家合作伙伴与ABB技术专家通过AI前沿分享会与AI应用论坛等活动深度交流。ABB还集中展示了40余项AI应用解决方案。
ABB集团机器人与离散自动化事业部总裁安世铭强调AI技术的“脱虚向实”：“我们采用‘自下而上’的方式，致力于创造能够解决实际问题、带来切实成果的AI创新方案。”
AI技术的发展大大提升制造生产效率。韩晨解释了“机器人打螺丝”的诸多难点：“传统图像识别仅有20%左右的准确率。我们引入AI的深度学习技术，加上一年多以来对模型的深度训练，对于工厂环境当中不同的光线情况、零件本身的不一致性，甚至有些零件存在缺陷的情况，都能良好应对。”据悉，该技术已在ABB瑞典工厂投入生产，且推广到了一些客户的方案当中，即将在上海的超级工厂复制落地。AI还令生产网络不断进化，如ABB的智能焊缝质量检测效率比人工检测提升20倍，因此能把检测工序整合到整条生产线中，实现“边焊接边检测”。
作为拥有140多年历史的全球电力和自动化技术领域的老牌企业，ABB对与新技术接轨充满热情。韩晨透露，目前ABB正在和英伟达等公司合作，搭建数字孪生平台，实现产线问题的溯源，做到将问题数据放入孪生平台后，能够分析出问题的源头。“这可能是与英伟达合作中最有希望产业化的一个应用。后续，公司各部门将协同把人工智能引入到生产中，推动整个智能化生产的转型。”他说。
AI正在重塑工业制造的运作方式。例如，传统的设备维护策略基于固定时间表或对故障的临时反应；而在AI支持下，能实现在问题发生前就预见并解决的“预测性维护”。在预测性维护的研发中，大量数据对于模型的搭建非常重要。去年，ABB在“ABB创新杯”大赛中，基于大量历史生产数据，提出了如何预测性维护电机停机的课题，共有50多所高校、300多人报名参加。ABB运动控制事业部大电机与发电机亚太区负责人杨文广说，目前，团队仍在持续跟进西安交大一支团队成果的后续研发，希望能最终产品化。
据介绍，ABB全球范围内有250多个在进行中的AI项目，数量比一年前翻了一番。这些项目既包括优化工作流程、提升效率的内部项目，也包括与客户紧密合作开发的外部项目。在中国的项目如ABB厦门工业中心10万平方米的屋顶光伏系统实现精准柔性调控，年均碳排放减少13400吨；青岛特钢的新型高速线材生产线部署AI图像识别系统，可提供异常生产状态警告并与数字控制逻辑联动等。
