很多人不知道的是，在流水线制造业企业，工业缺陷检测大都依赖人工判定，因此有一个庞大的部门，员工专门盯着电脑看图，但借助产线上的摄像头，借助这些“眼睛”和“大脑”，AI视觉不仅大大提高缺陷检测效率，漏检和误判等问题也遁于无形。
对比传统的人力判片方式，AI识别速度提升5-10倍，缩减人力50%。这是华星光电在使用腾讯云与工业互联网平台格创东智联合开发的视觉检测后，生产过程中发生的一个明显变化。
2019年10月，腾讯云与工业互联网平台格创东智宣布达成战略合作，双方将结合各自优势，联手深耕工业领域，助力提升制造企业智能化水平。4月28日，南方日报、南方 记者与腾讯云和格创东智团队，一起走进华星光电深圳工厂，查看工业互联网在制造业领域中的应用。
产线
“黑灯工厂”实现高度自动化
在华星光电展厅，工作人员介绍，在10多年前，买一个大屏电视动辄一两万元，当时的屏幕多来自三星、LG等，但随着TCL旗下华星光电的崛起，液晶面板已经是白菜价，比如一些主打性价比的小米大屏电视，也不过千元。
“只要中国有核心技术，就能做到世界第一。”工作人员打趣说，你听说过山寨手机，但你肯定没有听说过山寨屏幕，屏幕生产质量可能不好，但其实更多是次品，比如工厂会将良品率极力提升到百分之90、98以上，多出来的次品会用于要求不高的广告机等等。
即便是这样的次品，也在通过新的技术提高而减少。在此次参观中，对这一点深有体会。
华星光电的这条生产线，长370m，宽226m，面积8.3万㎡，这是什么概念，相当于12个足球场。
偌大的厂区，能看到的只有靠近参观通道的亮灯角落。工作人员伸长手臂指着稍远，钢铁丛林掩映在一片深黑中，大部分的产线，基本都是黑灯操作，“其实里面很大的，但只能看到一小部分”。
比较有意思的是，所有前来参观的人，几乎都会下意识去“找人”，这里最忙碌的是机器手臂和传送带，产线上基本看不到人，偶尔有一两个运维工人走过，如同“珍惜物种”一样稀少。
“这条产线的运维工人只有几十位。”工作人员介绍说，产线上的洁净程度，比航天、制药要求还要高，人一接触机器也会留下痕迹，所以整个产线要求尽可能无人化。
这个厂房的洁净度为1000级，也就是一立方米的空间不超过1000颗一微米的小尘埃，有的机台内部可达10到100级。相比之下，一根头发的直径为60～90微米。
为了保证洁净度，产线上的运维工人全部“全副武装”、穿着防护服，堪比疫情的防护级别，即便突如其来的疫情期间，也没有打乱这里的运转。“没法停工，如果停工又重启，相当于整条产业又要重新跑通，要经过大量的测试，最初生产的产品也不能用。”工作人员说，停工造成的损失将是千万计的。
而在另一个车间，闪烁着红黄绿三种灯，绿灯表示正常运转，黄灯意味着机器空闲状态，而红灯则发出了警示。正是这些传感器，对产线进行“把脉”并提出预警。
一场疫情，更是将企业的韧性展示的淋漓尽致。在电视面板领域，华星光电的出货量排位第二，但今年2月的最新数据显示，其出货量跻身第一。
后台
唯一非自动化环节自动化
产线上人越来越少，那人都去哪儿了？答案是，转入后台了。
事实上，产线的自动化程度越来越高，并不意味着工作量就在减少，大量的生产数据传输到后台，工厂不仅需要更精细化的数据，还要对数据进行预测性维护。
服务于华星光电的IT团队有数百人，疫情期间真正在现场的员工只有10多人，其余人员多是远程解决问题。
缺陷检测就是一个远程协作的典型场景。在华星光电工厂的Monitor Room中，每个图片质检员每天要对大约10000张图片进行质量检查，平均需要在3秒内完成对每张图片的缺陷分类，对是否有落在线路上、影响的严重程度等进行判断。
由于缺陷种类多达120种，在不同线路、不同产品上的缺陷特征又不一样，一个质检员从入职到上岗，需要2-3个月的岗前培训才能胜任。工作人员在展示的一张有工业缺陷的PPT上，波纹线的图片几乎看不出什么区别，而要想找某个缺陷如小朋友喜欢玩的两幅画找不同一样。
红圈中为有缺陷部分，此前需要人工肉眼查看。
面板属于精密仪器，对产品良率的要求非常高。但是面板一些细微瑕疵太微小了，不容易被检测出来。传统方法是通过招聘大量质检员工，将AOI（自动光学检测）设备拍照的结果用人眼判别，根据缺陷形态对缺陷分类，以确定质量是不是达标，枯坐下来，并不好受。于是，这个环节就面临几个困扰，第一是招工特别难，第二招工需要长时间去培养。
2018年，腾讯公司协同格创东智联合助力华星光电实现了人工智能在AI判片的应用，全面承接了t1，t2和 t6工厂自动缺陷分类（Auto Defect Classification，简称ADC）系统，在一些工艺制程上落地实施。
腾讯结合在工业视觉的能力提供相关解决方案，通过AI算法来学习华星工厂AOI设备拍摄的缺陷照片，对缺陷进行自动分类，已经给华星上线了一百多个算法模型。
“图片检测其实挺考眼力的，因为很多图片看上去都差不多。”华星光电工作人员说，过去，产线上每天产生一两百万张图片，每个人要看1万多张图片，对比传统的人力判片方式，AI识别速度提升5-10倍，缩减人力50%，现在，唯一不是自动化环节也实现了自动化。
华星光电工作人员介绍，这套系统已在3个厂区逐步替代了140多人，而这种替代还在继续。
价值
助力产线灵活调整与工艺升级
这是工业互联网应用在华星光电产线上的一个切面。一直以来，液晶面板工艺复杂，生产过程敏感，异常状况频繁，过程中的实时调整就显得很关键。
传统的生产线，需要全线共进退，不能根据需求快速调整，而华星智能工厂的柔性智造能在不同的订单和任务底下，让机器设备动作可变可调整，运用数字化网络和技术，分配给每一个自动化设备做不一样的工作，而不用暂停生产线。
腾讯云智能制造业务总经理梁定安看来，数字化技术催生了工艺的重大创新，也促使仿真设计、数字化控制、状态实时检测与自适应控制等技术的全面应用，实现现场实时分析、协同智能决策、及时调整生产制程，可以创造出一个新的生产排程，演变出制造工艺的升级。
“其实降低成本、减少人员并非我们主要考虑，提升效率与良品率才是关键。”格创东智CEO何军说，过去由于人眼带来的误差，良品率始终难以进一步提高效率，但通过工业互联网平台，可以将经验固化下来，进而对产线不断改进，“可以想象，如果疫情期间华星没有这么高的智能化水平，就算放三万名工人在工厂也会停工的”。
华星光电高级副总裁陈盛中也经常被问及，智能制造与工业互联网的投入与产出。他认为，中长期来看，工人薪资水平都是往上涨的，同时用工结构也在发生变化，工程师水平不能停留在过去，也需要熟练掌握AI、大数据等技术，从隐性成本考虑，企业推动工业互联网是必经之路。
“引入工业互联网，用AI、大数据等进行判别，最终还是回归到了人的价值。实际上，用人来判别图片，这样的简单重复劳动，对个人并没有实现增值。”陈盛中说。
【记者】郜小平
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【统筹】郜小平 赵兵辉
【策划】陈韩晖 程鹏
【作者】 郜小平
【来源】 南方产业智库南方号