想要跟上快速發展的技術和不斷提升的客戶期望，製造業需要越來越頻繁地在更短的時間內調整生產線。在這種情況下，寶馬集團（BMWGroup）在其位於德國丁戈爾芬的工廠生產線上部署了靈活的解決方案。該解決方案結合了可重複程式設計的輕型工業機器人、計算機視覺和基於人工智慧的學習模型，可在強化靈活性的同時最佳化品控。
同一生產線，不同零部件，如何實現統一品控？
目前，人工智慧影象處理是工業零部件視覺品控（visualqualitycontrol）的標準方法。隨著技術的不斷改進，生產線上的零部件也在越來越快地變化著。以往，任何零部件的變化都意味著對生產線耗時費力的調整，企業營收也會受到影響；客戶又要求更短的週轉時間，但卻不願在產品品質或成本上做出妥協。
那麼，如何更好地改造生產線，既能應對所有挑戰，又能滿足廣泛的應用需求？答案是一款既具備通用性又足夠靈活的解決方案，可以輕鬆適應瞬息萬變的全球市場。首先，生產線需要進行模組化設計，製造單元可以快速、頻繁地進行調整；其次，影象採集需要重新定位到可整合到模組化設計的移動單元中。最後，流暢、出色的效能取決於模組是否能夠快速安全地交換感測器資料和執行器命令。
藉助攝像頭和程控機器人加強質保
在眾多工廠生產線上，協作式輕型機器人都被用於補足人工靈活性。為了確保其未來的可行性，現代工業機器人可以按照製造場景的要求，重新程式設計並配備攝像頭等額外元件。機器人技術的進步開創了一個無程式碼實施的新時代，專業知識不再是示教工業機器人的硬性條件。
位於德國德累斯頓的初創公司Wandelbots開發了一個無程式碼軟體平臺，可記錄手持輸入裝置TracePen的運動，並將其翻譯成相關的、特定於機器人的程式語言。透過這種方式，該軟體可以同時對多個機器人進行示教和重新程式設計，並將資料提供給其他機器人。使用無程式碼手段，生產商可以對變化快速的製造需求做出反應；配備的攝像頭，使機器人能夠收集影象，根據計算機視覺自動進行品控。可定製的機械臂運動，能夠捕捉與特定元件或應用場景相關的影象，在攝像頭視野不被遮擋的前提下，微調檢測角度就能夠獲得最佳視角，從而獲得更高質量的影象，提高了人工智慧評估的準確性，進而提升工廠的質保效率。
微軟智慧雲讓AI模型更快速
為了確認生產元件是否符合質保標準，機器人利用AI模型對其收集的影象進行評估。這些機器人與位於德累斯頓的數字化專家 Robotron開發的實時計算機視覺（RCV）軟體平臺進行連線，可以快速輕鬆地建立模型。藉助微軟智慧雲Azure機器學習操作（MLOps），Robotron自動確定相關資訊和RCV工作流，包括影象註釋、AI模型訓練、部署以及用於視覺品控的推理基礎設施。
在AzureMLOps的支援下，該公司的資料科學家獲得了機器學習模型迭代訓練所需的大量圖形處理單元(GPU)計算能力，以及雲計算的動態可擴充套件性，充分滿足Robotron的GPU在短時間內增加十倍的需求。AzureMLOps覆蓋了機器學習模型的整個生命週期，也能夠為第三方系統提供介面。
Robotron產品經理兼部門負責人DeepaKasinathan博士介紹道：“端到端工作流擁有在整個生命週期中，開發和維護機器學習模型所需的所有功能。我們自己的機器學習訓練流程，可以透過介面連線到AzureMLOps釋出工作流，以對映整個機器學習的生命週期。”
這就讓Robotron能夠以一種省時的方式來訓練模型，只需幾次點選，即可將其投入使用。AzureMLOps透過自動建立審計跟蹤和保護資產完整性來滿足監管要求。AzureActiveDirectory為許可權和角色提供了理想的概念，讓IT、DevOps和資料科學團隊之間無縫協作——即使這些角色不在同一家公司內。
與此同時，機器人技術也在迅速發展。作為人工智慧專家，Robotron參與了微軟人工智慧和機器學習創新的相關內測，算得上是這些技術的早期採用者。該公司目前正致力於將快速學習機器人的概念擴充套件到其他應用領域。Wandelbots的無程式碼程式設計也支援廣泛的使用場景——視覺品控只是眾多使用場景中的一個。因此，Wandelbot已經基於其無程式碼平臺在Azure雲應用商店中提供了一個初始解決方案——RobotFleet Management，並繼續努力引入更多可擴充套件模型。
由於可以執行多種任務，可重新程式設計的輕型機器人成為了靈活模組化生產線的最佳選擇。它們為各生產階段提供了一個靈活平臺，包括利用以機器學習模型為基礎的人工智慧計算機視覺來實現視覺質保。針對訓練、部署和稽核，Azure機器學習提供了一個可靠、可動態擴充套件的雲環境，涵蓋整個機器學習生命週期。透過率先推出這些解決方案，寶馬集團為其位於丁戈爾芬的工廠配備了一種既高效又靈活的生產解決方案。該解決方案可以輕鬆轉移到其他生產線，為汽車行業帶來新的動力。與此同時，Azure機器學習所涉及的技術正在為各個領域的敏捷工業製造鋪平道路。
助推華晨寶馬擁抱物聯網與雲端創新
微軟與寶馬也在嘗試推動整個汽車和製造行業的轉型升級。2019年，雙方共同建立了名為“開放式製造平臺（OpenManufacturing Platform, OMP）”的開放技術框架與開放社群。OMP平臺以微軟智慧雲AzureIoT物聯網服務為基礎，旨在為汽車製造業的智慧化發展和數字化轉型，提供標準化的開源元件以及由開放資料模型構成的參考架構，透過解決生產裝置與資料系統整合的行業挑戰，促成汽車製造業軟體解決方案在OEM製造商、供應商及更多行業合作伙伴之間的互聯互通。
在OMP平臺支援下，微軟也成為了華晨寶馬數字化轉型過程中最重要的技術創新合作伙伴之一。微軟與華晨寶馬的合作，主要圍繞物聯網、邊緣計算等場景化解決方案。藉助微軟智慧雲Azure提供的大資料、物聯網服務及解決方案，為華晨寶馬提供數字化工廠、預測性維護等靈活高效的先進功能。
雙方合作的首個落地成果是名為Plug& Produce 的解決方案，藉助OMP平臺的成果以及Azure的IoT及邊緣服務，它將類似“應用商店”的體驗帶到了華晨寶馬的車間裡：只要輕輕一點，就能像在手機上新增應用一樣，以外掛管理的方式，對生產線上的所有裝置和生產流程進行即插即用的高效管理和部署。例如，如果需要對焊槍的溫度進行監控，只要選擇在邊緣環境中部署一個相應的“應用”。在AzureIoT及邊緣服務的幫助下，諸如焊槍、攝像頭、機器人手臂這樣的系統支援的“應用”，都能方便快捷地進行部署和調整，讓多車型共線生產的流水線能夠根據車型任務要求，快速做出相應的配置調整。
除了生產線創新之外，雙方在工作方式現代化革新上的合作，也取得了顯著的成果。在新冠疫情期間，華晨寶馬透過綜合運用MicrosoftHoloLens 及Dynamics365 Remote Assist 混合現實方案，以及MicrosoftTeams遠端會議系統，為國內的生產線員工、現場工程師，與遠在海外的技術專家之間構建起了靈活、高效的多媒體協同辦公橋樑。透過在混合現實中實時分享現場視野，進行影片和語音通話，傳輸檔案和資料等方式，雙方可以身臨其境的進行無障礙的遠端交流，並共同解決技術難題。這套系統不但滿足了疫情期間的應急需求，同時也提升了工作效率並大大降低了差旅成本，華晨寶馬正在評估將其投入常態化應用。
華晨寶馬資訊長AlexanderAngebrandt表示：“我們的目標是建立一個完全聯網、資料驅動的製造環境。作為世界頂級的汽車廠商之一，寶馬無論在全球還是中國，都在積極擁抱技術創新與數字轉型。我們相信創新是汽車製造業的未來，而微軟在中國與全球都是我們值得信賴的合作伙伴。”
