馮妍 科技日報記者 王春

巨大的白色工業機器人彎“身”在一個裝配到一半的赤紅色機器人上方，“嫻熟”地擰緊碩大的螺絲。這“機器人造機器人”的一幕，發生在上海浦東的ABB超級機器人工廠。5月26日至30日，ABB（中國）有限公司（以下簡稱ABB）舉辦人工智能創新活動“ABB加速器中國周”。在媒體會上，ABB機器人業務部中國區負責人韓晨介紹，通過采用AI技術提升機器人裝配的精確度，將總計超過1000種復雜工序的生產線上“擰緊螺絲”的操作成功率，從一年半前的80%提升到了近100%。

機器人生產線。受訪對象供圖

當前，全球制造業站在智能化轉型的路口，ABB正加速推進智能化轉型。據悉，本次活動期間舉辦的AI競賽誕生了近350項AI創新提案，近50家合作伙伴與ABB技術專家通過AI前沿分享會與AI應用論壇等活動深度交流。ABB還集中展示了40余項AI應用解決方案。

ABB集團機器人與離散自動化事業部總裁安世銘強調AI技術的“脫虛向實”：“我們采用‘自下而上’的方式，致力于創造能夠解決實際問題、帶來切實成果的AI創新方案。”

AI技術的發展大大提升制造生產效率。韓晨解釋了“機器人打螺絲”的諸多難點：“傳統圖像識別僅有20%左右的準確率。我們引入AI的深度學習技術，加上一年多以來對模型的深度訓練，對于工廠環境當中不同的光線情況、零件本身的不一致性，甚至有些零件存在缺陷的情況，都能良好應對。”據悉，該技術已在ABB瑞典工廠投入生產，且推廣到了一些客戶的方案當中，即將在上海的超級工廠復制落地。AI還令生產網絡不斷進化，如ABB的智能焊縫質量檢測效率比人工檢測提升20倍，因此能把檢測工序整合到整條生產線中，實現“邊焊接邊檢測”。

作為擁有140多年歷史的全球電力和自動化技術領域的老牌企業，ABB對與新技術接軌充滿熱情。韓晨透露，目前ABB正在和英偉達等公司合作，搭建數字孿生平臺，實現產線問題的溯源，做到將問題數據放入孿生平臺后，能夠分析出問題的源頭。“這可能是與英偉達合作中最有希望產業化的一個應用。后續，公司各部門將協同把人工智能引入到生產中，推動整個智能化生產的轉型。”他說。

AI正在重塑工業制造的運作方式。例如，傳統的設備維護策略基于固定時間表或對故障的臨時反應；而在AI支持下，能實現在問題發生前就預見并解決的“預測性維護”。在預測性維護的研發中，大量數據對于模型的搭建非常重要。去年，ABB在“ABB創新杯”大賽中，基于大量歷史生產數據，提出了如何預測性維護電機停機的課題，共有50多所高校、300多人報名參加。ABB運動控制事業部大電機與發電機亞太區負責人楊文廣說，目前，團隊仍在持續跟進西安交大一支團隊成果的后續研發，希望能最終產品化。

據介紹，ABB全球范圍內有250多個在進行中的AI項目，數量比一年前翻了一番。這些項目既包括優化工作流程、提升效率的內部項目，也包括與客戶緊密合作開發的外部項目。在中國的項目如ABB廈門工業中心10萬平方米的屋頂光伏系統實現精準柔性調控，年均碳排放減少13400噸；青島特鋼的新型高速線材生產線部署AI圖像識別系統，可提供異常生產狀態警告并與數字控制邏輯聯動等。