边缘 AI + EFLOW 加速工厂自动化
当一封电子邮件 ping 打断您的时候，您正在忙于一个重要的项目。在您阅读消息并作出回应后，需要一段时间才能回到事情的流程中。事实证明，并不是只有人类与任务切换的低效率作斗争，机器也是如此。随着制造业越来越适应更多的小批量生产，任务切换正成为一个问题。
传统自动光学检测面临的挑战
过去，制造业主要致力于冲压大量相同的产品。但在定制增加和快速周转的时代，这种低混合、大批量制造正在为相反的情况腾出空间：小批量生产特色商品被称为高混合、小批量制造。
物联网边缘解决方案原始设备制造商 ASRock Industrial 边缘人工智能物联网产品业务部副总裁 Kenny Chang 已经看到制造商将生产 200-500 台某些类型的计算机，而不是数十万台。
当制造商必须频繁地从一种产品“任务切换”到另一种产品时，自动光学检测（AOI）等相关工作就会受到影响。Chang 说，在每批之后设置计算机视觉系统并重新学习要寻找的内容都需要时间。传统的 AOI 很难校准。
“这是非黑即白的，不会随着您的学习而改变，” ASRock Industrial 总裁 James Lee 说。如果您将合格标准设置为低标准，则会有更多有缺陷的产品可能会潜入。另一方面，如果标准太高，那么几乎每个小部件都会发出警报，并需要操作员重新检查。
但那些操作员并不总是在那里。Lee 说，世界上许多国家（包括 ASRock Industrial 总部所在的台湾）都面临着与劳动力相关的挑战。“劳动力短缺将是一个日益严重的问题，特别是在人口老龄化的国家更是如此，”他说。
工业边缘的 AI
AI at the edge 通过自动化重复流程来解决与制造业劳动力和企业运营相关的问题。AI 非常适合 AOI 流程和与静态的传统模型不同的模型，它不断改进，并在此过程中学习微调其检查通过和失败标准。
但是，作为工厂自动化的一部分，AI AOI 的实施面临着自己的挑战：AI 普遍在 Linux 操作系统上开发，而大多数制造商传统上在其工业应用上使用基于 Windows 的软件。
这通常意味着需要并排运行两台工业 PC （IPC），或者处理虚拟化的复杂性以在单个系统上运行操作系统。无论哪种情况，运行两个不同的操作系统并来回传递数据都会在生产线中造成瓶颈。因此，ASRock Industrial 与英特尔和微软合作开发了最佳配置。边缘人工智能物联网开发人员套件，使制造商能够使用一台 Windows 机器执行所有与 AI AOI 相关的任务。
工业边缘人工智能物联网开发人员套件预装了在 Microsoft Azure IoT Edge for Linus on Windows （EFLOW） 上运行的英特尔® Edge Insight for Industrial （英特尔® EII）。EFLOW 使用管理程序技术将 Linux 和 Windows 工作负载整合起来，并在一台 Windows 机器上运行。“EFLOW 的另一个好处是，它可以通过其内置的 Azure IoT Edge 连接到 Microsoft Azure，带来云服务” ASRock Industrial 软件部副总裁 Tou-Wen Hsieh 说。
该套件采用由第 12 代® 酷睿 ™ 处理器提供支持的 ASRock Industrial iEP-9010E 强大的边缘人工智能物联网平台。使用该套件，制造商可以使用英特尔l® OpenVINO ™ 工具套件部署 AI 应用，并整合工作负载，从而减少占用空间。
“预包装套件还附带三个可用于演示缺陷检测的演示主板，” ASRock Industrial 产品经理 Sam Chiu 说。即插即用套件可以识别良好的通过和两种类型的故障：跳线或电容器放错位置/丢失。系统集成商及其制造业客户可以使用此概念验证作为起点。
下一代 AI AOI 的优势
Chiu 说：“当机器学习实现时，可以更准确地提高生产能力和降低人工成本。”他补充说，ASRock Industrial 套件可在边缘实现 AOI 的 AI 应用程序，并提高生产运营的准确性和效率。
边缘人工智能物联网开发人员套件提供的工作负载整合在另一个特别重要方面很有用：“有超过 9 亿台设备使用 Windows 10 系统，因此这是一个我们不能忽视的生态系统，”Chiu 说。“通过使用我们的解决方案，客户可以持续使用他们的[基于 Windows]旧版软件和设备。Windows 机器只需插入现有的基础设施，即可节省运行两个不同系统的成本。“对于想要控制 AI AOI 的拥有成本的市场用户来说，这是一种理想的选择，” Chiu 补充说。
Chang 说，AI AOI 带来了一致性（通过一个用于工人的检查标准可能无法通过另一个标准）和更容易维护 IT/OT。将 Linux 和 Microsoft 工作负载整合起来有助于控制运营和资本支出，从而使制造商能够更快地扩展运营。
一家名为 ASRock Industrial 生产主板的制造公司正在测试 AI AOI 解决方案。该公司一直在努力将企业 IT 和 OT 组件集成在一起，并保持检查过程的一致性。据 Chang 报道，早期成果很有希望。
通过下一代 AI AOI，无论专业批次的类型和规模如何，制造业都可以实时进行准确和标准化的检查。借助边缘人工智能和 ASRock Industrial 的即插即用边缘人工智能物联网开发人员套件，生产可以轻松切换任务，提高检测精度和速度，同时优化人工成本。ASRock Industrial 通过满足制造商对传统系统的需求，正在努力使人工智能更容易被采用，并使数字化转型民主化。