关键要点
- 可扩展性归结为时间线纪律，而不仅仅是技术。 对于中型制造商来说，匆忙评估和过快复制比视觉系统本身更大的扩展风险。
- 即使在大规模应用中，人工智能也不适合每个应用。 当缺陷被充分理解且过程保持稳定时，无论公司规模如何，基于规则的工具通常仍然比人工智能更快、更容易维护。
- 良好的照明和镜头仍然可以决定人工智能系统的成败。 无论多少人工智能都无法弥补一个无法清晰看到正在检查的部件或缺陷的应用程序。
为什么人工智能机器视觉的可扩展性优势对中型企业如此宝贵
你可以购买一个高精度的检测系统，但仍然会使扩展变得更加困难。
这听起来很矛盾，对吧？ 不幸的是，许多中型企业经常遇到这个问题。机器视觉系统在一个工厂的一条生产线上，针对一种产品，工作效果良好。然后需求增长。第二条生产线开始运行；新工厂开业，产品种类增加，突然间，这个“成功的”系统变得难以维护，适应速度慢，难以标准化。
这就是 人工智能机器视觉 改变现状的地方，对于中型企业来说，这一点尤其重要。他们处于所谓的最难增长的区域：运营复杂性足以需要标准化、多设施质量控制，但没有大型企业用来管理这种复杂性的大型工程团队和预算。正是这种差距使人工智能机器视觉的可扩展性对他们来说非常宝贵。
对于中型企业来说，人工智能驱动的机器视觉的价值不仅仅在于缺陷检测或自动化。它能够扩展质量控制、可追溯性和过程一致性，而无需在业务增长时每次都重建系统。当可扩展性提高时，部署速度加快，操作员负担减轻，投资回报率通常会更快显现。
需要了解的三件事：
- 可扩展的人工智能机器视觉通过限制返工、人工编程和重复的工程工作来降低长期成本。
- 中型企业获得了灵活性，因为人工智能系统可以更容易地适应生产线、工厂和产品变化。
- 更快的扩展可以提高投资回报率，因为相同的检查方法可以在不增加同等复杂性的情况下支持增长。
是什么让人工智能机器视觉更具可扩展性？
人工智能机器视觉的扩展性更好，因为它从示例中学习，而不仅仅依赖于固定规则。当产品发生变化、缺陷以新的方式出现，或者生产线和站点扩展时，这使得它更具适应性。
传统的机器视觉仍然发挥着重要作用。基于规则的工具在稳定、高度定义的任务中表现良好，例如测量尺寸、定位零件或读取清晰标记的代码。但一旦变化增加，规则编写可能会成为瓶颈。
也就是说，可扩展性并不自动成为人工智能的优势。根据直接与评估视觉系统的客户合作的应用工程师亚历克斯·库珀的说法，决定因素通常是速度和生产运行长度，而不是公司扩展的规模。“基于规则的工具仍然比人工智能工具快得多，所以第一个问题是，给定的过程是否有足够的时间留给人工智能。第二个问题是生产运行持续多长时间才会更换零件。” 库珀指出，在生产周期非常短且不可预测的环境中，例如在切换到一个完全不同且尚未见过的标签之前，打印一批标签45分钟，这种情况在实践中是人工智能难以应对的。即使人工智能在技术上可以解决检查任务，但重新训练通常需要有人在笔记本电脑上进行软件更改，而不是PLC、机器人或SCADA系统可以在运行过程中自行触发的。这与一般的高混合生产问题不同。这关乎是否有足够的流程稳定性和提前期来训练模型，而不仅仅是关于有多少产品变体在生产线上运行。
人工智能驱动的系统帮助团队克服规则编写的限制，当速度和换线频率不是限制因素时。团队不是手动编程所有可能的条件，而是通过图像数据训练模型。当您需要检查以下内容时，这种以数据为中心的方法至关重要：
- 具有细微差别的表面缺陷
- 具有不一致纹理的天然材料
- 组件具有较小的零件间差异
- 高混合生产环境
对于中型制造商来说，灵活性支持增长。每当出现新的 SKU、包装格式或生产线配置时，您不必每次都从头开始。库珀描述了两种在实际应用中可以顺利实现的情况：在已经具备固定装置、图形、PLC通信和通过/失败逻辑的应用中添加新的分类，或者在现有的AI工具中添加一到两种新的缺陷类型。在这两种情况下，底层应用程序逻辑不会改变，因此工作通常只需要捕获和标记一些新图像，然后重新部署即可。库珀指出，当一个团队不完全了解他们当前的应用程序或其与其他系统的通信方式时，这种做法就会失败，他们假设添加新部件会像以前一样简单。
如果您正在评估更广泛的检测架构，那么根据它们在运营中的可扩展性来比较视觉系统、视觉传感器和机器视觉软件会很有帮助。
为什么可扩展性对中型企业如此重要？
可扩展性对中型企业来说更为重要，因为它们处于最难的增长区域。它们的复杂性足以需要跨操作标准化，但它们通常缺乏大型企业用来管理分散系统的大型工程团队和预算。
小公司有时可以通过人工检查或一次性自动化来解决问题；他们的规模还不需要标准化的多站点方法。大型企业可以吸收定制集成和专门的支持团队；他们有工程能力通过纯粹的资源来管理复杂性。中型企业通常需要介于两者之间的解决方案。他们需要现在就能运行并且以后可以轻松扩展的系统，而不需要投入企业级预算来解决问题。
这就是为什么可扩展的人工智能在这个领域提供了如此强大的价值。它可以帮助公司：
- 无需增加编程工作量即可添加新的检查点
- 在多个设施中推广通用质量标准
- 减少对少数专业视觉专家的依赖
- 支持增长，而不产生孤立的自动化孤岛
在人工智能制造中，这一点尤其重要，因为增长通常意味着更多的产品变化、更大的吞吐量压力，以及更严格的质量期望，而这些正是最能迅速消耗中型团队现有资源的组合。
可扩展的人工智能如何随着时间的推移降低运营成本？
可扩展的人工智能通过减少工程返工，减少误拒，以及减少在流程中新的检查点部署所需的时间来降低运营成本。随着运营的增长，节省的成本会增加。
前期成本仍然很重要。中型企业有理由仔细审查硬件、软件、培训和集成成本。但更大的财务问题通常是：首次部署后会发生什么？
可扩展系统通过多种方式改善经济状况：
| 成本因素 | 传统方法 | 可扩展的人工智能机器视觉方法 |
|---|---|---|
| 新产品介绍 | 通常需要重写和调整规则 | 通常通过重新训练或模型重用更快地适应 |
| 多线展开 | 每条线单独设置工作 | 各线部署更加标准化 |
| 错误拒绝 | 可能会随着变化而增加 | 更好地处理现实世界的变化 |
| 维护负担 | 逻辑复杂时维护成本高 | 维护成本较低 |
| 操作员干预 | 更频繁的调整和异常 | 较少的手动调整 |
表格显示，与传统方法相比，可扩展的 AI 机器视觉通过减少重新编程、误拒、维护负担和部署工作，降低了长期成本。
这些节省并不总是出现在单一行项目中。它们出现在更少的质量逃逸、更少的废品、更好的正常运行时间以及更少的工程时间上，这些时间是中型团队在没有大量专门工程团队的情况下很少能腾出的。
如果您的团队正在权衡成本、部署速度和规模，下载人工智能机器视觉报告，以数据驱动的方式了解工业团队在投资时的优先考虑事项。
随着您的成长，人工智能机器视觉如何提高运营效率？
增长会带来摩擦。更多的班次、更多的操作员、更多的 SKU 和更多的设施都会增加质量检查不一致的可能性。人工智能有助于规范检查过程。
现代人工智能机器视觉平台越来越多地构建为统一工具、数据和工作流程，以便团队不必在每个站点重新设计设置过程。这种转变可以通过多种实际方式提高效率：
更轻松地在设备、生产线和工厂之间推广 - 团队不必每次都从头开始构建应用程序，而是可以将现有的工作流程推广到新的设备、生产线或工厂，并根据当地情况进行调整，而不是从头开始。一旦初步工作完成，训练模型可能只需要几分钟，而不是几个月，因此推广速度来自于轻松的再训练和部署，而不是人工智能直接超越基于规则的工具。当增长目标比工程带宽更快时，这一点很重要。
更好地处理变化 - 机器视觉人工智能可以识别仅靠固定阈值难以捕捉的模式。这在 电子产品、包装、消费品和其他产品自然变化的环境中非常有用。
更可靠的实时决策 - 当系统在边缘本地处理检查时，团队可以减少延迟并支持更快的通过/失败决策。在高吞吐量操作中，延迟会影响吞吐量和生产线平衡，因此这一点非常重要。
当可扩展性从一开始就内置时，投资回报率会是什么样子？
当可扩展性是原始设计的一部分时，投资回报率会提高，因为企业可以避免反复支付相同的集成工作费用。财务回报来自于可重复部署、更低的质量成本以及更好地利用劳动力和工程时间。
许多公司在计算投资回报率时，都犯了只围绕单一用例计算的错误。这太狭隘了。中型企业应该提出一个更广泛的问题：这个系统能否在没有重大再投资的情况下，支持下一条生产线、下一个产品系列和下一个站点？
可扩展的部署模式通过帮助您实现以下目标来提高投资回报率：
- 更快地将自动化扩展到其他用例
- 减少在低价值领域的人工检查工作
- 减少因检验不一致而产生的废品和返工
- 在提高生产率的同时保持质量标准
- 缩短试点成功到全面推广之间的时间
这就是平台一致性至关重要的地方。将检查与正确的光学元件和配件相结合，包括机器视觉照明和机器视觉镜头，可以减少性能变化并支持更可预测的扩展。
哪些应用最能从制造业中可扩展的人工智能中受益？
在制造领域，可扩展的人工智能在变化、一致性和可重复性都很重要的应用中能带来最大的价值。随着业务的增长，固定检查逻辑在这些领域通常会变得难以维护。
最合适的应用通常包括：
- 表面、密封、标签和组件的缺陷检测
- 具有多种可接受零件条件的分类任务
- 在高混合生产中的存在和缺失检查
- 阅读并验证与可追溯性工作流程相关联的任务
- 跨复制生产线或多个站点进行检查
对于某些操作，扩展还包括从 2D 转到深度感知检查。在这些情况下，3D视觉系统可以支持更先进的引导、测量和检查需求。
从可扩展的人工智能中受益的应用包括包装密封缺陷检测...
…以及具有多个优点的分类。
中型企业如何在不增加太多复杂性的情况下实现扩展？
如果中型企业能够尽早实现标准化、选择灵活的平台，并专注于可重复部署而非一次性胜利，那么它们就可以在不增加太多复杂性的情况下实现扩展。在开始时保持简单通常会在以后产生更好的扩展效果。
一个实用的方法包括五个步骤：
1. 从高价值的用例开始 — 选择一个已经存在缺陷、返工或劳动力成本的工作流程。
2. 设计以重用为目标 — 构建一个可以在生产线、工厂或产品系列之间转移的部署模型。
3. 尽可能标准化组件 — 一致的软件、光学、照明和通信可以减少支持负担。
库珀负责客户评估工作，他特别指出照明和镜头是最容易被忽视的组件。他指出，随着人工智能工具变得越来越强大，一些团队认为这是一个信号，可以减少对照明和镜头的关注，并认为人工智能能够弥补糟糕的设置。根据他的经验，这种假设是导致可解决的应用程序最终失败的更常见原因之一：如果相机无法清晰地看到零件或缺陷，那么无论人工智能还是传统逻辑都无法弥补。
4. 提前规划数据收集 — 更好的图像数据可以带来更好的模型性能和更轻松的扩展。
5. 选择支持增长的供应商 — 当业务范围扩大时，支持、集成指导和产品广度都很重要。
根据库珀的说法，中型制造商在从一条生产线扩展到多条生产线时犯的最大错误根本不是技术上的；而是时间表。"团队经常匆忙进行评估阶段，然后将未经验证的设置匆忙投入第一条生产线，然后将该生产线的复制工作匆忙推广到工厂的其他地方或各个站点。这种连锁效应往往会使团队在评估和生产故障排除之间来回循环。"
它还造成了第二个相关的错误：一旦系统在第一条线上运行良好，团队就认为将其复制到其他地方将是一个简单的复制粘贴过程。在实践中，几乎总是需要调整某些东西，从软件调优到物理设置，再到移动和重新安装设备的硬件物流。
这在工业自动化和工业物联网计划中都很重要。一个支离破碎的堆栈可能可以解决今天的一个问题，但它可能会减慢未来人工智能的部署，当您的业务需要速度时，而速度正是一个精简、资源有限的团队无法承受的损失。
为什么人工智能机器视觉的可扩展性优势现在很重要
人工智能机器视觉对中型企业的价值归结为一点：在不造成混乱的情况下实现增长。可扩展性有助于您扩展质量控制，保持一致性，并在每次业务发生变化时无需重建检查策略即可提高投资回报率。
这就是为什么这项技术的意义超越了缺陷检测。它支持更智能的扩展，适用于已经超越了手动、一次性解决方案但尚未达到大型企业工程规模的企业。它帮助团队利用他们已有的资源做更多的事情。它为整个生产过程中的工业人工智能奠定了更坚实的基础。
如果您正在规划下一阶段的自动化，请从可扩展性开始，而不仅仅是准确性。下载人工智能机器视觉报告，了解制造商如何处理机器视觉人工智能、部署优先级和长期投资回报。
从业者观点来自对首席应用工程师 Alex Cooper 的采访。