定制製造是從食品和飲料到汽車的所有垂直製造領域的主要趨勢。但是，受此趨勢影響最大的垂直行業是電子產品。

考慮一下您的電子設備（從計算機到平板電腦再到智能手機），以及供應商提供的各種可配置性選項。從內存到處理器的速度，再到連接端口的數量和類型，消費電子產品上常用選項的數量通常會轉化為製造商的數百種可能的組件。現在考慮IT電子產品（例如服務器），以及這些技術的供應商為滿足各種業務需求而提供的可配置性。 

這就是富士康在其位於捷克共和國庫特納霍拉的生產HPE（惠普企業）IT系統的工廠的生產線上面臨的複雜程度。 

為了讓您了解富士康站點上的組件有多複雜，請考慮一個HPE服務器型號可以配備2到16個內存模塊，每個內存模塊可以為16、32、64或128 GB。“這些內存選項允許數百種產品變體，而這些變體又必須乘以處理器，風扇，磁盤驅動器等可用選項的數量，”全球物聯網服務總監諾伯特·里爾（Norbert Reil）說， HPE Pointnext（該公司的數字化轉型諮詢公司）。

Reil指出，這些服務器的質量保證不僅需要評估系統組件的數量和位置，還需要評估其正確實施。他說：“例如，電纜不僅必須放在正確端口的前面，而且還必須檢查以確保在製造和組裝過程中已成功插入。” “此外，還必須考慮其他產品缺陷，例如服務器機箱表面的划痕。”

進行所有這些質量檢查可能需要人工花費幾分鐘。Reil補充說，在富士康每天可生產數千台IT設備的工廠中，這意味著“製造過程中增加了相當多的成本和時間”。

質量保證中的視頻分析：帶有五個攝像機的活動臂從不同的角度拍攝服務器。圖片來源：HPE為了解決此問題，HPE Pointnext與Relimetrics（對Industry 4.0進行智能質量審核）一起，部署了視頻分析質量保證系統，以使檢查過程自動化。“攝像機（每個傳送帶各10個）捕獲傳送帶上產品的高分辨率圖像，並將其流傳輸到嵌入式或附加的IT系統，在該系統中，視頻分析應用程序使用機器學習（ML）算法對圖像進行分析”，賴爾說。“ ML將實際產品的圖像與顯示準確和有缺陷的實施方案的參考圖像進行比較。這樣，機器就可以了解電纜是否正確插入端口，內存模塊是否正確插入其插槽或機箱是否刮傷。”

Reil說，視頻分析/質量系統可以與各種工業相機系統配合使用。在富士康庫特納霍拉工廠，使用了Basler acA4024-8gc千兆位以太網攝像機，該攝像機以每秒12.2 MP的分辨率每秒傳輸8幀圖像。

ML技術在執行這些類型的檢查方面效率很高，但由於產品種類繁多，對分析系統進行培訓可能具有挑戰性。訓練基於ML的分析系統的一種方法是教它檢測配置，實施中的缺陷或產品的任何其他損壞。這種方法可能需要數千個參考圖像，分析應用程序可以將這些參考圖像與傳送帶上的產品圖像進行比較。這種方法的缺點包括訓練ML算法需要花費數週的時間，並且需要為每個新配置，產品更新或更新進行新的訓練週期。

為避免這些步驟，HPE Pointnext和Relimetrics對系統進行了設計，因此它不需要存儲完整服務器的參考映像，而只需要存儲組件（例如放置在正確插槽中的內存模塊或帶有風扇的處理器插槽）的參考映像。在這種設置中，製造執行系統（MES）為傳送帶上的每種產品向分析應用程序提供物料清單。根據Reil的說法，這使系統能夠基於相關的參考圖像組件創建完整的參考圖片以進行裝配檢查。他補充說：“與視頻解決方案的數據交換是通過SCADA層和附加的MES進行的，這兩者都是FoxConn定制生產系統eFox的一部分，”

Reil說，這種方法的兩個主要優點是：“首先，由於經常重複使用參考圖像組件，因此ML算法可以更快，更高效地聚合學習。在富士康的Kutna Hora工廠，HPE Pointnext能夠在兩天內訓練ML模型以確保新服務器的質量，並提供了約1,000種配置變體，從而使缺陷檢測過程完全自動化。其次，這種方法通過根據物料清單提供的實際產品配置組合圖像組件來提高靈活性。”

處理該系統中使用的所有攝像機創建的大量數據是另一個必鬚麵對的問題。考慮到這些攝像機每小時生成3 GB的圖像數據，因此通過內部或外部網絡傳輸數據以在遠程服務器上進行處理是不切實際的。“延遲太高，網絡將因這些數據量而過載，並且生產系統將在網絡中斷期間陷入癱瘓，” Reil說。

為了解決此問題，HPE Pointnext在HPE Edgeline融合邊緣系統上部署了基於ML的視頻分析系統。“這些堅固，緊湊的系統在設計時就考慮了製造環境，並且還集成了諸如數據採集系統，控制系統和工業網絡之類的操作技術（OT），以實現無縫的雙向和確定性的通信和控制，如攝像機的OT系統，生產機器或傳送帶。”賴爾說。

來自攝像機流的數據首先在運行在傳送帶附近的HPE Edgeline融合邊緣系統上進行預處理。“該解決方案提取實際產品的圖像，然後使用ML算法實時分析數據以檢測缺陷，” Reil解釋說。“只有一部分經分析的圖像通過網絡進行傳輸，以便進行跟踪和合規性存檔。”

圖文參考：automation world