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（BMW Group）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編程的輕型工業機器人、計算機視覺和基於人工智能的學習模型，可在強化靈活性的同時優化品控。
同一生產線，不同零部件，如何實現統一品控？
目前，人工智能圖像處理是工業零部件視覺品控（visual quality control）的標準方法。隨着技術的不斷改進，生產線上的零部件也在越來越快地變化着。以往，任何零部件的變化都意味着對生產線耗時費力的調整，企業營收也會受到影響；客戶又要求更短的周轉時間，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，生產線需要進行模塊化設計，製造單元可以快速、頻繁地進行調整；其次，圖像採集需要重新定位到可集成到模塊化設計的移動單元中。最後，流暢、出色的性能取決於模塊是否能夠快速安全地交換傳感器數據和執行器命令。
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，重新編程並配備攝像頭等額外組件。機器人技術的進步開創了一個無代碼實施的新時代，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 開發了一個無代碼軟件平台，可記錄手持輸入設備 TracePen 的運動，並將其翻譯成相關的、特定於機器人的編程語言。通過這種方式，該軟件可以同時對多個機器人進行示教和重新編程，並將數據提供給其他機器人。使用無代碼手段，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，使機器人能夠收集圖像，根據計算機視覺自動進行品控。可定製的機械臂運動，能夠捕捉與特定組件或應用場景相關的圖像，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圖像，提高了人工智能評估的準確性，進而提升工廠的質保效率。
微軟智能雲讓 AI 模型更快速
為了確認生產組件是否符合質保標準，機器人利用 AI 模型對其收集的圖像進行評估。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）軟件平台進行連接，可以快速輕鬆地創建模型。藉助微軟智能雲 Azure 機器學習操作（MLOps），Robotron 自動確定相關信息和 RCV 工作流，包括圖像注釋、AI 模型訓練、部署以及用於視覺品控的推理基礎設施。
在 Azure MLOps 的支持下，該公司的數據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展性，充分滿足 Robotron 的 GPU 在短時間內增加十倍的需求。Azure MLOps 覆蓋了機器學習模型的整個生命周期，也能夠為第三方系統提供接口。
Robotron 產品經理兼部門負責人 Deepa Kasinathan 博士介紹道：“端到端工作流擁有在整個生命周期中，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，可以通過接口連接到 Azure MLOps 發布工作流，以映射整個機器學習的生命周期。”
這就讓 Robotron 能夠以一種省時的方式來訓練模型，只需幾次點擊，即可將其投入使用。Azure MLOps 通過自動創建審計跟蹤和保護資產完整性來滿足監管要求。Azure Active Directory 為權限和角色提供了理想的概念，讓 IT、DevOps 和數據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。作為人工智能專家，Robotron 參與了微軟人工智能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展到其他應用領域。Wandelbots 的無代碼編程也支持廣泛的使用場景——視覺品控只是眾多使用場景中的一個。因此，Wandelbot 已經基於其無代碼平台在Azure雲應用商店中提供了一個初始解決方案——Robot Fleet Management，並繼續努力引入更多可擴展模型。
由於可以執行多種任務，可重新編程的輕型機器人成為了靈活模塊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台，包括利用以機器學習模型為基礎的人工智能計算機視覺來實現視覺質保。針對訓練、部署和審核，Azure 機器學習提供了一個可靠、可動態擴展的雲環境，涵蓋整個機器學習生命周期。通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，雙方共同創建了名為“開放式製造平台（Open Manufacturing Platform, OMP）”的開放技術框架與開放社區。OMP 平台以微軟智能雲 Azure IoT 物聯網服務為基礎，旨在為汽車製造業的智能化發展和數字化轉型，提供標準化的開源組件以及由開放數據模型構成的參考架構，通過解決生產設備與數據系統集成的行業挑戰，促成汽車製造業軟件解決方案在 OEM 製造商、供應商及更多行業合作夥伴之間的互聯互通。
在 OMP 平台支持下，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夥伴之一。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。藉助微軟智能雲 Azure 提供的大數據、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 平台的成果以及 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里：只要輕輕一點，就能像在手機上添加應用一樣，以插件管理的方式，對生產線上的所有設備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 Azure IoT 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持的“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，華晨寶馬通過綜合運用 Microsoft HoloLens 及 Dynamics 365 Remote Assist 混合現實方案，以及 Microsoft Teams 遠程會議系統，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。通過在混合現實中實時分享現場視野，進行視頻和語音通話，傳輸文件和數據等方式，雙方可以身臨其境地進行無障礙的遠程交流，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。
華晨寶馬首席信息官 Alexander Angebrandt 表示：“我們的目標是建立一個完全聯網、數據驅動的製造環境。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夥伴。”
放眼未來，微軟與寶馬將持續深化合作，並不斷探索和發掘以微軟智能雲助力華晨寶馬數字化轉型的更廣闊前景，雙方將共同努力，推進更多傳統製造業應用場景的創新轉型，幫助行業企業創造價值，成就不凡。
