智能制造怎样赋能生产线？：以前，产品质量检测，更多是靠“经验主义”，导致产品出现瑕疵，安全事故不断，生产效率不高，成本逐年增加，给企业带来严重损失。伴随着自动化水平提升，生产效率得到进一步提高，可产品质量提升甚微。基于此，企业开始注意到数字化转型，利用物联网、人工智能等新技术赋能给机器，实现机器换人，提升产品质量。要实现标准化，就需要向网络化、数字化、智能化转型发展。我们看看智能制造技术如何赋能生产线？
我们首先要市场引导，技术先行。以前，跨行业的两家企业没有关联，信息是“孤岛”，没有结合点。在工业4.0推进下，物联网发挥巨大能量，万物实现互联互通，打破“信息孤岛”，在人工智能、边缘计算等新技术支持下，产业上下游供应链被优化，价值链得以充分发挥，带来巨大经济效益。
就行业发展，机器视觉已在3C电子、汽车制造、半导体广泛应用。制造业需求的增长、智能化水平提高伴随基础设施完善而提升，机器视觉市场也在逐步扩大，进而拉动了机器视觉产业发展，截至目前，我国市场中机器视觉企业在短短几年达到了200家以上。在实践中，机器视觉能以速度更快、精度更高、降本增效方式解决了人类用眼检测不足。
众所周知，机器视觉是人工智能应用最为广泛的领域，大量的用例都利用了高分辨率的摄像头，生成大量数据，而面对急剧膨胀式的数据增长，人工智能就发挥了重要作用。在智能制造的下，以AI为基础能力的视觉检测将大放异彩。其次，边缘计算。预计2022年，接近八成的企业所生成的数据，将从云端或集中式数据中心搬到边缘位置进行处理。
为了避免造成重大损失，瑕疵检测的数据可运用边缘计算处理，形成“云边互动”，通过对数据针对性的价值提炼，提供给企业更好的管理依据。
其次各方面都要相互协作，赋能行业也是重要因素。当一个很小的缺陷会影响到整个制造商的生产效率和利润率时，一切细节都是至关重要的。可见，工业制造是个复杂的生产过程，技术要结合实际业务、场景、客户需求，方可实施有效方案。让瑕疵无所遁形。
目前，AI和边缘计算等新兴技术正在蓬勃发展，但面向真实场景需求的应用却少之又少。相信，未来随着技术不断更新迭代，赋能生产线，助推智能制造发展。
