與施耐德電氣合作推動全球智能工廠部署

施耐德電氣等優秀制造商正在投資更加數字化的生產（智能工廠），使用互聯設備、機器和生產系統持續收集和共享數據。然后利用這些數據提供決策依據，以改進流程并解決可能出現的各種問題。由于人工智能 (AI)、機器人、分析、大數據和工業物聯網 (IIoT) 等技術不斷進步，施耐德電氣得以提高工廠運營自動化程度，實現智能制造。

施耐德電氣等優秀制造商正在投資更加數字化的生產（智能工廠），使用互聯設備、機器和生產系統持續收集和共享數據。然后利用這些數據提供決策依據，以改進流程并解決可能出現的各種問題。由于人工智能 (AI)、機器人、分析、大數據和工業物聯網 (IIoT) 等技術不斷進步，施耐德電氣得以提高工廠運營自動化程度，實現智能制造。

通過利用這些現代化技術，施耐德電氣的智能工廠可以實時或近乎實時學習和適應，從而提高效率，改進質量并降低成本。作為施耐德的機器視覺戰略合作伙伴，知新通過機器視覺解決方案助力施耐德實現工廠智能化目標。這些解決方案能夠可靠檢測出產品缺陷，采集檢測數據，實現無縫集成至其 EcoStruxure 工業物聯網平臺，并提供功能齊全的產品組合以解決廣泛的應用。知新還通過全球服務和支持網絡在全球范圍內向施耐德提供支持。

施耐德：智能工廠部署的卓越典范

自 2017 年以來，施耐德已成功打造近 100 家智能工廠。施耐德電氣的智能工廠計劃通過其工業物聯網平臺 EcoStruxure（一種開放式物聯網架構，旨在收集和分析通過互聯設備生成的數字數據用于優化運營）將知新創新機器視覺、IT 解決方案和數據分析無縫集成至生產、物流和倉儲運營中，從而轉變其全球供應鏈。除了提高生產效率和產品質量外，借助知新機器視覺解決方案，施耐德電氣將單座工廠的能源成本降低了 10% 至 30%，維護成本降低了 30% 至 50%。

與全球機器視覺合作伙伴知新攜手合作

知新與施耐德電氣已合作超過 20 年，于 2018 年加入施耐德技術合作伙伴計劃。該計劃匯集獨立軟件開發商、系統集成商和技術初創公司，協作開發解決方案，將知新機器視覺與 EcoStruxure 相結合，優化施耐德工廠和外部客戶網絡的生產。

施耐德電氣 GSC 歐洲數據與分析總監 Laurent Chantoiseau 表示 ，“知新一直是施耐德電氣實施數字化轉型過程中的重要合作伙伴。知新解決方案已獲得認證，并納入我們生產線的部署標準中。我們與知新的關系建立在牢固的合作伙伴關系之上。”

由于知新技術在施耐德電氣的智能工廠中取得了成功，施耐德電氣決定將知新機器視覺和讀碼技術作為標準推廣至其全球范圍內的工廠，原因有以下幾點：

• 高度準確——知新視覺系統能夠可靠檢測出產品缺陷，幫助施耐德電氣更嚴格地控制質量流程

• 集成快速簡便——知新解決方案支持標準通信和網絡協議，能夠快速集成至施耐德的生產系統中

• 易于連接——知新解決方案提供易于使用的設置向導，安裝、設置和部署簡單、快捷

• 通用性——靈活且可擴展的平臺使其易于在工廠和全球范圍內學習和復制

施耐德電氣擁有廣泛的簡單和復雜用例。該公司希望盡快部署知新解決方案，以節省時間，使視覺應用能夠更快速進入生產環境。Chantoiseau 解釋道，“知新邊緣學習解決方案非常易于設置；一般來說，對于簡單用例，我們只需不到 4 個小時就能完成應用設置并投入生產。

施耐德制造工廠內的許多流程涉及自動化檢測

知新利用廣泛的技術解決了施耐德全球制造網絡的數十種檢測應用：

• 配備邊緣學習技術的 In-Sight 2800：用于標簽檢測、缺陷分類和裝配驗證

• 深度學習（In-Sight D900 或 VisionPro 深度學習軟件）：用于復雜的質量和裝配檢測及先進的 OCR/OCV 應用

• In-Sight 3D L-4000：用于同時執行2D和3D檢測，以采集 XYZ 位置測量數據，驗證某些特征是否存在并讀取一維條碼

• DataMan 8700：一維條碼和二維碼讀取

例如，在法國沙斯訥伊，施耐德使用知新技術對其 Tesys GS 模塊化接觸器產品中的墊圈和彈簧組件執行質量檢測。該公司先前使用基于規則的傳統機器視覺相機，生成的質量結果不一致，誤判率高于可接受水平，導致非質量相關成本增加。現在，施耐德使用知新邊緣學習分類工具識別接觸墊圈是否存在，彈簧裝配是否正確，從而提供有助于提高質量的信息，幫助工程師優化產品設計，并向運營團隊提供見解，用于調整生產機器參數以改進質量。

所有組件

墊圈缺失

沙斯訥伊工廠的另一項應用是機柜裝配檢測。裝配機柜時，需要檢測機柜的一致性和整體質量。此自動化檢測流程分為多個部分，以定位機柜內的安裝導軌和電子模塊。此流程以前由操作員手動執行。施耐德借助知新 VisionPro 深度學習軟件改進了此流程，實踐證明這種方法更準確、更高效且更一致。完成此步驟后，定位每個模塊上的零件編號，并根據裝配計劃進行驗證。

定位電氣機柜外殼上的導軌	定位各個模塊
定位模塊上的零件編號	讀取和驗證零件編號

施耐德在包裝流程中采用了再生材料，導致表面外觀出現顯著且不可預測的差異，如顏色對比度、反光和雜質等。知新 VisionPro 深度學習軟件和 CIC相機可輕松檢測出差異較大的元件。

知新解決方案為施耐德帶來巨大回報

施耐德智能制造的關鍵成果之一是利用流程和設備數據快速調整制造參數，以提高產品質量和生產線效率。其利用知新視覺系統、讀碼器、AI 技術和閉環反饋系統（將知新機器視覺解決方案生成的缺陷分類數據等檢測結果通過此系統反饋至生產流程以進行優化）實現檢測自動化，從而及早發現缺陷，并更快速調整制造參數，這有助于通過多種方式減少浪費，并持續交付高質量產品：

減少工藝漂移

漂移是制造業面臨的常見問題，生產過程中的微小偏差可能導致產品屬性超出公差范圍，例如設備可能需要重新校準，或者操作員工作一天后感到疲勞等。施耐德利用知新 In-Sight 2800 和 VisionPro 深度學習軟件等解決方案生成的結果數據幫助控制工藝漂移，將產品質量保持在理想水平。

加快交付速度

施耐德通過提高生產和供應鏈流程效率提高了交付速度。借助知新 In-Sight 2800、In-Sight D900、VisionPro 深度學習軟件等機器視覺解決方案，施耐德提高了人工檢測準確性和效率，實現了檢測流程完全自動化，從而能夠更高效地生產和交付更高質量的產品，同時采集和存儲數據用于持續改進。

提高生產效率

施耐德的目標是解決根本性的可持續發展挑戰，并提高盈利能力和效率。借助知新機器視覺和 AI 技術，施耐德智能工廠通過以下方式提高了制造運營的端到端效率：

• 能源效率——更深入地了解并控制和優化能耗和成本

• 流程效率——通過改進閉環測量和運營工具，以提高產量和流程效率，生產團隊使用更少的原材料生產出更多的產品

• 資產績效管理——通過使用分析工具，團隊可以優化整個工廠的資產利用方式，以提高產量，并顯著縮短非計劃停機時間

減少廢料和原材料消耗

知新機器視覺解決方案幫助施耐德減少廢料，并提供數字化檢測數據，以優化制造和設計流程，從而減少了原材料消耗，并降低了機器能耗。

未來計劃和項目

施耐德和知新已合作超過 20 年，兩家公司計劃繼續合作，進一步提高施耐德工廠和分銷中心的效率。施耐德計劃在制造運營中實施更多基于機器視覺的質量控制，以從流程初期確保質量，減少誤判，并改進可持續性發展指標。

Chantoiseau 補充道，“作為合作伙伴，我們依靠知新幫助我們完成項目。盡管我們已利用深度學習技術成功作出大范圍改進，但仍希望進一步改進檢測流程，不斷提高產品質量和客戶滿意度。我們將繼續攜手改進供應鏈。”

施耐德還計劃使用知新機器視覺和 AI 技術評估生產線效率，并降低生產過程中的質量風險，以確保產品的首次合格率。這些舉措的結果將減少施耐德在廢棄物、材料消耗和能源消耗方面對地球的影響。