施耐德電氣等優秀製造廠商正投資更為數位化程度的生產（智慧工廠），這些生產使用連線裝置，機器和生產系統持續收集和共用資料。然後利用這些數據提供決策依據，以改進流程並解決可能出現的各種問題。人工智慧 (AI)，機器人，分析，大數據和工業物聯網 (IIoT) 技術的不斷進步，讓施耐德電氣能自主地營運工廠實現智能製造。
施耐德電氣的智慧工廠透過利用這些現代技術，可以即時或近乎即時地學習並適應，進而提高效率，改善品質並降低成本。作為施耐德的策略性機器視覺合作夥伴，康耐視藉由機器視覺解決方案，協助施耐德達成智慧工廠目標，這些解決方案能可靠檢測產品瑕疵並擷取檢測資料，實現無縫整合至其 EcoStruxure IIoT 工業物聯網平台，並提供功能齊全的產品組合，解決廣泛的應用問題。康耐視還透過全球服務及支援網路，在全球範圍內為 施耐德提供支援。
施耐德：智慧工廠部署的卓越典範
自2017年以來，施耐德已成功打造近100 座智慧工廠。施耐德電氣的智慧工廠計劃透過工業物聯網平台 EcoStruxure（一種開放式物聯網架構，旨在透過收集和分析透過連線裝置生成的數位資料用於優化營運），將康耐視的創新機器視覺，IT解決方案和資料分析流暢地整合至其製造，物流和倉儲營運之中，進而轉變其全球供應鏈。除提高製造效率和產品品質外，在康耐視機器視覺解決方案的協助下，施耐德電氣將單個工廠的能源成本降低 10% 至 30%，維護成本降低 30% 至 50%。
與全球機器視覺合作夥伴康耐視攜手合作
康耐視已與施耐德電氣合作20多年，並於2018年加入施耐德技術合作夥伴計劃。這項計劃匯集獨立的軟體開發廠商，系統整合廠商和科技新創公司，協作開發解決方案，將康耐視 機器視覺與 EcoStruxure 相結合，優化施耐德工廠和外部客戶網路的生產。
施耐德電氣 GSC 歐洲數據和分析總監 Laurent Chantoiseau 表示：「康耐視一直是施耐德電氣實施數位化轉型過程中的重要合作夥伴。康耐視解決方案已獲得認證，並納入我們生產線的部署標準中。我們與康耐視的關係建立在穩固的合作關係之上。」
由於康耐視技術在施耐德電氣智慧工廠中的成績斐然，他們基於以下幾個原因，決定在全球範圍內統一使用康耐視機器視覺和讀碼技術：
- 高度準確 – 康耐視視覺系統能可靠地檢測產品瑕疵，使施耐德電氣能更嚴密地管控其品質流程
- 整合迅速簡便 – 康耐視解決方案支援標準通訊和網路合約，可與施耐德的生產系統迅速整合
- 易於連接 – 康耐視解決方案提供易於使用的設定嚮導，安裝，設定和部署簡單，快捷
- 通用性 – 具靈活且可擴展的平台使其易於在工廠和全球範圍內學習和複製
施耐德電氣擁有廣泛的簡單和複雜用例。該公司希望儘快部署康耐視解決方案，以節省時間，使視覺應用能更迅速進入生產環境。Chantoiseau 說明道：「康耐視邊緣學習解決方案非常容易設定；一般來說，對於簡單的使用案例，在4小時內就能完成應用設定並投入生產。」
施耐德製造工廠內的許多流程涉及自動化檢測
康耐視利用廣泛的技術解決施耐德全球製造網路的數十種檢測應用：
- 配備邊緣學習技術的 In-Sight 2800 ：用於標籤檢測，瑕疵分類和裝配驗證
- 深度學習（In-Sight D900 或 VisionPro 深度學習軟體）：適用於複雜的品質和組裝檢測，及先進的字元識別/字元驗證應用
- In-Sight 3D L-4000：適用於同時執行2D和3D檢測，以擷取 XYZ 位置測量，驗證某些特徵是否存在並讀取一維條碼
- DataMan 8700：讀取一維和二維條碼
康耐視是施耐德電氣實施數位轉型之旅中的重要合作夥伴。康耐視解決方案已獲得認證，並納入我們生產線的部署標準。我們與康耐視的關係建立在穩固的合作關係之上。
Schneider Electric
例如，在法國沙斯訥伊，施耐德使用康耐視技術對其 Tesys GS 模組化接觸器產品中的墊圈和彈簧組件執行品質檢測。在此之前，該公司使用基於規則的傳統機器視覺相機，產生品質不一致的結果，誤判率高於可接受水準，導致非品質相關成本增加。現在，施耐德使用康耐視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，從而提供有助於提高品質的資訊，協助工程師優化產品設計，並向營運團隊提供見解，用於調整生產機器參數以改進品質。
所有組件裝配正確 |
缺少墊圈 |
沙斯訥伊工廠的另一個應用是機櫃組件檢測。組裝機櫃時，需檢測機櫃的一致性和整體品質。此自動化檢測流程分為多個部分，以定位機櫃內的安裝導軌和電子模組。之前，這個流程由作業人員手動執行。施耐德籍由康耐視 VisionPro 深度學習軟體改善此流程，實踐證明這種方法更準確，更高效且更一致。完成此步驟後，定位每個模組上的零件編號，並依照裝配計劃進行驗證。
定位電氣機櫃外殼上的導軌 |
定位各個模組 |
定位模組上的零件號碼 |
讀取和驗證零件號碼 |
施耐德在其包裝流程中採用回收材料，導致表面外觀出現顯著且無法預測的差異（例如色彩對比度，反光和雜質）。康耐視 VisionPro 深度學習軟體和 CIC 相機可輕鬆檢測具有顯著差異的零件。
康耐視解決方案為施耐德帶來巨大的回報
施耐德智能製造的關鍵成果之一是利用流程和裝置數據迅速調整製造參數，以提高產品品質和生產線效率。利用康耐視視覺系統，讀碼器，AI 技術及閉環回饋系統（將康耐視機器視覺解決方案生成的瑕疵分類數據等檢測結果透過此系統回饋至生產流程以進行優化）實現檢測自動化，從而即早發現瑕疵，並更迅速調整製造參數，這有助於透過多種方式減少浪費，並持續交付高品質產品：
減少工藝偏移
偏移是製造業面臨的常見問題，生產過程中的輕微偏差可能導致產品屬性超出公差範圍，例如裝置可能需新校準，或者作業員工作一天後感到疲勞等。。施耐德利用 In-Sight 2800 和 VisionPro 深度學習軟體等康耐視解決方案生成的結果資料，協助管控工藝偏移，將產品品質維持在期望的水準。
加快交付速度
施耐德透過提高生產和供應鏈流程效率提高交付速度。由康耐視 In-Sight 2800，In-Sight D900，VisionPro 深度學習軟體等機器視覺解決方案，施耐德提高人工檢測準確性和效率，實現檢測流程完全自動化，從而能更高效地生產和交付更高品質的產品，同時採集和存儲數據用於持續改進。
提高製造效率
Schneider 的目標是解決根本性的永續發展的基本挑戰，同時提高獲利能力和效率。籍由康耐視機器視覺和AI 技術，施耐德智能工廠透過以下方式提高製造營運的端到端效率：
- 能源效率 – 更深入地瞭解，控制和優化能耗和成本
- 製程效率 – 透過改進閉環測量和營運工具，可提高產能和流程效率，生產團隊使用更少的原材料生產出更多的產品
- 資產效能管理 – 透過使用分析工具，團隊可優化整個工廠的資產利用方式，可提高產能，並顯著縮短非計劃停機時間
減少廢料和原料消耗
康耐視機器視覺解決方案協助施耐德減少廢料，並提供數位化檢測數據，以優化製造和設計流程，從而減少原材料消耗，並降低機器能耗。
未來計劃與專案
雖然施耐德與康耐視已合作超過 20 年的時間，兩間公司計劃繼續合作，進一步提高施耐德工廠和分銷中心的效率。施耐德計劃在製造作業中實行更多機器視覺型品質控制，以從流程初期確保品質，減少誤判，並改進可持續性發展指標。
Chantoiseau 補充道：「作為合作夥伴，我們依靠康耐視協助我們完成專案。儘管我們已利用深度學習技術成功作出大範圍改進，但仍希望進一步改進檢測流程，不斷提高產品品質和客戶滿意度。我們將繼續攜手改進供應鏈。」
施耐德還計劃使用康耐視機器視覺和 AI 技術評估生產線效率，並降低生產過程中的品質風險，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。
