LeapIOT: 端到端物联网平台助力工业化企业敏捷开发与部署 | 百万人学AI评选

2020 无疑是特殊的一年，而 AI 在开年的这场”战疫“中表现出了惊人的力量。站在“新十年”的起点上，CSDN【百万人学AI】评选活动正式启动。本届评选活动在前两届的基础上再度升级，设立了「AI优秀案例奖Top 30」、「AI新锐公司奖Top 10」、「AI开源贡献奖Top 5」三大奖项。我们相信，榜样的力量将成为促进AI行业不断发展的重要基石，而CSDN将与这些榜样一起，助力AI时代的”新基建“。

活动官网：https://bss.csdn.net/m/topic/ai_selection/index

申报地址：http://csdnprogrammer.mikecrm.com/WpA03hJ

一、团队简介

联想数据智能业务集团成立于2019年6月，专注于物联网、大数据、人工智能、边缘计算等新一代使能技术的研发应用，在数据智能领域拥有多年深厚积累。

2011年，联想数据智能在内部开启智能化转型；2016年凭借丰厚的IT基础，自身数字化转型经验，及多年积累的行业Know-how，开启商业化实践，形成“咨询+产品+实施”的闭环价值体系，为制造业客户提供：智能转型咨询规划、智能转型核心平台搭建与智能化应用创新等，端到端的智能化转型服务，助力中国制造业实现智能转型。

如今，联想数据智能已累计为百余家中国制造500强企业提供了全面的智能制造解决方案。未来，联想数据智能将继续凭借务实的咨询规划、成熟的产品工具以及专业的实施团队，服务制造业企业转型升级，推动产业变革。

二、案例详情

LeapIOT是联想面向工业领域打造的专业物联网平台，提供了从工业设备、传感器的接入到工业应用服务的端到端的解决方案，通过终端接入、边缘计算、实时数据处理、时序存储、数字孪生、数据洞察，围绕设备、数据为核心，为新建或已有产线设备提供全新的工业智能化改造服务， 解决工业企业生产制造端工业连接、系统协同、数据分析需求。

产品特性

• 工业接入与边缘计算：接入工业领域各类传感器、智能仪表、大型工业设备或装备、工业数据库、监控系统，支持常见的Modbus等工业协议接入与转换，实现车间现场或广域分布设备的智能接入、数据采集、标准化数据处理，提供接近现场的数据分析、智能计算与反向控制能力;
• 海量设备注册与管理：极简的终端设备安装过程，提供在线设备注册、状态检测、运行管理、升级维护等操作，零基础管理百万级终端设备；
• 数据处理与实时计算：提供所见即所得的数据处理过程的可视化设计，包括实时的数据转换、数据清洗、聚合计算、大数据分析、AI应用等，实现工业现场的本地计算与平台端实时计算一体化设计;
• 数字孪生与数据建模：强大的数据建模能力，将工业信号、时序数据、物理状态、设备信息转换为数字对象的属性、方法、事件，通过对物理对象的数字描述、数字映射，在数字世界还原设备运行模式与机理；
• 复杂应用场景：支持实时的工业物联网采集、工业系统数据同步、智能设备远程接入、大数据计算调用、AI算法模型调用等各类场景；
• 传输运行高可靠：通过分布式、数据缓存、数据校验等机制，保障服务运行的稳定性与数据的完整性；支持低带宽、高延迟、不稳定的网络数据传输；
• 数据存取高性能：超大规模数据极速查询，快速检索任意时序，支撑工业千万级物联网采集点数据的写入与实时读取，支持毫秒级数据插入；
• 数字洞察与数据服务：支持实时的工业物联网采集、工业系统数据同步、智能设备远程接入、大数据计算调用、AI算法模型调用等各类场景；

三、典型应用场景

客户介绍

该用户是全球大型无缝钢管生产企业，拥有全球先进品种最为齐全的钢管生产基地、全球小口径无缝钢管产量最高、水平连铸圆管坯产能最大、产品门类最齐的企业，拥有全球最大的无缝钢管生产基地、亚洲最大的钢管生产基地、大中小规格齐全的无缝钢管生产能力，企业的发展得到了历届党和国家领导人的高度重视。

业务痛点

用户目前表面缺陷检测仍采用人工目测形式，不仅人工成本高，而且会出现部分缺陷钢管外流，进而增加回收成本。

解决方案

通过与联想数据智能团队合作，共同完成了升华某分厂智能制造示范产线改造工程，借助联想的工业物联网平台（LeapIOT）的AI+IoT能力，实时采集分析产线钢管的情况。采用激光检测与深度学习相结合的先进技术来自动化识别钢管表面缺陷，其中基于视频摄像头的表面缺陷检测以及基于激光摄像头的深度缺陷检测，通过传统视觉算法+深度学习算法相结合的方式，缩短了算法的检测时间，从而既能满足钢管检测的实时性要求，又能保证钢管表面缺陷的检出效率和精确度。帮助用户实现产品质检模式从随机抽检到实时自动化检测的转变。

用户收益

使用表面缺陷检测的机理模型，将行业缺陷检测知识进行固化，形成无缝钢管缺陷检测工业App。实现产品自动化全检的敏捷开发和部署，减少对技术人员经验的依赖，显著提升生产效率与质量控制水平。