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机器视觉行业现状深度解析
2018.10.08
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随着智能制造观念的深入人心,越来越多的公司的机器视觉检测项目被提上日程。本文主要叙述视觉公司和客户之间存在的一些认知问题和痛点。


总体来看,视觉项目前期沟通、项目实施和验收阶段都存在不同的痛点,对此我们必须正视问题,但似乎又很难解决问题。从项目前期沟通来看,工业视觉检测因其基于客户应用的需求本质,导致任何一种看似已有的标准的软件或者应用都难以和客户具体需求无缝衔接。

 

每当一个项目需求出现的时候,行业内的人似乎已经形成了一种“唯快不破”的惯性思维,无论如何都要第一时间响应客户的需求,生怕慢一秒都会被竞争对手占得先机。由此导致的结果将是视觉公司为了快速卡位前期进行大量投入,包括硬件和人员的投入,而工业视觉产品和工程师从某种程度是而言具有比较高的资源独占性,如果一家视觉系统产品公司想竞争一个完全定制化项目,前期大量的样品投入将不可避免,紧跟着工程师也将耗费大量时间从事软件测试和出具方案,甚至在此过程中最终客户一而再再而三的更改要求也是家常便饭,用户动动嘴,工程师跑断腿,此一痛也。

 

然而费尽心力能大幅提高项目成功的可能性吗?很不幸答案是否定的,从不同行业的经验值来看,评估10个项目,能最终成交3-4个已经是极高的成功率了。如此不仅提高了视觉供应商大量的财务成本,而且也有可能导致公司丧失其它项目的极高机会成本。

 

如何避免这种情况,其根源在于供需双方存在着极端的信息不对称,当用户占据主导的前提下,作为视觉供应商必须打破这层壁垒,本着对项目和客户负责的态度,尽最大可能搜集的足够的信息以评判项目实施的现实可能性和技术可行性。

 

原则上必须与客户处于同样平等的沟通地位,深入了解目前客户产品的生产自动化程度和导入的迫切性,任何一家公司有必要针对自己的产品特点或者行业特点形成自身的沟通流程,或技术备忘录,要快还是要效率,从公司经营角度来看不难找到答案。

 

即便工业视觉供应商幸运地赢取了项目,从项目实施和验收过程来看,也并不能保证前期沟通的所有检测要求细节能被无损的执行,期间又有多少公司面临最终用户的绑架或临时增加要求?我想此中之痛只有切身经历过的人才能体会。

 

尤其是一旦软件或产品设计成型,任何的改动都将牵扯公司巨大的人力物力成本,而且一旦开启此类沟通模式,必将陷入无休止修改然后验证的死循环,造成资源浪费,甚至导致收款的困难,这才是真正的让人心痛!此时,项目前期的沟通技术文档尤显重要。

 

当然,谈到项目实施和验收过程,还有一种全行业的痛不得不谈,这就是工业机器视觉专业人才的缺失之痛。遗憾的是工业视觉检测公司在为客户提供优秀的产品和系统,为其提升生产效率和节省人工的同时,自己却陷入了人才缺失的困境,这的确是让人头痛!

 

不得不说,目前国内从事机器视觉行业的公司还是以中小规模企业为主,本身极具活力和技术的创新性,但是,人才的缺失将是这些企业必须面对的罗生门。机器视觉工程师作为人工智能时代一项极其重要的生产要素,一直以来在国内是没有被提到很高的战略层面的,或者说没有被赋予一个清晰的“社会身份和社会功能”,再加上近几年互联网和人工智能行业井喷式的爆发,如黑洞般攫取着其周围的一切,无人逃离,甚至连提供工业机器视觉产品和系统的公司都自身难保。如此必然导致专业人才作为生产要素价格爆涨,供需严重失衡。

 

但是,令人欣喜的是近几年行业内很多公司开始自救,力图寻求公司治理层面更大的突破来吸引人才,例如,有个公司已经逐步打破传统的科层制企业结构,公司已然变身为员工的平台,每个员工和小团队宛如神经网络般维持着高效的运转,艰难但是生机勃勃的向上伸展着,从这个意义上,公司制度层面的创新往往比技术来的更有效,让企业走的更远。

 

当然,以上仅列举部分严重的行业痛点,但目的绝不是诉苦,反过来说,行业痛点也恰恰是行业内存在大量机会的地方。因为从技术成熟度的曲线来看,目前工业机器视觉的确正处在被过高期望的膨胀期,不断的被炒作和抬高,但峰值之后将是陡然下降的泡沫化低谷期。我们必须正视行业发展的痛点,抬头看天,踏实走路,做好技术,服务好客户,才是长久之计!


本文来自网络资料整理

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