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人工智能如何改变制造业

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 How AI is Transforming Manufacturing - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 机器学习
适用行业
  • 汽车
适用功能
  • 离散制造
用例
  • 工厂可见化与智能化
服务
  • 软件设计与工程服务
客户
关于客户

全球化学和纺织公司。

挑战

让缺陷逃出工厂会损害客户关系和品牌,并导致代价高昂的拒收或退货,而对内部缺陷的过度控制会导致高昂的劳动力、废品和返工成本。缺陷检测的有害问题本应通过机器视觉检测来解决,但在许多情况下,机器视觉系统无法胜任这项任务。

  • 没有对阀门和电机的状态监测。
  • 对故障设备的根本原因分析很困难或根本不存在。
  • 工程师每周花费数小时制作电子表格和分析。
解决方案

在制造工厂中部署用于机器视觉的人工智能。提取物料清单、工程图纸和零件规格,以了解复杂的装配应该是什么样子——然后观察生产线上的文章,以确保每个工位的装配都是正确的。

运营影响
  • [Process Optimization - Real Time Monitoring]

    Alerting/Monitoring when detecting emergent conditions sooner rather than later.

  • [Process Optimization - Predictive Maintenance]

    Predictive maintenance reduces unplanned downtime by predicting the probability of failures that impact operations

数量效益
  • 97.7% ResNet accuracy - classification accuracy on held-out test set.

  • 30X false rejects reduction.

  • 2-5X improvement over manual Inspection.

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