英特爾科技助力打造零缺陷工廠 | VB Transform 2020

目錄

🔍 介紹

• 🌟 資料庫項目
• 🌟 關於我們
• 🌟 願景與使命

🤖 工業智慧

• 🌟 前言
• 🌟 工業智慧的發展
• 🌟 AI在製造業的應用
  • 👀 視覺技術在工廠的應用
  • 👀 智慧製造的優勢
  • 👀 檢測製造缺陷的挑戰
• 🌟 客戶案例
  • 👀 合作案例一：與阿里巴巴的合作
  • 👀 合作案例二：提高汽車零部件製造質量
  • 👀 成功案例分析
• 🌟 技術趨勢
  • 👀 開放源碼軟體的崛起
  • 👀 轉變中的軟體架構
  • 👀 深度學習與視覺技術的進步
• 🌟 企業轉型挑戰
  • 👀 軟體架構的轉變
  • 👀 溝通協議的標準化
• 🌟 市場規模
  • 👀 工業自動化市場規模
  • 👀 AI市場趨勢
• 🌟 結語

工業智慧的未來：如何改變製造業

介紹

嗨，我是Matt Marshall，Venture B的創始人兼CEO。今天我與英特爾物聯網集團的副總裁兼高級首席工程師Brian McCarson進行對話。Brian，感謝你的加入。

工業智慧的發展

在2020年，工業界發生了一些有趣的變化。我們注意到，各個市場領域都在發生一些變化，而我目前從事的是工業領域。看看人們如何製造和分發商品，我們發現，從基於視覺的角度應用智慧技術在工廠中具有重大優勢。

AI在製造業的應用

人類在許多方面都很擅長，但在一些微小的表面缺陷或尺寸變化方面可能力不從心。然而，通過編寫相對簡單的基於AI的應用程序，您可以實現一些幾乎不可能讓人類可靠完成的任務，如製造缺陷檢測。

客戶案例

合作案例一：與阿里巴巴的合作 Intel與雲服務提供商阿里巴巴合作，致力於改善工廠的及時生產。其中一家工廠生產各種不同的汽車變速器。他們是一家金屬加工公司，鑄造各種金屬，鋁是他們鑄造的一種金屬。然而，鋁鑄造過程對機器性能的最小波動非常敏感。

合作案例二：提高汽車零部件製造質量 一家公司對自家汽車零部件的製造質量要求非常嚴格，但僅通過人眼檢查，他們只能檢測出五分之一的製造缺陷。通過與英特爾合作，他們的製造缺陷檢測率從20％提高到超過99％。

技術趨勢

開放源碼軟體的崛起、軟體架構的轉變以及深度學習與視覺技術的進步，為工業智慧的發展提供了巨大的機遇。越來越多的工廠可以輕鬆部署基於AI的解決方案，從而提高了操作利潤。

企業轉型挑戰

工業智慧的推廣面臨著一些挑戰，其中之一是許多邊緣軟體是專有的或與特定硬體綁定的。我們必須朝著邊緣運算提供更類似於雲端的體驗，這將有助於企業更靈活地部署AI解決方案。

市場規模

工業自動化市場每年僅在數十億美元，而AI的應用將使這一市場增長更多。未來幾年，工業智慧將成為工業自動化的主要驅動力。

結語

工業智慧是製造業的未來。通過利用AI技術