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ADC 缺陷自動分類平臺

lhl545545 ? 來源:Thundersoft中科創(chuàng)達(dá) ? 作者:Thundersoft中科創(chuàng)達(dá) ? 2020-06-09 10:52 ? 次閱讀
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亞馬遜云服務(wù)(AWS)中國區(qū)域推出Amazon SageMaker機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)之際,中科創(chuàng)達(dá)率先宣布,已經(jīng)將Amazon SageMaker集成到了中科創(chuàng)達(dá)智慧工業(yè)ADC(Automatic Defect Classification) 系統(tǒng),讓制造業(yè)客戶可以在工業(yè)生產(chǎn)中輕松獲得AI質(zhì)檢能力,通過Amazon SageMaker的彈性Notebook、實驗管理、自動模型創(chuàng)建、模型調(diào)試分析,以及模型概念漂移檢測等強(qiáng)大特性,中科創(chuàng)達(dá)將加速智能制造的落地進(jìn)程,幫助企業(yè)以更少的工作量和更低的成本更快地投入生產(chǎn),在節(jié)約人力的同時,提升產(chǎn)品良率,釋放產(chǎn)能,提高競爭能力。

當(dāng)前,以人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)為標(biāo)志的第四次工業(yè)革命方興未艾,世界已步入智能化時代。今年以來,國家出臺了多項加快新基建發(fā)展的政策和措施,進(jìn)一步帶動了5G、人工智能與工業(yè)領(lǐng)域的融合創(chuàng)新。勞動密集型的傳統(tǒng)制造業(yè)越來越多地在生產(chǎn)環(huán)節(jié)主動引入人工智能等新型技術(shù),解決生產(chǎn)效率低下和人力成本逐年增長的問題,提高行業(yè)競爭力。

作為全球知名的智能操作系統(tǒng)產(chǎn)品和技術(shù)提供商,中科創(chuàng)達(dá)深入了解傳統(tǒng)制造業(yè)發(fā)展需求和趨勢,基于在智能操作系統(tǒng)、圖形圖像處理和人工智能領(lǐng)域的深厚技術(shù)積累,在2018年推出了工業(yè)視覺檢測一站式解決方案——智慧工業(yè)ADC系統(tǒng)。該系統(tǒng)包含缺陷自動化分類、新產(chǎn)品迭代數(shù)據(jù)清洗、業(yè)務(wù)作業(yè)員認(rèn)證三個子系統(tǒng),從作業(yè)員技能認(rèn)證、數(shù)據(jù)集更新到新產(chǎn)品導(dǎo)入,貫穿工業(yè)檢測的整個生命周期,有效幫助制造企業(yè)減少75%的工作量,產(chǎn)能提升35倍。相比人工檢測,漏檢率下降3%,準(zhǔn)確率提升99%。目前,中科創(chuàng)達(dá)已經(jīng)拓展到液晶面板、汽車制造、電子產(chǎn)品、化妝品制造、橡膠制造等行業(yè),幫助眾多客戶提升工業(yè)自動化和智能化水平。

ADC 缺陷自動分類平臺

任何客戶應(yīng)用智慧工業(yè)ADC系統(tǒng)都需要實施機(jī)器學(xué)習(xí)工作。機(jī)器學(xué)習(xí)的實施是一項復(fù)雜的工作,涉及大量試錯,需要大量專業(yè)技能,并消耗龐大的算力、數(shù)據(jù)存儲和時間成本。Amazon SageMaker可以讓這一過程變得更加簡單高效,幫助客戶去除機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的混亂和復(fù)雜性,讓客戶能夠迅速構(gòu)建、訓(xùn)練和部署模型,來應(yīng)對新的挑戰(zhàn)。尤其是Amazon SageMaker Studio集成開發(fā)環(huán)境(IDE),為整個機(jī)器學(xué)習(xí)工作流提供了一個統(tǒng)一界面,使構(gòu)建、訓(xùn)練、解釋、檢查、監(jiān)視、調(diào)試和運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型變得更簡單、更快。

在智慧工業(yè)領(lǐng)域普遍涉及的邊緣端,因為邊緣設(shè)備內(nèi)存和處理能力往往高度受限,但對延遲又非常敏感,還存在各種不同的硬件平臺和處理器架構(gòu),開發(fā)者需要花費數(shù)周或數(shù)月的時間手工調(diào)優(yōu)每個模型。同時,由于復(fù)雜的調(diào)優(yōu)流程,模型部署到邊緣后很少進(jìn)行更新,開發(fā)者可能因此錯失根據(jù)邊緣設(shè)備所收集的數(shù)據(jù)來重新訓(xùn)練和改進(jìn)模型的機(jī)會。借助 Amazon SageMaker Neo,開發(fā)者只需訓(xùn)練一次機(jī)器學(xué)習(xí)模型,便可在云端和邊緣的任何位置運(yùn)行。Amazon SageMaker Neo 可將模型的運(yùn)行速度優(yōu)化到兩倍,同時僅占用1/10 的內(nèi)存,也不會對準(zhǔn)確性造成任何影響。Amazon SageMaker Neo可以優(yōu)化部署在Amazon EC2實例、Amazon SageMaker端點和AWS Greengrass管理的設(shè)備上的模型,實現(xiàn)工業(yè)視覺檢測應(yīng)用與其它應(yīng)用無縫連接。

Amazon SageMaker可以有效貼近工業(yè)的實際需求,降低了算法實施過程中開發(fā)、環(huán)境、運(yùn)維對工程師的依賴。例如,在電氣行業(yè)ADC系統(tǒng)的實施中,通過集成Amazon SageMaker,最終用戶的一次性投入成本降低了42%,軟件開發(fā)的工作量降低了39%,系統(tǒng)的上線時間縮短了50%,系統(tǒng)運(yùn)行效率是傳統(tǒng)檢測的35倍,解決了ADC系統(tǒng)落地工業(yè)場景的障礙。

中科創(chuàng)達(dá)CTO鄒鵬程表示:“中科創(chuàng)達(dá)智慧工業(yè)ADC系統(tǒng)匯集了我們在操作系統(tǒng)、人工智能和工程化建設(shè)等多方面優(yōu)秀的能力,并已成功在液晶面板行業(yè)落地,具有非常完整的工業(yè)檢測系統(tǒng)體系。近年來,中科創(chuàng)達(dá)提出‘服務(wù)上云’戰(zhàn)略,打通前端和后端的產(chǎn)業(yè)鏈條,助推智能產(chǎn)業(yè)加速實現(xiàn)數(shù)字化。我們非常榮幸與AWS攜手,通過集成Amazon SageMaker,大幅提升智慧工業(yè)ADC系統(tǒng)在工業(yè)制造領(lǐng)域落地、部署的效率。同時,依托AWS實現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)展和持續(xù)創(chuàng)新,加速全球智慧行業(yè)的智能化、自動化和數(shù)字化升級。”

AWS中國區(qū)生態(tài)系統(tǒng)及合作伙伴部總經(jīng)理汪湧表示:“中科創(chuàng)達(dá)是非常優(yōu)秀的APN(AWS合作伙伴網(wǎng)絡(luò))合作伙伴,在IoT、人工智能方面的實力尤其突出。Amazon SageMaker一個重要的特點在于能夠與各類行業(yè)應(yīng)用進(jìn)行集成,來進(jìn)一步賦能各行業(yè)的應(yīng)用場景。我們非常高興中科創(chuàng)達(dá)能夠成為首批在AWS中國區(qū)域利用Amazon SageMaker的APN合作伙伴。基于Amazon SageMaker,中科創(chuàng)達(dá)能夠打造更加優(yōu)秀的智慧工業(yè)視覺檢測AI系統(tǒng),滿足更多客戶的需求,助力他們實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。
責(zé)任編輯:pj

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