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向制造业“注智” 创新奇智人工智能应用加速落地

责任编辑:jcao 作者:曹建菊 |来源:企业网D1Net  2019-04-11 12:06:25 本文摘自:企业网D1Net

《企业网D1Net》4月11日(北京) 昨日,“智变与突破-制造业人工智能落地峰会”在京成功举办,主办方创新奇智通过大量落地案例,深入挖掘制造行业的应用痛点,共同探讨了制造业的“智”变之路。

人工智能落地 为制造业赋能

“制造业不会消失,只有落后的制造业才会消失。中国制造将从制造--质量制造--智慧制造这一路线进行演进。” 创新奇智制造业合伙人孙刚对制造业智能化路线做出如此判断。

创新奇智关注3+1场景,分别是零售、制造、金融、智慧园区。而我国制造业信息化水平参差不齐,产业链条复杂,制造业的人工智能应用之路尤其艰难。但也有先行者做出了表率,以富士康手机组装工厂为例,2017年富士康峰值装备工人达到40万人,通过引入人工智能技术,大量解放人类重复性劳动工作,2018年年底其装备工人人数减少至20万人。

创新奇智的思路是:制造业的智能转型过程,应是向各种行业不同领域赋能的过程,通过在运营、产品、模式上的变革,从动能激活和效率跃升两方面入手,实现从“互联网+”到“智能+”的转变。而中国“智”造的大前提是中国“质”造,因此产品质量管理效率跃升是智能制造率先迈出的一步。

目前,创新奇智在3C、服装、发动机、汽车内饰件、家具等细分领域都有一定的实践应用落地。在创新奇智“AInnovation Center”人工智能展厅内,智能质检、分拣、智慧园区等解决方案已有应用,包括手机壳质检、成衣质检、发动机质检、磁性材料质检等应用场景。

工业视觉 为制造业“注智”

创新奇智CTO、创新工场人工智能工程院首席架构师张发恩指出:制造领域人工智能的应用主要表现在工业视觉。创新奇智着力打造工业视觉的技术领先性,将传统算法和深度学习技术相结合,自研AI工业图像分析软件ManuVision,支持有无检测、2D/3D视觉引导、表现缺陷检测、尺寸测量等,广泛应用于3C、汽车、纺织、新能源、半导体等细分领域。

上图为:创新奇智CTO、创新工场人工智能工程院首席架构师张发恩

工业视觉的四个主要场景分别是检测、定位、测量、识别,这些也是制造业当中最花人力的地方。

因此,创新奇智围绕“研、产、供、销、服”等制造领域的关键环节,深挖应用场景,在质检、分拣、预测性维护、备品备件预测以及生产资源分配等多个领域均有成果,已落地的案例均做到了贴合场景、贴近市场、贴近用户。

P3策略 解决人工智能应用落地的最后一公里

为解决人工智能应用落地最后一公里问题,创新奇智规划了“项目(Project)-产品(Product)-平台(Platform)”的三步走P3策略。

张发恩说:“创新奇智采用’技术产品+行业场景’双轮驱动模式,强调技术先进性和商业价值的并重。现在已经到了做产品的阶段,采用软硬一体的产品交付方式,让企业开箱即用创新奇智的人工智能解决方案,无需再做复杂的设置。”

目前,创新奇智已提供了训练一体机、能耗管理一体机、智能表检一体机、OCR一体机等软硬一体交付解决方案,可以弥补实际应用中软硬件不匹配等问题,加速AI商用落地速度。

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向制造业“注智” 创新奇智人工智能应用加速落地

责任编辑:jcao 作者:曹建菊 |来源:企业网D1Net  2019-04-11 12:06:25 本文摘自:企业网D1Net

《企业网D1Net》4月11日(北京) 昨日,“智变与突破-制造业人工智能落地峰会”在京成功举办,主办方创新奇智通过大量落地案例,深入挖掘制造行业的应用痛点,共同探讨了制造业的“智”变之路。

人工智能落地 为制造业赋能

“制造业不会消失,只有落后的制造业才会消失。中国制造将从制造--质量制造--智慧制造这一路线进行演进。” 创新奇智制造业合伙人孙刚对制造业智能化路线做出如此判断。

创新奇智关注3+1场景,分别是零售、制造、金融、智慧园区。而我国制造业信息化水平参差不齐,产业链条复杂,制造业的人工智能应用之路尤其艰难。但也有先行者做出了表率,以富士康手机组装工厂为例,2017年富士康峰值装备工人达到40万人,通过引入人工智能技术,大量解放人类重复性劳动工作,2018年年底其装备工人人数减少至20万人。

创新奇智的思路是:制造业的智能转型过程,应是向各种行业不同领域赋能的过程,通过在运营、产品、模式上的变革,从动能激活和效率跃升两方面入手,实现从“互联网+”到“智能+”的转变。而中国“智”造的大前提是中国“质”造,因此产品质量管理效率跃升是智能制造率先迈出的一步。

目前,创新奇智在3C、服装、发动机、汽车内饰件、家具等细分领域都有一定的实践应用落地。在创新奇智“AInnovation Center”人工智能展厅内,智能质检、分拣、智慧园区等解决方案已有应用,包括手机壳质检、成衣质检、发动机质检、磁性材料质检等应用场景。

工业视觉 为制造业“注智”

创新奇智CTO、创新工场人工智能工程院首席架构师张发恩指出:制造领域人工智能的应用主要表现在工业视觉。创新奇智着力打造工业视觉的技术领先性,将传统算法和深度学习技术相结合,自研AI工业图像分析软件ManuVision,支持有无检测、2D/3D视觉引导、表现缺陷检测、尺寸测量等,广泛应用于3C、汽车、纺织、新能源、半导体等细分领域。

上图为:创新奇智CTO、创新工场人工智能工程院首席架构师张发恩

工业视觉的四个主要场景分别是检测、定位、测量、识别,这些也是制造业当中最花人力的地方。

因此,创新奇智围绕“研、产、供、销、服”等制造领域的关键环节,深挖应用场景,在质检、分拣、预测性维护、备品备件预测以及生产资源分配等多个领域均有成果,已落地的案例均做到了贴合场景、贴近市场、贴近用户。

P3策略 解决人工智能应用落地的最后一公里

为解决人工智能应用落地最后一公里问题,创新奇智规划了“项目(Project)-产品(Product)-平台(Platform)”的三步走P3策略。

张发恩说:“创新奇智采用’技术产品+行业场景’双轮驱动模式,强调技术先进性和商业价值的并重。现在已经到了做产品的阶段,采用软硬一体的产品交付方式,让企业开箱即用创新奇智的人工智能解决方案,无需再做复杂的设置。”

目前,创新奇智已提供了训练一体机、能耗管理一体机、智能表检一体机、OCR一体机等软硬一体交付解决方案,可以弥补实际应用中软硬件不匹配等问题,加速AI商用落地速度。

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