今年年初,某世界500强企业食品工厂的冰淇淋生产车间对外出题,苦求全新的质检解决方案,一时间引来各路人士争相比拼。结果一家成立不到2年的初创企业,拿出了一套性能惊艳的软硬一体方案:10-20毫秒响应时间、覆盖几十种缺陷类型、每秒可检测近100个产品、24小时检测不疲劳……该公司靠着它“虎口夺食”, PK掉大名鼎鼎的海归博士团队,与厂商达成长期合作。
这段行业佳话正是由上海哲元科技与百度飞桨EasyDL零门槛AI开发平台联合创造的。制造业从想用AI到用上AI,究竟有什么门槛?飞桨EasyDL又有何种魔力,能让企业轻而易举用好AI?让我们从哲元科技的实战中一探究竟。
AI算法人才难寻
飞桨EasyDL救场
客户的问题正是哲元科技的机会,但这家初创企业必须面对如下挑战:项目时间紧迫、算法人才缺失、产线精度和效率要求极高。有过IT工作经验的张强很快带领团队摸索传统机器学习的解决方法。但效果差强人意,完全无法满足实际应用要求,团队只好作罢。
快,从人工1秒检测1个产品,到机器1秒检测近百个产品;
全,从只能识别1种缺陷,到可识别全流程几十种缺陷;
省,从一条流水线3个人到如今无需人力,机器24小时全检;
安,从夜班员工有疲劳风险,到安全隐患被杜绝;
优,从1年多起消费者投诉,到现在投诉率几乎为0。
无需更换原产线设备
全面实现AI质检
哲元科技基于飞桨EasyDL开发的智能质检模型以SDK形式部署在客户原有的Windows工控机上运行,“整套设备用i7级别,32兆内存的普通计算机就能处理,没有应用专业的GPU设备。”张强特别解释道,“硬件适配是我们这行非常关注的一个问题,很多算法因子对硬件、芯片都有要求。如果能用Windows这种普通工程师都很熟悉、不复杂的界面和设备就能满足需求,才能让企业真正用极低成本、零门槛地用上AI。”
让更多企业零门槛应用AI
冰淇淋智能质检模型的成功,让哲元科技看到了更多前景:沿着产业链上下游拓展,可以应用到蛋卷皮、包装纸等原材料的质检上;从整个工业视觉来看,可以从生产环节的产品质检延伸到安全环节的行为监控上;从行业相似性来看,快消品之外的日化、制药等行业也有广阔的落地可能。
今年年初,某世界500强企业食品工厂的冰淇淋生产车间对外出题,苦求全新的质检解决方案,一时间引来各路人士争相比拼。结果一家成立不到2年的初创企业,拿出了一套性能惊艳的软硬一体方案:10-20毫秒响应时间、覆盖几十种缺陷类型、每秒可检测近100个产品、24小时检测不疲劳……该公司靠着它“虎口夺食”, PK掉大名鼎鼎的海归博士团队,与厂商达成长期合作。
这段行业佳话正是由上海哲元科技与百度飞桨EasyDL零门槛AI开发平台联合创造的。制造业从想用AI到用上AI,究竟有什么门槛?飞桨EasyDL又有何种魔力,能让企业轻而易举用好AI?让我们从哲元科技的实战中一探究竟。
AI算法人才难寻
飞桨EasyDL救场
客户的问题正是哲元科技的机会,但这家初创企业必须面对如下挑战:项目时间紧迫、算法人才缺失、产线精度和效率要求极高。有过IT工作经验的张强很快带领团队摸索传统机器学习的解决方法。但效果差强人意,完全无法满足实际应用要求,团队只好作罢。
快,从人工1秒检测1个产品,到机器1秒检测近百个产品;
全,从只能识别1种缺陷,到可识别全流程几十种缺陷;
省,从一条流水线3个人到如今无需人力,机器24小时全检;
安,从夜班员工有疲劳风险,到安全隐患被杜绝;
优,从1年多起消费者投诉,到现在投诉率几乎为0。
无需更换原产线设备
全面实现AI质检
哲元科技基于飞桨EasyDL开发的智能质检模型以SDK形式部署在客户原有的Windows工控机上运行,“整套设备用i7级别,32兆内存的普通计算机就能处理,没有应用专业的GPU设备。”张强特别解释道,“硬件适配是我们这行非常关注的一个问题,很多算法因子对硬件、芯片都有要求。如果能用Windows这种普通工程师都很熟悉、不复杂的界面和设备就能满足需求,才能让企业真正用极低成本、零门槛地用上AI。”
让更多企业零门槛应用AI
冰淇淋智能质检模型的成功,让哲元科技看到了更多前景:沿着产业链上下游拓展,可以应用到蛋卷皮、包装纸等原材料的质检上;从整个工业视觉来看,可以从生产环节的产品质检延伸到安全环节的行为监控上;从行业相似性来看,快消品之外的日化、制药等行业也有广阔的落地可能。