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Seagate 榮獲評審團頒發「製造領袖獎」,美國全國製造商協會表揚 Seagate 的廠房 AI 民主化解決方案,可提供高達 3 倍的投資報酬率
(本資訊由廠商提供,不代表PCDIY!立場) 2022-04-14 11:51:38
Seagate Technology 致力推動智慧化工廠。
全球資料儲存架構解決方案領導供應商 Seagate® Technology Holdings plc (NASDAQ: STX) 宣布其在智慧製造方面的傑出創新,榮獲製造業評審—擁有 14,000 名公司會員的美國全國製造商協會 (NAM) 的製造業領袖委員會 (MLC) 所頒發的 2022 年製造領袖獎。
本次獲獎的專案為工廠中大量的 AI 分析提供強大的基礎。這項創新策略名為 OPICA (集中化分析的光學檢測),可支援工廠邊緣分析。這是一種深度學習專用的無程式碼應用,可辨識出生產過程中出現的瑕疵,並防止此瑕疵落入下游產線。
MLC 資深內容總監 Penelope Brown 表示:「評鑑此項目的評審指出,此應用突破了檢查的極限,並以經驗證的強大成果展現出先進的技術應用。」
此款屢獲殊榮的解決方案以包容性為構建理念,具備以下三種特色來實現廠房 AI 民主化:
· 它利用 AI 「增強」人類勞動力,而非「取代」:被 AI 取代的廠房操作人員可調動到更高階的職位,而非離開公司。
· 它提供一款無程式碼的神經網路訓練與驗證解決方案,即使非程式設計師也同樣可以使用。
· 匯集工程師、資料科學家與電腦科學家等具備各種技能的人來發展。
協助開發 Seagate 解決方案的工程總監 Gary Kunkel 表示:「針對製造業而言,電腦視覺方面的挑戰相當常見。從歷史上看,解決方案往往是運用電腦視覺工程師等專業資源開發而成的。打從一開始,我們就明確知道可以運用深度學習技術來開發無程式碼工具,以此訓練神經網路來辨別圖片中的瑕疵和特徵。這促成了民主化發展和解決方案的指數型成長。能解決問題的人數已從一、兩人增加到數十人,未來更可以讓上百人來解決此類問題。」
專業知識已不再是開發數學電腦視覺演算法的必需品。預防瑕疵的專家可以拍攝製程和設備的照片並對其進行標記,再使用無程式碼軟體(GUI圖形使用者介面)來訓練模型以辨識損壞狀況,分散式知識導向更輕鬆地擴充。
OPICA 由 Docker 容器、Kubernetes 容器調度、RabbitMQ 資料傳遞、Edgeline 伺服器、人為監督 (Human-in-the-loop) 模型管理儀表板和高速 Seagate 儲存裝置等可擴展且模組化的資料工程技術構成,每天可處理高達 300 萬次多類別深度學習推論。
Seagate 營運與技術執行副總裁 Jeffrey Nygaard 表示:「我為我們跨部門團隊的協作創造力感到驕傲。利用隨插即用的 GPU 和伺服器等運算資源,我們可以輕鬆進行擴充以每日處理超過 1,200 萬張影像。」
此解決方案提供高達 3 倍的投資報酬率。此應用可將檢測精度提升至少 20%,只需要 7 台自動化機器,即可完成 150 名操作人員每天用手動顯微鏡檢查數百萬個零件的工作。
MLC 的 Penelope Brown 表示:「Seagate Technology 作為高效獲獎隊伍中的一員,是展現製造業新興數位時代可能性的一個典範。」
2022 年 6 月 29 日,Seagate 團隊將在佛羅里達州馬可島萬豪酒店的 MLC 高峰會頒獎大會上接受表揚。
全球資料儲存架構解決方案領導供應商 Seagate® Technology Holdings plc (NASDAQ: STX) 宣布其在智慧製造方面的傑出創新,榮獲製造業評審—擁有 14,000 名公司會員的美國全國製造商協會 (NAM) 的製造業領袖委員會 (MLC) 所頒發的 2022 年製造領袖獎。
本次獲獎的專案為工廠中大量的 AI 分析提供強大的基礎。這項創新策略名為 OPICA (集中化分析的光學檢測),可支援工廠邊緣分析。這是一種深度學習專用的無程式碼應用,可辨識出生產過程中出現的瑕疵,並防止此瑕疵落入下游產線。
MLC 資深內容總監 Penelope Brown 表示:「評鑑此項目的評審指出,此應用突破了檢查的極限,並以經驗證的強大成果展現出先進的技術應用。」
此款屢獲殊榮的解決方案以包容性為構建理念,具備以下三種特色來實現廠房 AI 民主化:
· 它利用 AI 「增強」人類勞動力,而非「取代」:被 AI 取代的廠房操作人員可調動到更高階的職位,而非離開公司。
· 它提供一款無程式碼的神經網路訓練與驗證解決方案,即使非程式設計師也同樣可以使用。
· 匯集工程師、資料科學家與電腦科學家等具備各種技能的人來發展。
協助開發 Seagate 解決方案的工程總監 Gary Kunkel 表示:「針對製造業而言,電腦視覺方面的挑戰相當常見。從歷史上看,解決方案往往是運用電腦視覺工程師等專業資源開發而成的。打從一開始,我們就明確知道可以運用深度學習技術來開發無程式碼工具,以此訓練神經網路來辨別圖片中的瑕疵和特徵。這促成了民主化發展和解決方案的指數型成長。能解決問題的人數已從一、兩人增加到數十人,未來更可以讓上百人來解決此類問題。」
專業知識已不再是開發數學電腦視覺演算法的必需品。預防瑕疵的專家可以拍攝製程和設備的照片並對其進行標記,再使用無程式碼軟體(GUI圖形使用者介面)來訓練模型以辨識損壞狀況,分散式知識導向更輕鬆地擴充。
OPICA 由 Docker 容器、Kubernetes 容器調度、RabbitMQ 資料傳遞、Edgeline 伺服器、人為監督 (Human-in-the-loop) 模型管理儀表板和高速 Seagate 儲存裝置等可擴展且模組化的資料工程技術構成,每天可處理高達 300 萬次多類別深度學習推論。
Seagate 營運與技術執行副總裁 Jeffrey Nygaard 表示:「我為我們跨部門團隊的協作創造力感到驕傲。利用隨插即用的 GPU 和伺服器等運算資源,我們可以輕鬆進行擴充以每日處理超過 1,200 萬張影像。」
此解決方案提供高達 3 倍的投資報酬率。此應用可將檢測精度提升至少 20%,只需要 7 台自動化機器,即可完成 150 名操作人員每天用手動顯微鏡檢查數百萬個零件的工作。
MLC 的 Penelope Brown 表示:「Seagate Technology 作為高效獲獎隊伍中的一員,是展現製造業新興數位時代可能性的一個典範。」
2022 年 6 月 29 日,Seagate 團隊將在佛羅里達州馬可島萬豪酒店的 MLC 高峰會頒獎大會上接受表揚。
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