【AI 比你想像中更常見!】NVIDIA 公布製造業五大 AI 應用領域範疇

雖然 AI 人工智慧真正能走入大眾視野真正普及的那一天好像看似遙遠,但事實上,AI 應用的範圍與細節已經超過許多人的想像,隨著 5G、AIoT 等技術的普及,加上「視覺辨識」是目前 AI 最普及的項目,因此,大量製造業相關領域開始被導入 AI 來增加產出與降低成本,而這次 NVIDIA 就在今年的 TechOrange 台灣產業轉型講堂製造業篇 ,公布出五大製造業的 AI 應用項目。

NVIDIA 架構工程師 Eason 於昨日開波的「台灣產業轉型講堂」發表精華演講,談工廠導入 AI 專案可能會踩什麼坑,成功落地應用的祕訣又有哪些

AI 能大幅幫助人類提高生產力

1. 品質控管: 目前最普遍為普遍的 AI 應用項目,目的是提升生產品質,與出貨物品的一致性。而影像辨識也能預測分析產品可能的瑕疵。因此利用 AI,能大幅提升傳統演算法的準確率。

2. 維護設備 :製造業廠房內,勢必存在許多高單價的設備,這些設備不僅購買成本高,維修與保養對企業來說也是非常巨大的開銷。為維持高單價設備產出率與良率,現在常會透過 AI 來蒐集設備內部各項傳感器內的數字型資料,進一步預測未來哪個時間點可能會發生異常,讓監測人員或設備管理者能夠提前做出應變策略,也能預防設備維護期間,運作停擺所造成的成本損失。

NVIDIA 架構師 Eason 公布五大  2021 AI 製造業實際應用場域

3. IVA 智慧型影像分析:IVA 影像分析則是主要運用於廠區的公安維護。

多數企業都會做進出人員的嚴密控管,以防機密外洩或是有危險人士入侵造成危險。在廠區外,能夠偵測是否有可疑人士入侵竊取資料或是人員安全維護,廠區內,則能偵測員工安全防護設備是否穿戴正確、機器操作是否有危險等監測。

4. 供應鏈管理 :不少工廠都開始利用 AI 來預測未來供需變化,以達到更好的供需預測準確度,避免備料太多或供貨太少,浪費無謂成本。

5. 自動化溝通 :進一步提升人與機器協作溝通效率。

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NVIDIA 架構師親口告訴你,導入 AI 專案會踩什麼坑!
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