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利用NVIDIA人工智能平臺打造未來工廠

星星科技指導員 ? 來源:NVIDIA ? 作者:Piyush Modi ? 2022-04-15 15:23 ? 次閱讀
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很快,工業(yè)互聯網將擁有數千億連接的工業(yè)資產,以計算機速度持續(xù)運行。這將導致來自車間機器和傳感器的大量數據。分析運營數據以預測運營異常、機器故障和產品質量,同時利用工業(yè) AI 改善工廠車間運營,可以提高生產率并節(jié)約數萬億美元的成本。

流程和離散制造業(yè)占全球數字化轉型支出的三分之一以上。然而,工廠中的數據一直難以使用,許多公司被困在試點階段,通常被稱為試點煉獄??紤]到 OT 數據的數量、準確性和質量,第一個關鍵挑戰(zhàn)是讓這些數據為構建和服務 AI 模型做好準備。

為了大規(guī)模應用人工智能,企業(yè)制造商必須經常使用幾十年來以獨特方式創(chuàng)建的數百萬個標簽。在車間,數據由各種機器和許多基于操作的源生成。更復雜的是,數據通常在歷史學家和數據湖中匯總,因此人工智能從業(yè)者很難理解單個標記來自何處以及它們代表什么。

答案在于使用人工智能對這些數據進行自動內省和標記。

為了解決這個挑戰(zhàn),視窗機利用英偉達 AI 平臺和微軟 Azure 基礎設施,將數據映射到全球范圍內的資產,跨越多個機器、傳感器、線路和工廠。他們通過利用現代愿景、時間序列和 NLP 算法、預訓練模型以及 NGC 云提供的配方實現了這一點,所有這些都可以在 Microsoft Azure Marketplace 上獲得。使用 NVIDIA GPU 加速技術,Sight Machine設想為制造業(yè)做出變革性貢獻。

這一舉措匯集了英偉達 AI 平臺和專業(yè)知識,在深入學習,微軟的端到端流和 AI 解決方案制造,以及視場機器的十年專業(yè)發(fā)展啟發(fā)式數據標簽和應用人工智能到工廠。

Sight Machine 首席執(zhí)行官喬恩·索貝爾( Jon Sobel )表示:“這項工作解決了制造業(yè)轉型的最后一個關鍵瓶頸,并將迅速加速工廠人工智能的日常使用?!?。

圖 1 具有 NVIDIA Triton 和 Azure 機器學習集成的視覺機器解決方案。

具體而言, Sight Machine 的工具了解 OT 數據,并將工廠數據映射到其流模型中。通過解決人工智能的問題,并與英偉達的專家聯手, Sight Machine 為制造商提供了比以前更快地準備好數據人工智能的工具。這節(jié)省了制造商的時間和費用,并使數據科學家能夠廣泛選擇現代 GPU 加速算法。如果沒有 RAPIDS 框架和 SDK ,它們可以處理數據量、多樣性和保真度。

該解決方案還使數據科學團隊能夠使用 NVIDIA GPU – 加速計算進行實驗,以找到并訓練最佳模型。然后,他們可以使用 NVIDIA Triton 推理服務器和 Azure 機器學習來優(yōu)化模型的服務和編排。該解決方案使用 NVIDIA Metropolis 進行計算機視覺、 NVIDIA 時間序列預測和機器學習和 DL 算法的綜合組合,以及 NVIDIA Riva 進行 NLP 和對話人工智能技術,以便及時組織和向用戶傳達上下文感知的見解。

例如, one Sight 機床為大型化學品制造商的每個工廠位置自動執(zhí)行標記到資產的映射操作,目的是縮短時間以提高數據驅動的制造生產率。該工具還提高了標記映射過程的質量,并通過提高效率和自動化為內部團隊創(chuàng)造了能力。

“英偉達專注于 GPU 加速整個數據科學管道,包括 ETL 、 ML 和深度學習算法,允許工業(yè)公司完全解決復雜、速度、準確性和體積的數據,以工業(yè)用人工智能來解鎖數萬億美元的價值,” Paresh Kharya 說。 NVIDIA 產品管理高級總監(jiān)?!拔覀兣c視窗機的合作以及英偉達平臺在微軟 Azure 基礎設施上的應用,將加速工廠級的 AI LED 數字化改造?!?/p>

視窗機器的平臺還使用 Azure 數據湖、 Azure 機器學習、 Azure PurVIEW 與英偉達 AI 平臺集成,通過 AI 加速標簽到資產映射。

“我們很高興看到這些合作伙伴共同解決阻礙工廠轉型的問題。 NVIDIA 已在 Microsoft Azure 基礎設施上開發(fā)了一套全面的工具,而 Sight Machine 擁有行業(yè)和技術經驗,能夠快速將工廠數據變?yōu)楝F實和規(guī)模,使我們的共同客戶能夠實現工業(yè) 4.0 的好處,”微軟制造和供應鏈首席技術官 Indranil Sircar 說。

客戶的一個例子是Essex Furakawa。埃塞克斯 Furakawa 為電動汽車提供關鍵線路。要在十幾家工廠每天提取數百萬磅的銅,將其轉化為無缺陷的涂層電線,并管理數千臺機器和數百個 SKU 的生產,這是一項極具挑戰(zhàn)性的任務。所有這些都是在管理能源、生產完美產品和在競爭激烈的條件下工作的同時完成的。

“兩年前,我們開始與視窗機合作,我很高興地分享到合作伙伴已經成長為包括微軟和 NVIDIA 。在他們的幫助下,通過視覺機器平臺,我們已經能夠從工廠數據生成實時數據基礎。這個基礎使我們能夠理解和優(yōu)化每一個產品。每一臺機器都使用標準化的、準確的信息。我們可以看到我們從未在遠程和實時地看到的東西,并且這個數據基礎給了我們一個新的組織能力?!?Jacques Wannenburg 說,信息技術高級副總裁埃塞克斯。

關于作者

Piyush Modi 在 NVIDIA 負責工業(yè)部門的全球業(yè)務發(fā)展和戰(zhàn)略。他積極與初創(chuàng)公司、原始設備制造商、系統(tǒng)集成商、研究社區(qū)和主要工業(yè)客戶合作,以推進可重復和可部署的工業(yè)AI技術和解決方案。

審核編輯:郭婷

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