数字化改造

数字化改造

我们追求战略的勇气使我们能够转变

为了改进艰难的人工工作负载并使其实现自动化,我们必须理解和管理数十亿个数据元素。这些工作量和出错的可能性将帮助并鼓励未来的变化。统一和管理海量数据是下一代电子商务、追踪、欺诈检测、供应链和物流应用的关键。

大数据

制药、食品和饮品行业有一个复杂的体系结构。公司和控制系统之间的自动化接口也有不同的层次:设备、机械、生产线、政府管理结构、不同的供应商(品牌所有者、首席营销官 、次级供应商、再包装商)、仓库、批发分销商和物流。



这些 行业的主要需求 是一个软件生态系统,用来管理大量的序列化数据存储和信息流,以确保:


  • 最大的数据安全
  • 不同通信需求的灵活性
  • 软件更新和补丁发布的最短停机时间
  • 独特的连接点,支持与不同播放器、软件和硬件解决方案的接口

 

首先,“机器学习”的“深度学习”受到神经网络的启发,可以发现隐藏的数据层来识别复杂的模式。人工神经网络(ANN)是受生物神经网络启发的模型。例如:生物的中枢神经系统,最明显的就是大脑。因此,理解数据、进行预测、提出建议的操作是非常有用的;例如:对于非结构化数据的解释或许多其他没有明确人工指令的聪明行为。

数据、图像、示例、文本等的自动学习,再加上复杂的学习模型和较强的计算能力,带来了巨大的发展机遇。

 

机器与深度学习

机器与深度学习

首先,“机器学习”的“深度学习”受到神经网络的启发,可以发现隐藏的数据层来识别复杂的模式。人工神经网络(ANN)是受生物神经网络启发的模型。例如:生物的中枢神经系统,最明显的就是大脑。因此,理解数据、进行预测、提出建议的操作是非常有用的;例如:对于非结构化数据的解释或许多其他没有明确人工指令的聪明行为。

数据、图像、示例、文本等的自动学习,再加上复杂的学习模型和较强的计算能力,带来了巨大的发展机遇。

神经网络

具体来说,在计算机视觉中,深度学习主要通过所谓的“卷积神经网络”(CNN)来实现。CNN 通过每一步(卷积)学习越来越多的输入抽象表示。在对象识别的情况下,CNN 可以从原始像素数据开始,然后学习高度区分的特征,如边缘,然后是基本形状、复杂形状、图案和纹理。



深度学习
多重优势:


  • 缩短上市时间             
  • 最低机械复杂度,这意味着降低生产和维护成本
  • 在仍然需要人工干预的情况下提高生产自动化的能力               
  • 更快的新产品机器重新配置

 

云计算

云和数据分析服务的连接正在增长。主要趋势是混合云,它有可能将私有环境与一个或多个公共云系统连接起来。这是为了确保更大的灵活性、优化成本,最重要的是在隐私和数据保密性方面对法律要求进行充分的管理。人们对边缘计算也越来越感兴趣。它是一种具有分布式资源的架构,支持集中的云资源,使特定的处理和分析更接近于信息的真实收集位置(例如从传感器)。这样,就可以提高收集和分析活动的效率,避免在外围和内部或云系统之间移动大量数据。

我们的解决方案

从目标检测,到图像分类,再到 OCR 、光学字符读取:人工智能多种应用。我们的工业计算机视觉平台以深度学习技术为基础,旨在克服传统的方法,例如使用“无监督训练”来降低数据分类成本和训练时间,并通过目前云上可用的巨大计算能力来支持培训阶段。该系统不仅适用于计算机视觉,而且适用于结构化数据之间的分析和关联。它非常适合于预测维护、偏差、异常和时间序列等。

-->