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AI人工智能餅乾工廠,監控穩定品質、加速產能。

2019/10/2


*地點: 日本


背景資訊

AI人工智能可以下廚、替人們準備每天吃的食物? 是的,AI人工智慧可能顛覆您的想像,已經可取代人力下廚並在工廠準備食物。

一家生產餅乾的工廠利用AI人工智慧,確保每一個產品在包裝和運輸前都完美烘焙,讓客戶買到始終如一的高品質產品。維持品質一致的烘培,意味著烤箱必須保持24小時的恒定溫度,這是一個挑戰,特別是必須烘焙批量不同類型的餅乾。目前,工廠使用目測監控,人工檢查烘烤水準,並根據他們的技能和經驗調整烤箱溫度。

員工的經驗並不總是100%一致,每個人都有自己的主觀判斷。相反地,AI人工智慧能以非情緒判斷的方式,每個機器客觀地檢查每一塊餅乾,並自動地控制爐溫。生產規模的不斷擴大意味著工廠不能再依靠人類的智慧來跟上消費者的需求。然而,通過AI人工智慧,生產得以進化,並且可以在客戶的市場調研基礎上開發新產品類型。例如,可以快速開發更健康的新產品線,AI人工智慧可以輕鬆擴大產量以滿足需求。

系統要求

為了構建用於生產線的AI人工智慧驅動品質控制系統,AI模型必須於部署之前準備好。AI模型學習伺服器,需要捕捉影像並從生產線收集圖像數據。同時,AI模型的產生必須基於精心設計的神經網絡和AI人工智能學習伺服器,利用GPU和CPU的處理能力來管理所有的邊緣AI系統。這些AI模型透過模型管理軟件部署於推理系統的學習伺服器於現場學習是必要的,以提高實際生產線的精確度。

生產線上的人工智慧推理系統需要無風扇設計,以抵抗麵粉和灰塵的損害。簡潔的外形是將新的邊緣AI人工智慧系統與原有設備整合所需的另一個特性。AI人工智慧的部署是至關重要的,因為餅乾產品線需要全速運行,並且在檢查期無法延遲。邊緣AI人工智慧系統需要多個i/o介面從攝影機獲取影像並將中繼資料傳輸到中央管理。

系統描述

為了收集如此龐大的數據資料並學習各種 AI 模型,工廠將研華的HPC-7000伺服器與ASMB-815I伺服器主機板整合,並安裝了RTX顯示卡,伺服機可達到功能强大的訓練速度。伺服器能夠從邊緣系統收集數據,在標籤數據資料前執行影像處理,並為生產線生成AI模型。一旦新的數據學習完成,該流程便可快速地重新學習模型以提高準確性。

為了保持烘烤一致性,研華MIC-720AI AI推理系統嵌入了各種AI模式,即時監控執行,確保所有餅乾完美出爐。此邊緣AI系統也能夠從視角寬廣的攝影機收集影像及圖像數據,並自動檢查烘烤品質,並將其分類成OK與NG類別。NG類別餅乾被標籤,並顯示於螢幕上,以提醒檢查人員注意。烤箱溫度調節是必要的。NG產品圖片和標籤數據也被記錄並傳送到管理系統進行評估。工廠現在享有更有效率和更一致的高品質餅乾生產,可以說是邊緣AI運算的典範應用。

功能特色

  • 全系列產品,從高運算學習伺服器到邊緣AI系統。
  • 高運算IPC可彈性客製,以滿足AI運送和數據儲存之間的平衡。
  • 工業級無風扇邊緣AI系統提高了效率及產品品質一致性。

研華優勢

為了滿足不同環境中的各種邊緣AI運送要求,研華提供了AI端到端解決方案,並提供全系列的邊緣伺服器和AI推理系統,這些伺服器和AI推理系統可相互搭配執行AI推理解決方案。傳統產業通常在進入AI之前達到臨界點,研華產品利用強大AI運送來支援客戶的業務目標。此餅乾工廠的AI解決方案,是食品製造商實現AI耀進的最佳案例。

主要導入產品


AI Inference System based on NVIDIA® Jetson™ Tegra X2 256 CUDA Cores




Server Tower Chassis for EATX/ATX/MicroATX Motherboard


ASMB-815I

LGA 3647-P0 Intel® Xeon® Scalable ATX Server Board with 6 DDR4, 5 PCIe x8 or 2 PCIe x16 and 1 PCIe x8, 8 SATA3, 6 USB3.0, Dual 10GbE, IPMI



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