全栈工业制造行业解决方案

行业背景:

    2013年，德国率先提出“工业4.0”概念。
    2015年两会期间，由李克强总理正式提出“中国制造2025”十年发展战略，目标是实现制造业重点领域全面实现智能化，试点示范项目运营成本降低50%，产品生产周期缩短50%，不良品率降低50%。
    2016年，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，同年，包括阿尔法狗系统在内的新一代 AI 技术开始蓬勃发展，微软也在2017年成立了通用人工智能实验室。

行业现状

    至2020年，在整个AI应用领域内，安防行业、金融、互联网领域占据了绝对比重，同时，生产制造领域的AI应用成长加速度变成了最高。
    目前AI应用在工业制造应用中的主要方向包括如下几个方面：
    生产制造：机器人及周边、CV 检测、预测维护、现场检测、进程控制与优化。
    工业设计：智能建模、智能仿真、可制造性与可服务性验证。
    供应链管理：供应链业务预测、供应链优化、零件库存优化、物流优化。

解决方案

    全栈科技长期致力于智能制造的优化与提升，并有着极具特色的如下方案：
    Ø  视觉算法定义传感器     全栈科技的 Prod+ 套件，可以将包括机器人机载摄像头、生产设备机载摄像头、双目摄像头、普通车间摄像头等传统视觉传感器，通过训练、优化、分布式加速，快速升级为传感器级别的智能制造元件， 并通过模拟网络协议、Modbus、串行信号、电压信号等多种方式，与包括 PLC、PC 等各类上位系统高速通信，提供高频率、工业级的信号支持。
    Ø  手持 3D 扫描数值化方案     基于全栈独家的 3D 扫描数值化套件与分布式计算系统的集成，工厂可将入门级 3D 扫描设备的结果高速衔接至生产管理系统，可用于原料入库检查、产品质量控制、包装检查等关键环节。
    Ø  安全管理系统     通过全栈 SharpVision 方案，工业用户可以升级厂区摄像头系统为AI赋能的安全管理控制系统，可对包括仪表数值、口罩工装检查、行为检查、安全边界检查等多项安全检查条件进行有效覆盖。 SharpVision 方案具备开放的接口定义，可以主动或被动方式，向工厂核心系统报送数据，提高整个系统的即时响应。

方案特点

    一、极高的识别速度，可以达到 100ms 级的快速反馈。
    二、极简的部署方式，可满足各种生产与管理环境。
    三、极易上手的训练平台，无需专业知识即可自主训练。
    四、目前最强的训练参数配置，可满足95%的识别场景。