ถึงแม้ว่าช่วงปัจจุบันจักประกอบด้วยการพากระบิลโดยอัตโนมัติและเทคโนโลยี IoT ลงมาชดใช้ณอุตสาหกรรมการผลิต ซึ่งลุ้นมากขึ้นความว่องไวแจกกับดักกระบวนการผลิต แต่ว่าวิธีการสืบสวน defect ซึ่งเป็นวิธีการการสืบสวนคุณลักษณะผลิตภัณฑ์ อีกต่างหากโดยมากจำเป็นต้องสิงสถิตเนื้อความเชี่ยวชาญสรรพสิ่งบุคลากรเป็นสำคัญ ซึ่งบางครั้งคงจะทำให้เกิดความล่าช้า มีค่าใช้สอยสูง เป็นอันตรายแก่บุคลากร อีกทั้งยังคงทำให้เกิดโจทย์คอขวด ด้วยกันทำให้เกิดงานหยุดชะงักได้สมมติว่าผู้เชี่ยวชาญเปล่าสามารถปฏิบัติงานคว้าทัศนียภาพแผงวงจรอิเล็กทรอนิกส์ (PCB) แห่งประกอบด้วย defect ซึ่งตรวจสอบด้วยตาเปล่าพ่างไม่เห็นอย่างไรก็ดี ที่ผ่านมาได้มาเริ่มมีการนำความสามารถสิ่งของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ณการวิเคราะห์ภาพนิ่งกับภาพเคลื่อนไหวลงมาใช้ เพื่อสนับสนุนผู้สร้างตรวจจุดบกพร่องสรรพสิ่งส่วนประกอบต่างๆ ครบถ้วนรุ่งเช้าเตือนต้นร่างเรียลไทม์ถ้าพบพาน defectหัวใจสำคัญของเทคโนโลยีนี้ลงความว่า AI Vision พร้อมกันจรกับงานตะแคงวุ่นวายระเบียบด้วยแมชชีนเลิร์นนิง เพราะว่านำทิวทัศน์แห่งหนประกอบด้วยความละเอียดอ่อนดำเกิงขนมจากก้ำกำเนิด ลงมาเปรียบเทียบกับคลังเก็บของทิวทัศน์แห่งหนจัดโชว์ข้อบกพร่องของส่วนประกอบนั้นๆ โดยอุปมัยองค์ประกอบแห่งบริสุทธ์กับดักชิ้นส่วนแห่งหนห่วย เพื่อจะเอามาปรับปรุงเป็นโมเดลงาน cognitive เพื่อที่จะตรวจจับจุดอ่อนณชิ้นส่วน ส่วนประกอบ กับผลิตภัณฑ์กระยาเลย ร่วมกับเซิร์ฟเวอร์ประมวลผลแบบ edge แห่งหนเชื่อมต่อกับกล้องยาสูบณร.ง.ผลิต โดยชิ้นส่วนแห่งประกอบด้วย defect นั้น คงจะมีทั้งในกรณีที่ชิ้นส่วนบนบานศาลกล่าวตับวงจรขาดหาย สีก่อกำเนิดฟองอากาศ พื้นผิวมีรอยขีด ติดฉลากผิด หรือมีงานสึกกร่อน เป็นต้นสมมติว่าทิวทัศน์ที่ถ่ายเพราะว่ากล้องยาเส้นเรื่องละเอียดสูงแห่งโรงงานเกิดคล้องจองกับข้อผิดพลาดแห่งหนรายงานวางแล้วในที่เก็บทิวทัศน์ กระบิลก็ชัดเจนเตือนแจกสืบสวนจุดอ่อนดังที่กล่าวมาแล้ว แม้ว่าตามที่จังหวะลำดับที่สองอันจักแนวเดียวกัน 100% ตรงนั้นค่อนข้างเสื่อมลง หัวโจกฝ่ายสืบสวนจึงสามารถกำหนดวิธานขั้นต่ำที่ยอมรับคว้า กับเมื่อไหร่แห่งหนจำนวนด้อยวิธานดังที่กล่าวมาแล้วกบิลก็ชัดเจนปรามแจกพิจารณาโดยละเอียดตัวอย่างเช่น สมมติว่าโมเดลการคิดเข้าใจพบพานดุทิวภาพแห่งหนสืบสวนตรงกับดักทิวภาพข้อผิดพลาดทั้งหมด ระดับความแน่ใจก็จะอยู่แห่ง 100% แม้ว่าถ้าทิวทัศน์แห่งหนตรวจสอบเปล่าตรงกับดักทิวภาพข้อผิดพลาดทั้งหมด แม้ว่าประกอบด้วยความคล้ายห้ามยิ่งนัก ระดับความมั่นใจก็อาจจะน้อยลงลงมาอยู่ที่ 85% เป็นอาทิทิวทัศน์กบิล AI ตรวจสอบพบพาน defect (สี่เหลี่ยมแดง) ครบครันกบิลรูปพรรณสัณฐานสรรพสิ่ง defect ตวาดตัวเสาเข็มหงิกงอ (bent pin)งานประกอบด้วยเนื้อตัวแสดงวัดอย่างนี้ช่วยปันออกบุคลากรสามารถสืบสวนเฉพาะรายการแห่งหนหรูหราความแน่ใจต่ำกว่าเกณฑ์แห่งจำกัดวาง เพราะว่าแห่งชำนัญพิเศษสามารถนำกาลเวลาแห่งประกอบด้วยไปโฟกัสแห่งหนงานเจาะจงจุดบกพร่องชนิดนวชาตๆ เพราะว่าความสามารถข้าง cognitive สิ่งของเทคโนโลยีตรงนี้จักนำสู่การเล่าเรียนด้วยกันปฏิสังขรณ์อย่างต่อเนื่องสรรพสิ่งกระบิลติดตามฟีดแบ็คแห่งได้มาจากผู้เชี่ยวชาญSmart Modular ผู้ก่อกำเนิดชิ้นส่วนหน่วยความจำแห่งหนใช้ในคอมพิวเตอร์ ได้มาต่องานเทคโนโลยีตรงนี้กับหุ่นสมองกลเพื่อเจาะจงด้วยกันแยกร่างประกอบเสียหลักมิไม้คานล่อเตอร์แห่งหนสะเพร่าออกมาก่อนที่จะชิ้นส่วนตรงนั้นจักไปสู่ดีกรีต่อไปของการประมวลผลผู้ประดิษฐ์รถสุดยอดแห่งหนหนึ่งก็ได้จับ AI เพราะด้วย Quality Inspection ลงมาชดใช้จัดทำกระบิลอัตโนมัติเพื่อตรวจสอบข้อบกพร่องสิ่งของส่วนประกอบรถเช่นกันทิวภาพระหว่างกระบวนการผลิต เพราะตั้งหน้าตรวจจุดบกพร่อง 5 ประเภท รวมความว่า รอยขีด, รอยบู้บี้, Bibiri, Suana และ Dansuki) บนองค์ประกอบ 5 อย่าง ได้แก่ แกนลูกเบี้ยว A, เพลาลูกเบี้ยว B, แกนเรื่องซัด, ฝาดูด ด้วยกันเสื้อดูดIBM เองก็ได้นำเทคโนโลยีดังที่กล่าวมาแล้วลงมาใช้กับโรงงานกำเนิดเซิร์ฟเวอร์ Power Systems แห่งเมืองกวาดากราบลาฮาหยุดเช่นกันเช่นกัน เพื่อจะยกฐานะการตรวจหา defect ที่กระบวนการผลิตจ่ายดียิ่งขึ้นเทคโนโลยี AI Quality Inspection ยังถูกใช้ประโยชน์ในที่อีกมากมายอุตสาหกรรม ตั้งแต่น้ำมันเชื้อเพลิงด้วยกันเชื้อเพลิง จากไปจนถึงการหาความรู้ข้างก้อนเนื้องอก ราวแบบอย่างของ Abu Dhabi Natural Oil Company ที่ประกอบด้วยการนำโมเดล Deep Learning ลงมาทำให้ดีขึ้นความเก่งกาจแบ่งออกกับดักนักภูมิวิทยาแห่งทำหน้าที่พินิจพิจารณาปฐพีเพื่อให้สมรรถตรวจหากว๊านมันได้มาอย่างแม่นยำ หรือไม่ก็ Promare ซึ่งครอบครองหน่วยงานปีกการค้นคว้าและตรวจมหาสมุทร ก็ความแข็งแรงใช้คืนโมเดล Deep Learning เรียนรู้ขนมจากประวัติศาสตร์ 400 พรรษา พอให้ดารณี Mayflower สมรรถตะเวนกระโดดทะเลมหาสมุทรแอตแลนติกด้วยตัวเองวันนี้อีกต่างหากได้มาประกอบด้วยการนำระบบคลาวด์เข้ามาใช้ พอให้อุตสาหกรรมสามารถจัดการกับกรรมวิธีสำรวจคว้าขนมจากส่วนกลางเพราะว่าผ่านแดชบอร์ด ซึ่งมีตัวบ่งชี้ตรวจวัดด้วยว่าการกล่าวที่ต่างๆนาๆ โดยสามารถจัดทำเสนอร่างเรียลไทม์ ไม่ก็ติดสอยห้อยตามรอบยุคแห่งขีดคั่นตามความกลมกลืน และสรุปข้อมูลกิจกรรมที่เคลื่อนที่อยู่หมายรวมเจาะลึกลงไปในที่แต่ละขั้นตอนได้มาก็เพราะว่าวันนี้ ระยะเวลานี้ โรงงานปะปนกัน จำต้องไม่ปิด ด้วยกันคืบหน้าเกิดถัดจากได้มาขนาดที่ในที่สถานการณ์สถานที่ไม่คาดฝัน! PR NewsibmIoTAI Vision
https://storage.googleapis.com/techsauce-prod/ugc/uploads/2020/5/YouTubePremium1.jpg
https://storage.googleapis.com/techsauce-prod/ugc/uploads/2020/5/AISผนึกYouTube.jpg
https://storage.googleapis.com/techsauce-prod/ugc/uploads/2020/5/ลูกค้าเอไอเอสรับสิทธิ์ชมYouTubePremium.jpg
