情景

随着大规模定制、快速产品周期和更快交付的重视，工业4.0的采用率正在上升。这为以技术为主导的先进制造实践开辟了空间，以高效地创建高质量的数字智能产品。车间的质量检查就是这样一个领域，物联网和人工智能等技术正在得到发展。

目前，大多数制造商依靠人工质量检查来检测缺陷，如成品中的凹痕和裂缝。然而，由于速度、精度和成本的限制，此类人工检查容易出现错误。另一方面，无法识别质量偏差的原因，如原始输入的质量、操作条件等

挑战

如何通过供应商质量检查实现自动质量检测，以识别错误的根本原因是什么？

智能技术作为一个使能器

计算机视觉是增长最快的人工智能领域，移动大数据，有大量的研究可以带来工业应用。请参见下面的快照arXiv.org网站麦肯锡称，制造和风险是两个业务职能部门，它们报告了部署计算机视觉带来的重大好处。

建议的解决方案

因此，云服务器好还是，我们提出的是一种新一代的解决方案，称为visuala.I.，用于离散制造的质量控制。在第一阶段，它将优化质量检查流程，然后通过相关引入供应商材料检查来扩展值。

该解决方案将基于算法的图像分析与工艺参数（如温度和压力）相结合来执行质量检查。此外，该系统还与供应商材料质量相关，例如输入钢板中的铬、镍成分，大数据培训班哪个好，返利折扣，通过输出缺陷更好地评估供应商绩效。

建议解决方案中视觉质量仪表板的快照

好处

该解决方案通过消除由于生产线速度和周围噪音导致的疲劳而导致的人为错误，以一致的方式24/7运行，提高了吞吐量。此外，淘客api，它还通过修正制造公差来减少废品，该解决方案通过将故障与输入材料质量相关联，从而使供应链更加灵活和响应，从而使供应链中缺陷的来源更加清晰。

补充阅读：有关角色和拟议解决方案架构的更多详细信息，请访问本电子书。

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