黃金價格-前蘋果制造專家將AI引入車間

前蘋果制造業餘職員將他們的履歷教訓包裝到工場的人工智能中。兩位前蘋果設計工程師–Anna Katrina Shedletsky以及Samuel Weiss(照片) – 行使機械進修輔助品牌一切者改良他們的臨盆線。該公司Instrumental使用人工智能(AI)來辨認息爭決成績,以輔助客戶按時發貨。AI體系由配備攝像頭的檢測站構成,許可品牌一切者在其聯系制造工場遙程治理產物線,以最大限度地提高正常運轉時間,質量以及速率。Shedletsky以及Weiss從多年與Apple合約制造商互助中學到的學問,并將其融入AI軟件中。
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“與Apple的閱歷讓咱們望到了可能的工作。咱們想為制造業確立人工智能。該手藝已經在其餘行業失去證明,可運用于制造業,“Instrumental首席履行官Shedletsky奉告Design News。“這是制造業產生轉變的一部門。咱們本日供應的產物辦理了一個特別很是詳細的需求,但它也致力于制造業的團體智能。“
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拿獲軟件中的制造手藝訣竅
Shedletsky在Apple事情之前花了六年時間在Apple事情職員的創立對象,Weum是服務于Instrumental的首席手藝官。兩人行使他們辦理制造成績的履歷并創立了AI修復對象。“在擔任數百萬Apple產物的制造商花了數百天之后,咱們對新產物開發進程中的低效率有了粗淺的懂得,”Shedletsky說。“沒有歸頭路,機械人以及主動化已經經改變了制造業。像咱們正在設置裝備擺設的那種智能將再次改變它。咱們可以從基本上改良公司臨盆產物的方式。“
有很多至公司以及小公司的例子都有成績制止他們按時發貨。延誤很低廉,可能致使販賣喪失。在啟動時耽誤一天可能會消費10,000美元的販賣額。對于至公司來說,本錢多是數百萬美元。“稀有百個成績必要找到并辦理。他們很難,他們必需一次辦理一個成績,“Shedletsky說。“你可以上飛機,往工場望望掉敗闡發,如許你就可以望出為什么會碰到成績。或者者,您可以經由過程使用硬件以及軟件組合遙程闡發來淘汰辨認以及修復成績所需的時間。“
將計算機眼睛帶到工場車間
Instrumental結合了硬件以及軟件,可以在路線上的組裝樞紐狀況下獵取每個單位的圖像。然后,體系使這些圖像可遙程搜刮以及比較,以便品牌一切者進修并對拆卸線數據做出反響。然后工程師可以就成績采取舉措。“該站進入中國的拆卸線,”Shedletsky說。“咱們將數據導入云中,以發明條約制造商不曉得的成績。經由過程這些數據,您可以進行故障闡發并縮短查找成績以及改正成績所需的時間。“
Instrumental包含機械進修檢測功效,凸起顯示出缺陷的單位。當與Instrumental的其餘軟件對象結合使用時,工程師可以辨認成績,然后經由過程虛構裝配無關單位甚至進行丈量以相識成績來采取下一步。這些遙程以及按需首過故障闡發對象旨在節儉公司與制造其產物的工場之間的時間以及溝通。
儀器體系包含制造現場的數據拿獲硬件。硬件將數據輸出軟件進行闡發。“咱們將本人視為制造業數據公司。咱們確鑿有硬件,由於咱們有一個可以在條約制造商處部署的現成體系,“Shedletsky說。“咱們與條約制造商聯系以獵取數據。數據經由過程云闡發給用戶,在那里闡發缺陷,“Shedletsky說。