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AWS擴展工業領域的機器學習服務 助台灣迎向工業4.0世代
 

【CTIMES/SmartAuto 報導】   2020年12月11日 星期五

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據工研院IEK Consulting今年1月的預測研究,2020年全球AI應用主要成長將來自製造、醫療、金融、零售等四大產業。台灣製造業不僅製造實力雄厚、產業鏈完整,更擁有充足且有效的數據資料庫得以供應AI技術的培養與發展。鎖定這項趨勢與台灣市場,雲端服務大廠Amazon Web Service (AWS)在今年舉辦的re:Invent大會上首次發佈開箱即用的工業領域機器學習解決方案,協助在地業者利用雲端科技創新,更提供廣泛深入的機器學習服務,為台灣製造產業帶來一波新助力。

Amazon Monitron自動偵測工業設備異常

Amazon Monitron和Amazon Lookout for Equipment透過機器學習支持預測性維護。現今製造設備有數個供應商和多種型號的馬達、空壓機或冷卻壓縮機,這些運轉的資料受限於廠商不願提供或是機器老舊造成運轉資料取得困難。

Amazon Monitron提供了端到端的設備異常偵測解決方案,對台灣製造業工廠監控將產生很大的幫助。Amazon Monitron感測器提供溫度和震動偵測器的即時資料,並透過雲端訓練機器模型來自動偵測工廠設備異常,可即時通知異常警報到管理者的手機,減少當機而造成產線停擺的商業損失。

AWS Panorama Appliance機器視覺加速邊緣資料分析

AWS Panorama透過電腦視覺改善工業營運和工作場所安全。客戶有時需在邊緣端直接進行運算而無須將資料送至雲端,達到更高的時效性,如工廠或是生產線上。

工業用機器學習AWS Panorama Appliance可串接既有IP攝影機,於機器端部署機器學習模型做立即的視覺偵測,例如工廠品質監控、零售人流數量、公共停車格數量等地端應用。現今台灣零售連鎖店安裝了許多攝影機,但受限於供應商能力有限,加上設備的邊緣運算能力,種種困難造成智慧攝影機無法實現。如今運用AWS Panorama Appliance可以串接現有的攝影機,並在終端提供機器學習的模型,如來客人數、性別和年齡等訊息以加速智慧零售轉型。

AWS Panorama軟件開發套件建立智慧製造服務

工業機器學習的AWS Panaroma SDK讓製造業得以生產智慧攝影機和閘道器,對台灣製造業升級有很大的幫助。以前製造業的生意模式是只賣硬體(ship-and-forget),很難提供加值的智慧服務;如今透過AWS Panaroma SDK,製造業就能增加視覺相關的機器學習模型,轉型為服務導向(product-as-services),與終端客戶建立長期關係。台灣製造業如凌華科技(ADLINK Technology)、晶睿通訊(VIVOTEK)、安霸(Ambarella)等皆已投入AWSPanaroma SDK生產相關的智能設備。

Amazon Lookout for Vision提供了一種高準確度、低成本的異常檢測解決方案,可以透過機器學習技術每小時處理數千張圖像以發現缺陷和異常。客戶將攝影機圖像批量或即時傳送到Amazon Lookout for Vision辨識異常,例如機器部件的裂紋、面板上的凹痕、不規則形狀或產品上的顏色錯誤等。

關鍵字: 工業4.0  工廠監控  機器視覺  AWS 
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