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案例區域：日本
AI 是否能每天爲我(wǒ)們準備食材并烹煮食物(wù)? 千萬不要感到吃驚，AI 早已開(kāi)始在特殊的智能工(gōng)廠裏爲我(wǒ)們備料并烹調食物(wù)。于日本的餅幹工(gōng)廠已開(kāi)始使用人工(gōng)智能制作餅幹，以确保每一(yī)片餅幹在×佳的烘培狀況下(xià)，讓客戶們享受一(yī)緻的高質量，有一(yī)緻的口感、一(yī)緻的口味。烤箱溫度必須維持恒定才能達成完美的烘焙狀态，而這點本身是一(yī)大(dà)挑戰，尤其是在烘烤同一(yī)批量中(zhōng)不同種類的餅幹的場合。
目前的工(gōng)廠大(dà)多使用肉眼來檢測，烘焙師們會依照他們的技巧和經驗來檢查烘焙程度，再調整烤箱的溫度，但工(gōng)作人員(yuán)的經驗不會百分(fēn)之百完全一(yī)緻，每個人也都會用主觀進行判斷。相反地，人工(gōng)智能作業不會參雜(zá)情緒，機器人将客觀地檢查每片餅幹并自動控制烤箱溫度。不斷擴大(dà)的生(shēng)産規模，意味着工(gōng)廠再也不能隻依靠人類的智商(shāng)來滿足消費(fèi)者需求。而有了人工(gōng)智能，生(shēng)産便得以優化，還可以根據市場研究得知(zhī)客戶喜好來開(kāi)發新的産品類型。舉例來說，企業可以迅速開(kāi)發一(yī)條更健康的新産品線，而人工(gōng)智能可以輕松地擴大(dà)産量，滿足所有需求。
想爲生(shēng)産線打造人工(gōng)智能驅動的質量控制系統，則必需在部署前備妥人工(gōng)智能模型。首先需要設置一(yī)個人工(gōng)智能模型訓練服務器，來撷取影片并從生(shēng)産線收集影像數據。同時，人工(gōng)智能模型會由精心設計的神經網絡所生(shēng)成，人工(gōng)智能訓練服務器也會利用 GPU 和 CPU 效能來管理所有邊緣人工(gōng)智能系統。這些人工(gōng)智能模型将透過訓練服務器上的模型管理軟件部署到推理系統，而且需要進行現場訓練以提高實際生(shēng)産線的準确度。
生(shēng)産在線的人工(gōng)智能推理系統需要采用無風扇的工(gōng)業設計，才能抵抗環境中(zhōng)面粉與粉塵的破壞。同時體(tǐ)積必須要小(xiǎo)，才能将邊緣人工(gōng)智能系統與現有傳統設備進行整合所需的另一(yī)個特色。人工(gōng)智能部署至關重要，因爲餅幹生(shēng)産線必須能夠全速運行，且在檢查期間不容延遲。邊緣人工(gōng)智能系統需要多個I/O接口來從攝影機鏡頭獲取視訊/影像，并将元數據傳輸到中(zhōng)央管理系統。
爲了收集如此龐大(dà)的數據集并訓練各種人工(gōng)智能模型，工(gōng)廠将研華的 HPC-7000 服務器與 ASMB-815I 服務器主闆整合在一(yī)起，并安裝了 NVIDAI RTX 顯示适配器以制作強大(dà)的訓練服務器。該服務器具有能力從邊緣系統收集數據、在數據集标記前執行影像預處理，以及爲生(shēng)産線産生(shēng)人工(gōng)智能模型。一(yī)旦新數據到達，該程序就可以快速重新訓練模型，提高準确性。
爲了保持烘焙質量的一(yī)緻性，研華的 MIC-720AI 人工(gōng)智能推理系統嵌入了各種人工(gōng)智能模型，能執行實時檢查以确保所有餅幹都有被完美烘焙。此邊緣人工(gōng)智能系統還能夠從全區照相機捕獲影片/影像數據，并自動檢查烘焙質量，然後分(fēn)類爲 OK 或 NG。 NG 類别的餅幹被标記後，将顯示在屏幕上以通知(zhī)品管人員(yuán)。接下(xià)來，除了可以根據需要調整烤箱溫度，NG産品的影像和日志(zhì)數據也會被記錄下(xià)來，并發送到管理系統進行評估。有了×先進的邊緣人工(gōng)智能系統，如今此工(gōng)廠享有更高的效率，并能産出更一(yī)緻的高質量餅幹産品。
爲了滿足不同環境下(xià)的各種邊緣人工(gōng)智能計算需求，研華已經備妥各種人工(gōng)智能端對端解決方案，并提供全系列邊緣服務器和人工(gōng)智能推理系統，以共同執行人工(gōng)智能推論解決方案。傳統工(gōng)業在跨入人工(gōng)智能領域前，經常在變革前的臨界點遭遇瓶頸，而研華的産品提供強大(dà)的人工(gōng)智能運算能力，支持客戶實現業務目标。上述餅幹工(gōng)廠的人工(gōng)智能解決方案，就是食品制造商(shāng)成功實踐人工(gōng)智能飛躍的一(yī)個典範。
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