初創(chuàng)公司使用 NVIDIA Metropolis 視覺 AI 和 Jetson 邊緣 AI 平臺提高生產(chǎn)線效率。

這個故事要從 2022 年柏林 Merantix 風(fēng)險投資工作室說起，當(dāng)時 Silviu Homoceanu 和 Max Fischer 一致認(rèn)為 AI 可以在改進(jìn)制造業(yè)方面發(fā)揮重要作用。于是，兩人創(chuàng)辦了 Deltia.ai，通過在NVIDIA Jetson AGX Orin模塊上運行NVIDIA Metropolis視覺 AI 平臺，來測量并幫助優(yōu)化生產(chǎn)線流程。

Homoceanu 和 Fischer 二人都有 AI 背景。Homoceanu 曾在大眾汽車公司負(fù)責(zé)自動駕駛軟件，而 Fischer 則創(chuàng)辦了一家初創(chuàng)公司，幫助 40 多家工廠實現(xiàn)了數(shù)字化。

Deltia 是 NVIDIA Metropolis 的合作伙伴。該公司估計其軟件平臺現(xiàn)在可將客戶生產(chǎn)線的性能提升高達(dá) 20%。

使用 Deltia 平臺的客戶包括加熱泵制造商 Viessman、工業(yè)電子公司 ABB 等。Viessman 目前有 15 個站點運行 Deltia，并計劃將來在更多生產(chǎn)線上使用該軟件。生產(chǎn)經(jīng)理預(yù)計當(dāng)所有生產(chǎn)線都與 Deltia 相連時，整體生產(chǎn)力將提高 50%。

Deltia 首席技術(shù)官 Homoceanu 表示：“我們?yōu)橛脩籼峁┑膬x表盤如同制造業(yè)的谷歌分析。在我們安裝這些傳感器兩周后，他們就能看到這個儀表盤以及后臺發(fā)生的神奇變化。”

獲取生產(chǎn)線洞察，

以推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型

當(dāng)攝像頭開始收集生產(chǎn)線上的數(shù)據(jù)時，Deltia 就會利用這些信息來訓(xùn)練 NVIDIA 加速計算模型，該模型能夠監(jiān)控生產(chǎn)線上的活動。然后，該軟件利用部署在邊緣 Jetson AGX Orin 模塊上的這些模型來收集運營洞察。

這些基于 Jetson 的系統(tǒng)會持續(xù)監(jiān)控攝像頭流并提取元數(shù)據(jù)。這些元數(shù)據(jù)可以確定產(chǎn)品到達(dá)特定站點、被加工以及離開站點的確切時間點。生產(chǎn)線經(jīng)理和流程改進(jìn)人員可通過 Deltia 的定制儀表板獲得這些數(shù)字信息，這有助于他們發(fā)現(xiàn)瓶頸并加速生產(chǎn)線的產(chǎn)出。

Homoceanu 表示：“TensorRT幫助我們壓縮了復(fù)雜的 AI 模型，以一種經(jīng)濟(jì)的方式使多個站點可以共享一臺 Jetson 設(shè)備?！?/p>

使用 Jetson Orin 獲得

基于邊緣 AI 的客戶洞察

除了識別快速優(yōu)化措施外，Deltia 的分析功能還有助于實現(xiàn)生產(chǎn)流程的逐小時可視化。這意味著當(dāng)生產(chǎn)偏離預(yù)測目標(biāo)范圍時，Deltia 可以快速發(fā)出警報并持續(xù)追蹤產(chǎn)量、周期時間及其他關(guān)鍵性能指標(biāo)。

它還能幫助繪制整個工廠車間的流程圖，并對行走路線和車間布局等方面提出改進(jìn)建議。Deltia 的一家客戶通過該平臺發(fā)現(xiàn)材料貨架離工人太遠(yuǎn)，導(dǎo)致了不必要的長時間周期和產(chǎn)量限制。在將貨架移動后，其產(chǎn)量提高了 30% 以上。

Deltia 不僅可以用于改進(jìn)流程，還可以幫助監(jiān)控機(jī)器的詳細(xì)狀態(tài)、預(yù)測機(jī)器零件的磨損時間，并提出提前更換建議，從而為用戶節(jié)省時間和金錢。該平臺還能提出能源使用優(yōu)化方面的建議，以此降低運營成本和維護(hù)費用。

Deltia.ai 首席執(zhí)行官 Fischer 表示：“我們的愿景是為制造商提供能夠?qū)崿F(xiàn)空前效率的工具?？蛻羰褂昧宋覀冊?NVIDIA Jetson Orin 上運行的視覺模型后，生產(chǎn)力提高了 30%，這充分證明了我們的技術(shù)所蘊含的變革潛力。”

Deltia 是 NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃會員，該計劃專門面向領(lǐng)先的初創(chuàng)公司。