解決看不見的質量、操作和安全挑戰Lakehouse使計算機視覺
在全球範圍內,零售商的缺貨成本估計在銷售損失1美元的t。一個大約20%這些損失是由於庫存,產品單位實際的謊報範本。盡管庫存管理軟件和流程技術進步,事實是,大多數零售商仍難以準確單位報告數量沒有員工手動執行目視檢查。。
產品製造商,質量問題之間的侵蝕15 - 20%的年度收入。手動檢查有他們自己的風險,包括工人疲勞、注意力分散、專業的培訓和一般人為錯誤。引用美國能源部審查視覺檢查,相關文獻的“檢查錯誤是一個不爭的事實。”
解決方案用例驅動解決零售業缺貨或製造業的質量問題是成本計算機視覺。為什麼?計算機視覺應用程序非常適合解決這些和其他問題,因為它在24/7,更準確,並能立即擴展到成千上萬的設備檢測率高達99%,減少產品缺陷的絕對最低。計算機視覺使用大規模數據集的力量,機器學習和圖像庫比較和識別2 d圖像或3 d對象與一個已知的標準。如果圖像或對象不匹配標準,通知或預測可以采取行動。計算機視覺能回答簡單的問題,比如“我所有的螺絲在本相同的類型和尺寸,或者是我的零售股票架子和組織。”
計算機視覺是解決什麼樣的問題?
計算機視覺本身並不能提高製造質量或零售商的商店的緊迫感的水平,但它關閉一個缺陷或股票的時間檢測和糾正措施。受益於計算機視覺的用例有:
製造業
- 質量保證和檢驗:最終油漆完成一輛新車,如果電路板組裝正確判斷,或者螺絲加工公差之內
- 汽車裝配定位和指導:焊縫位置,或挑選和包裝倉庫裝運
- 預見性維護:測量擺動或轉動設備的軸直徑
零售
- 自我檢查:加速客戶檢查和減少收縮
- 庫存管理:不正確放置產品和差距在書架上
- 存儲布局改進:評估客戶交通流和最佳的銷售
- 虛擬鏡子和推薦引擎:評估產品風格沒有試穿
計算機視覺從數據的角度來看
在實現計算機視覺來解決你的一些艱難的用例,這裏有三個指導思想如何處理您的數據:
考慮新的數據源
- 典型的傳感器(重量、溫度、壓力、粘度、速度和扭矩)產生結構化或半結構化的數據。例如,計算機視覺產生的非結構化數據來自一個mp4視頻提要或jpeg靜態圖片。你的當前數據倉庫處理這種類型的數據格式?
解決大量的實時數據
- 由計算機視覺的數據量是相當大的,由於流媒體數據也成千上萬成千上萬的圖像構建機器學習庫。你當前的技術堆棧有ETL功能來處理數據的速度運行您的業務?在批處理嗎?它可以擴展您的需要五年從現在嗎?
利用計算機視覺的生態係統
- 利用強大的生態係統,使圖像分類、目標檢測和文本識別、目標跟蹤和圖像分割,組織能夠相對輕鬆地實現計算機視覺算法和應用。你目前的技術開放源碼?你有生態係統合作夥伴排隊自動化圖像標簽嗎?
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在磚,我們處於一個獨特的地位,協助企業與他們的計算機視覺旅程。建造的目的,使企業利用所有數據和人工智能(AI),磚具有本地功能的處理複雜,非結構化圖像和視頻數據在這個空間。利用一組可擴展的最流行的計算機視覺庫,磚關注比例的人工智能模型訓練、管理和部署,確保組織能夠快速識別價值從他們的工作。和利用的能力主要的雲提供商,我們允許組織成本效益利用專門的硬件(如gpu,邊緣設備,等等)和工作流所需的許多計算機視覺模型。
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