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在原材料和其它制造成本压缩空间有限情况下,运用创新技术,不断提升产品质量和良率,加快生产效率,是避免陷入内卷的关键。而其中生产过程中的质检环节是重中之重。
各类业务系统产生的录音、录像、图片、日志等非结构化数据快速增长,给IT基础架构带来巨大挑战。如何选择适合金融企业自身的存储系统优化之道?
杉岩数据智能存储,为多个生产线的机器视觉设备提供统一的图片、日志数据采集、存储和管理平台,具有大容量、高性能、易扩展、智能化等优势,有效破解制造业产线质检数据存储、管理及使用难题。
通过AI质检技术实现24小时无间断检测,不同厂区和产线质检数据统一管理,产品复检或质量追溯查询质检图片简单快速,质检情况、质检率、风险归因分析等数据清晰展现……这是国内某半导体制造企业智能工厂的真实情景。
如何从容应对产线扩充带来的数据增长挑战?如何简化工作流程,快速提升产线质量追溯效率?如何最大化利用数据价值?
近日,北京成为国内首个开启乘用车无人化运营试点的城市,自动驾驶商业化运营再度按下“快进键”。近年来,政策的屡屡破冰、大量资本及跨界造车新势力的加速融入,都极大推动了自动驾驶商业化落地进程。有研究机构预测,预计到2025年,全球约30%的销售汽车将支持L2级或以上的自动化。
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