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在 AWS 上使用 SoftServe EdgeInsight 实施人工智能驱动的视觉质量管理指南
概览
本指南展示了如何利用 AWS 上的 EdgeInsight 解决方案加速器，借助人工智能驱动的计算机视觉，在边缘实施高级工业质量管理。本指南可帮助制造商快速部署复杂的监控系统，进而利用 NVIDIA 加速的机器学习近乎实时地处理视频流。组织可受益于摄像机馈送的本地处理、与现有工厂 OT 数据来源的无缝集成以及向 AWS 云服务或本地数据库的灵活数据路由。本指南支持快速部署智能质量控制系统，同时还能通过边缘处理保持运营效率并减少延迟。
优势
借助标准化接口，用更少的时间在边缘部署人工智能驱动的计算机视觉应用程序，以适应不同摄像机系统。您可以快速实施质量检查和监控解决方案，而无需管理复杂的硬件协议或供应商特定规范。
将视觉数据与运营技术输入建立关联，以获得全面的制造洞察。通过将视频分析与来自 PLC、DCS 和 SCADA 系统的数据相结合，您可以确定质量问题的根本原因并优化生产流程。
实施边缘到云的完整机器学习生命周期，并根据您的制造需求随时调整生命周期。您可以在 SageMaker 中使用真实数据和合成数据来持续训练您的模型，然后通过自动化 MLOps 管道安全地部署到边缘设备。
工作原理
这些技术细节包含一张架构图，用于说明如何有效使用本解决方案。该架构图展示了关键组件及其相互作用，并逐步概述了架构的结构和功能。
免责声明
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