如何在制造业中使用GenAI

生成式AI通过ChatGPT、DALL-E和类似技术吸引了全世界的关注。现在，制造业领导者正在寻找将这些能力应用到运营中的实用方法。

答案可能会让您惊讶。生成式AI在制造业中最实用、影响最大的应用不是聊天机器人或文档生成，而是视觉质量检测。Overview AI已经构建了一个平台，让GenAI今天就可以在您的工厂车间发挥作用。了解更多关于制造业AI缺陷检测。

什么是生成式AI，为什么它对制造业很重要？

生成式AI是指能够创建新内容的AI系统，无论是文本、图像、代码还是其他输出。与只能分类或预测的传统AI不同，GenAI能够生成。

在制造业质量检测中，生成式AI支持多项突破性能力：

为什么视觉检测是GenAI的最佳应用场景

许多制造业中的GenAI项目追求错误的应用：工作指导聊天机器人、文档生成或没有必要故障数据的预测性维护。这些项目往往消耗资源却交付不明确的收益。

视觉质量检测与众不同：

Overview AI如何将GenAI应用于您的工厂车间

Overview AI在整个平台中集成了先进的AI，今天就能提供实际收益。我们的方法专注于让您现有的团队可以使用AI，而不需要数据科学专业知识。

结果是一个可以由质量工程师而非AI专家部署和训练的系统。

用最少的数据训练模型

当您只有少量罕见缺陷的示例时，我们的AI会创建逼真的变体。Overview AI模型可以从每种缺陷类型仅5-10个示例开始，而竞争对手通常需要数百或数千个。这意味着您可以在遇到新缺陷类型的同一天部署生产就绪的检测。了解如何在一小时内训练缺陷模型。

智能数据增强

传统数据增强应用随机变换，如翻转、旋转或调整亮度。我们的AI驱动增强理解上下文。它创建与相机在生产中可能实际看到的相匹配的变体，例如真实的光照变化或呈现变化。

实际差异

传统AI训练

每种缺陷类别需要数百张图像，数周的数据收集

Overview AI训练

每种缺陷类别5-10张图像，当天部署

不到一小时的模型训练

在不到一小时内训练新的缺陷模型，而不是几天或几周。当出现新的质量问题时，您的团队可以在同一天通过收集图像、标注、训练和部署来响应，无需等待外部支持。

多缺陷检测

在单次检测通过中同时检测数十种不同的缺陷类型。我们的系统可以在一个推理周期内分类和定位多种缺陷类型，包括划痕、裂纹、变色和缺失组件。

边缘部署：无需云依赖的GenAI

许多GenAI应用需要云连接，将数据发送到外部服务器进行处理。这会造成延迟、安全问题和持续的订阅成本，不符合制造业的实际情况。了解更多关于边缘AI和OT安全。

Overview AI在边缘运行所有AI推理，使用检测系统内的NVIDIA硬件：

边缘AI优势

• • 您的图像永不离开您的设施
• • 检测在毫秒内完成，而不是秒
• • 无按图像计费的云处理费用
• • 运行无需互联网连接
• • 零云依赖

构建您的GenAI能力

从Overview AI开始不仅解决检测问题，还为更广泛的AI转型构建组织能力：

• 实践经验：您的团队通过实际应用而非理论学习AI概念。
• 数据策略：您开发收集、标注和管理训练数据的实践。
• 模型生命周期：了解训练、验证、部署和再训练为您其他AI计划做好准备。
• 集成模式：将AI输出连接到PLC、MES和质量系统为未来部署建立模式。

从经过验证的技术开始

Overview AI不是实验性技术。我们的AI驱动检测系统已部署在汽车、制药、电子和消费品制造的生产环境中。技术已经过验证，部署路径清晰。

您在制造业中的GenAI之旅应该从技术成熟、价值可衡量、风险最小的地方开始。这个起点就是Overview AI的视觉质量检测。有关AI采用的更广泛视角，请参阅我们的如何在制造业开始AI转型指南。