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          深信服×菲特:一起用AI幫忙“造車”
          背景圖 2024-06-05 16:25:30

          領跑AI品牌banner

          比亞迪、一汽大眾、本田等知名車企
          德國舍弗勒、美國寶潔等行業巨頭
          都青睞「

          一起用AI幫忙“造車”

          今天,為大家介紹我們的一位用戶,菲特(天津)檢測技術有限公司(以下簡稱菲特)。

          在AI應用領域里,“菲特”代表著一種承諾:對制造質量的堅守、對工業細節的把控。

          自2013年成立以來,菲特在天津濱海這片創新的沃土上,深耕細作,從汽車行業起步,現已為航空航天、醫藥、電力能源、化纖化紡、海洋科技提供智能制造產品及服務。多年的技術沉淀和創新探索,讓菲特在AI領域脫穎而出,成為國內工業AI的領軍企業。

          汽車從生產線到千家萬戶 菲特是質量的守護者

          質量是中國智造的基石,AI技術的引入,為質量的提升帶來了革命性的變革。

          正是對技術創新的不懈追求,賦予了菲特以AI的慧眼,為工業領域帶去了技術的守護:整合光學、軟硬件交互、AI等前沿技術和垂類大模型工具,開發出應用于汽車整車和零部件的智能制造全鏈路解決方案。

          如今,菲特實現了100%的在線檢測及監控,缺陷識別度高達99%,AI技術的應用,幫助很多汽車工廠提升了生產效率和產品一次性下線合格率,降低了質量損失和召回風險。更重要的是,保障了消費者的駕乘安全和體驗。

          遠高于業界標準的缺陷識別度,來自于菲特全方位無死角的“監控”。

          以菲特的固定機臺在線巡檢為例,利用視覺檢測作為產線端的檢測結合自主研發的AI平臺,在整車制造的沖壓、焊裝、涂裝、總裝等四大車間提供了質量檢測、工藝優化、根因定位等全閉環的解決方案。

          檢測點位多達300多個,能在幾秒內就可以對一個部位進行全方位的外觀質量檢測,包括是否裝配到位、是否存在瑕疵,是否有錯漏裝等。

          一起用AI幫忙“造車”

          除了快速識別零部件的裝配情況,菲特還能辨別操作的規范性。一旦發現問題,系統立即報警并停止相關工序,確保問題能夠得到及時處理。

          與此同時,菲特也在不斷迭代優化自己的AI大模型,不斷提升識別的準確性,讓每一次檢測都更加精準,每一次預警都更加及時。

          擺脫樣本檢測數據流轉的桎梏 菲特是變革引領者

          在菲特的智能檢測模型訓練過程中,效率的降低和員工的感知成為了不容忽視的信號。

          菲特通常需要采集客戶的樣本數據,使用自研AI圖像算法平臺進行模型的開發訓練,完成后再將AI模型部署到工廠的質檢設備上。

          從產品缺陷樣本數據導入下載、數據標注、研發開發,到AI模型訓練,菲特在這一連續的過程中不斷遇到存儲相關的難題。

          一起用AI幫忙“造車”

          表面是項目效率低下,實際上經過復盤測試,發現背后的原因是——

          繁瑣的小文件拷貝工作

          菲特原來使用的NAS存儲無法支撐模型訓練時的大量小文件訓練集的高速讀取,菲特的工程師不得不在訓練時將訓練集數據拷貝到GPU服務器本地的固態硬盤中,訓練完再刪除數據釋放空間。

          這樣的方案雖然提升了訓練讀取速度,但繁瑣的小文件拷貝、刪除卻拖慢了效率。

          存儲空間東拼西湊,數據流轉困難

          隨著車企產線項目數量的高速增長,原有NAS存儲的容量和性能擴展能力均無法支撐,往往緊急項目需要東拼西湊存儲空間,這導致了數據的孤島化分布,加劇了數據流轉的耗時。

          缺乏數據保護機制

          菲特目前使用的NAS存儲缺乏定時快照、多機冗余、糾刪碼等數據可靠機制,數據可靠性風險較大,同時性能調優、日常維護、問題排障等也消耗了大量研發人員精力。

          因此,菲特正在尋找一種能夠適應其當前業務、并滿足未來AI發展需求的存儲方案,以支撐其不斷加速的業務發展步伐。

          選擇「先進存儲架構」實現「事半功倍」 菲特是那個先行者

          通過對深信服EDS存儲方案進行了深入測試和對比之后,菲特對EDS存儲所帶來的價值有了全面的認識,尤其在于讀寫性能的提升上:

          (1)寫吞吐性能最高達到了原有NAS存儲的14倍,大幅提升了原始數據采集和寫checkpoint文件的效率。

          (2)小文件讀取性能相比于原有NAS存儲最高提升了6倍,這一效果可以允許GPU訓練服務器直接掛載EDS共享目錄進行訓練集加載,免除數據拷貝。

          (3)EDS存儲可以同時提供CIFS、NFS協議,分別對接標注工作站訓練服務器,支持多協議數據互通,免除數據搬遷。同時提供完整的企業級可靠性特性和完善的技術服務支撐。

          正是基于EDS存儲在性能、可靠性服務優化方面的卓越表現,菲特最終決定選擇EDS存儲作為其AI模型訓練全流程存儲的存儲底座。

          AI模型訓練

          如今,菲特在實際的AI模型訓練流程中,體驗到了事半功倍的效果——

          采集、標準、訓練的效率提升:隨著存儲性能的顯著提升,研發團隊能夠更加流暢地進行算法開發和訓練,這極大的縮短了菲特為車輛制造企業定制AI質檢模型的項目耗時。

          業務數據存儲的可靠性提升:在菲特的AI模型訓練過程中,數據的安全性和穩定性至關重要,EDS存儲通過虛擬IP、糾刪碼、性能無損快照等技術,為菲特提供了一個可靠、安全的數據存儲底座。

          AI模型訓練

          除此之外,深信服提供的7*24小時的在線服務和一對一的客戶服務接口人,遇到問題及時響應閉環,協助菲特做好技術運維服務,減少菲特項目人員的精力消耗。

          有了深信服EDS存儲的助力,菲特將能夠更好地管理和利用其龐大的數據資源和行業Know-How,為工業領域提供更加精準、高效的質檢服務,不斷推動中國工業的智能化、數字化和精細化發展!

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