通过应用程序进行数字转化和用户交互，从而生成具有价值的使用数据，再将之与传感器和机器（IIoT）产生的运行数据相结合，能为确定提升潜力和做出预测奠定基础。落后的、规则性的系统将被不断增加的数据复杂性和数据体量所淘汰。

相比之下，即使数据复杂性增加，基于机器学习和深度学习（AI）的自学模型也能够发挥全部数据潜力。

这些模型学习不同传感器值之间的相互关系，以处理数据与检测异常现象，而由于数据的庞大体量和多变性，这是程序员也无法给机器编程的行为。实时监控可实现及时识别未知问题并规避昂贵的失败风险。用于解决人工智能任务专用硬件的快速发展，已经为许多生产领域打开了大门。例如：

AI.SEE  –  elunic的视觉质量控制和缺陷检测系统使用新一代自动光学检测（AOI）和基于机器学习、深度学习（AI）算法的自学习模型，即使数据复杂性增加，也能够发挥数据潜力。

外观检测、位置感测、方向感测与分类仅是展示该系统应用的几个例子。

这种工业4.0核心技术的特点是具有巨大的数据潜力和多功能操作能力，其中张量计算核心与全新算法和尖端技术相结合，可以有效地检测缺陷和定位物件。

外观检查、轮廓测量和尺寸测量以及位置感测与方向感测仅是展示机器视觉应用的几个例子。除了全方位的应用外，这项I4.0核心技术还具有巨大的数据潜力和多功能操作能力。

其系统性能基于专门用于处理图像数据的硬件，所谓的“张量计算核心”与全新的算法和尖端技术相结合，可以排除背景干扰进行检测和定位对象，或是处理错误。

每家公司都必将面临数字化转型的趋势，从传统的机器制造商转变为软件公司。而项目管理应在内部进行，以建立内部能力。

有了elunic这样经验丰富的I4.0服务供应商，公司可以大大加快数字化转型过程。我们还将帮助您从海量的选择中挑选出正确的技术和最佳的方法。

A.I.图像识别的质量保证

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