行业需求

  • 智能操作

    以前为纯人工操作，工人24小时轮班全程值守，希望采用机器视觉自动化操作。

  • 提升效率

    钢铁工业生产自动化程度较低，许多重复性工作还需要人工参与或控制，很大程度上降低了生产效率。

  • 提升质量

    传统工业生产过程当中的复杂操作往往影响生产节奏，质量数据无法及时反馈到中间工艺环节，易产生质量事故。

  • 工艺优化

    自动控制转钢，相比人工转钢，工艺优化有所提升。

应用场景

  • 5米板转钢自动化

    通过5G+云+AI摄像头，自动识别5米宽厚板转钢的方向，自动控制系统根据视觉识别输入控制钢坯转动，从而节省人力，提高钢铁的轧制效率。

  • 小宽板转钢自动化

    通过5G+云+AI摄像头，自动识别小宽厚板转钢的方向，自动控制系统根据视觉识别输入控制钢坯转动，从而节省人力，提高钢铁的轧制效率。

  • 大宽板转钢自动化

    通过5G+云+AI摄像头，自动识别特大宽厚板转钢的方向，自动控制系统根据视觉识别输入控制钢坯转动，从而节省人力，提高钢铁的轧制效率。

方案架构

方案优势

方案优势

  • 低时延

    Atlas计算设备提供了强大的并行推理能力，可以胜任工业场景中高并发、低延时的应用场景。

  • 易部署及更新

    Atlas计算平台拥有成熟的云边协同体系，架构解耦开放，便于在边缘节点上进行部署、更新和迭代。

  • 满足工业要求

    Atlas的边缘计算设备具有体积小、环境适应性强的特点，可以耐受钢铁行业中高温、多粉尘的生产场景。

  • 云边协同

    通过云上训练，可以不断提升模型准确度，训练完的模型部署于边缘MEC/atlas上可以降低时延并保证安全性。

合作伙伴

北京凌云光子技术有限公司

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