本文摘要：AI已从技术概念实际步入工厂应用于中。

AI已从技术概念实际步入工厂应用于中。日本IT大厂NEC发售“AIVisualInspection”视觉检测，运用机器学习技术，一一检测生产线上的产品影像，看起来金属、人工树脂、塑料等产品加工业的生产线，都能用AI展开高速检查，更进一步找到不当五品，提高生产线效率，并提高劳动力。NEC回应，过去当产品在生产线上已完成时，最后一关多使用人眼目测的方式检查，而这项工作必需由对产品十分熟知、经验老到的专家展开，因此面对了人力不足、技能承传的课题。

NEC回应，利用AI帮助作业人员以肉眼检查，可大幅度增加一半的工作量，也能使产品品质更加皆一，更进一步往IoT的“ProcessInnovation”、“ProductInnovation”迈向。机器学习技术“RAPID”NEC将其机器学习技术命名为“RAPID”，其配备深度自学机能，利用GUI（图形使用者界面）的方式，呈现出对范例影像的标签、自学、辨别结果，最后可像人类一样识别、解读图像与影片资料，在影像识别领域的业界常被使用。在实际操作上，首先，制造业工厂现场在展开品检时，不会摄制一系列的产品影像，NEC将这些影像储存交给在IoT平台“NECtheWISEIotPlatform”云端上。当储存的影像资料超过一定的量后，云端的AI不会运用这些数据，自动取出与分析良品与不当五品的特征，并根据分析结果，更进一步概括出有良品与不当五品的判断模式，并将判断模式从云端传输到工厂现场装设的设备上。

在工厂末端，则不会运用现场设备内建的AI，以接管到的判断模式为基础，在短短数秒内，已完成判断产品否为不当五品。而当生产线要新增生产新的产品时，云端的AI也不会自动自学新产品的特征资讯，并实时改版判断模式，进而有效地减少新增设计、研发的工作量。

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