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