在最近的弧論壇的首席執行官,我采訪了Smadar大衛Vanti AI,我們討論了如何Vanti AI利用人工智能來幫助製造商加快大規模製造的結果。Smadar大衛強調Vanti艾未未的關注預測質量和流程優化,目的是減少廢料,節約時間和成本。
Vanti人工智能的一個具體應用的服務,大衛討論預測質量。通過檢測缺陷在生產過程的早期,製造商可以節省寶貴的時間,資源和資金通過減少需要返工或報廢。大衛解釋說,Vanti AI達到通過利用人工智能等現有數據源的視頻片段的手工裝配流程,以及壓力傳感器收集的數據文檔,時間,溫度,和更多。
除了傳統的物聯網數據,Vanti AI也使用主題專家的領域知識來改善人工智能模型。從領域專家通過反饋控製參數和限製,Vanti AI可以創造更好的人工智能應用程序服務於主題專家的具體需求。大衛指出,Vanti AI平台被設計成易於使用的主題專家,沒有代碼環境,允許他們創建自己的人工智能應用程序快速、不需要數據科學或編碼功能。
然後我問大衛Vanti艾未未的實現過程為核電站運營商使用Vanti艾未未的係統感興趣。她解釋說,Vanti艾未未的平台被設計成逐步消耗,重點解決特定的問題和挑戰。Vanti艾未未的方法隻涉及獲取必要的數據對於一個給定的問題,而不是收集所有工廠每台機器和係統的數據。她強調了一個例子,Vanti AI隻使用兩個數據集在兩周內燃料模型生成的值。
總的來說,我跟Smadar大衛強調Vanti AI使用AI幫助製造商優化流程和降低成本。通過利用現有的數據源,包括視頻的手工裝配流程和數據從傳感器、Vanti AI可以預測缺陷在生產過程的早期,節省寶貴的時間和資源。平台設計的主題專家,Vanti AI使製造商更容易創建自己的人工智能應用程序迅速遞增,而不需要數據科學或編碼功能。