KI in industriellem Maß

Die fortschrittlichsten Industrieunternehmen der Welt stellen mit NVIDIA-Technologien umfangreiche KI-Initiativen bereit. Grafikprozessorbeschleunigtes Computing ermöglicht KI im industriellen Maß, sodass Sie die Vorteile von beispiellosen Mengen an Sensor- und Betriebsdaten nutzen können, um die Zeit zum Erlangen von Einblicken zu verbessern, den Betrieb zu optimieren und die Kosten zu senken.

KI schneller
entwickeln und bereitstellen

Die kombinierten KI-Lösungen von NVIDIA und Partnern ermöglichen einen einfacheren, schnelleren Weg zu grafikprozessorbeschleunigten Deep Learning- und maschinellen Lernmodellen.

Mehr
Genauigkeit erzielen

Mithilfe von Deep Learning können Sie Ihre Algorithmen für die industrielle Inspektion und vorbeugende Wartung noch präziser arbeiten lassen

KI im
industriellen Maß nutzen

Profitieren Sie von der enormen Datenmenge Ihrer Geräte, um Ihre KI-Algorithmen schneller zu trainieren und Ihren Betrieb im großen Umfang zu optimieren.

Einheitliche Plattform für KI und HPC

Einheitliche Plattform für KI/HPC

Design

  • HPC
  • Modellierung und Simulation
  • Design für Herstellbarkeit und Wartungsfreundlichkeit

Lieferkette

  • Prognose
  • Optimierung der Lieferkette

Fertigung

  • Robotik
  • CV-Inspektion
  • Vorbeugende Wartung
  • Prozesskontrolle
     

Service

  • Vorbeugende Wartung
  • Inspektion vor Ort
  • Logistikoptimierung
  • Optimierung von Beständen

Beschleunigen Sie Ihre
rechenintensiven KI-Workflows

Mit Ihren Daten können Sie Ihre Algorithmen trainieren und Erkenntnisse fördern.

  • INDUSTRIELLE INSPEKTION

    INDUSTRIELLE INSPEKTION

  • VORBEUGENDE WARTUNG

    VORBEUGENDE WARTUNG

  • ROBOTIK

    ROBOTIK

Industrielle Inspektion

NVIDIA-Grafikprozessoren werden verwendet, um die präzisesten automatisierten Inspektionslösungen für die Fertigung von Halbleitern, Elektronik, Automobilkomponenten und Baugruppen zu entwickeln.

Mit den dazugehörigen Softwaretools ermöglichen Grafikprozessoren ein effizientes Training von Modellen für mehr Präzision und optimierte Inferenzbereitstellung in der Peripherie. Diese Modelle verbessern die Genauigkeit der industriellen Inspektion erheblich und führen zu reduzierten Testabweichungen und gesteigerter Wirkung bei höherer Durchsatzleistung.

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Halbleiter

Steigerung der Rendite um 1 %, wodurch der Jahresgewinn um 60 Mio. € erhöht wird

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Electronics

64 % geringere Raten bei Testabweichungen

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Automobil

200 % Automobil-Inspektionsdurchsatz

Industrielle Inspektionspartner

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Cognex-Logo
Halcon-Logo
Spyglass-Logo
Hewlett Packard-Logo
Lenovo-Logo
Adlink-Logo
Dynics-Logo

Vorbeugende Wartung

Grafikprozessorbeschleunigte vorbeugende Wartungslösungen helfen Industrieunternehmen dabei, die Betriebskosten zu senken, indem sie eine höhere Genauigkeit als herkömmliche Methoden für maschinelles Lernen zur Prognose von Gerätefehlern liefern.

Durch die Reduzierung von Defekten und ungeplanten Ausfallzeiten ermöglichen es die NVIDIA-Grafikprozessoren und die Zusatzsoftware Industrieunternehmen, intelligenter und sicherer zu arbeiten und gleichzeitig die Betriebskosten zu senken.

Öl & Gas

Die Deep Learning-basierte Lösung für vorbeugende Wartung von Baker Hughes GE wird von NVIDIA unterstützt.R DGX . Sie liefert eine Wahrscheinlichkeitsorchestrierungs-Engine mit einem Katalog an Modellen, die von NVIDIA-Grafikprozessoren unterstützt werden, um Geräteausfälle zwei Monate im Voraus vorhersagen zu können. Die Lösung kann innerhalb von Wochen bereitgestellt werden,und bietet 4- bis 5-mal mehr Genauigkeit bei der Prognose von Gerätefehlern.

Luft- und Raumfahrt sowie Fertigung

Das NVIDIA-Ökosystem aus Softwarepartnern und Systemintegratoren bietet grafikprozessorbeschleunigtes maschinelles Lernen und vorbeugende Deep Learning-Wartungslösungen der nächsten Generation, sodass Sie ein Modell für mehr Präzision schneller trainieren können.

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Schnellere Bereitstellung

Beschleunigen Sie Ihre Ergebnisse mit vorgefertigten und vorab trainierten Deep Learning-Algorithmen, die speziell für industrielle Geräte entwickelt wurden.

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Mehr Genauigkeit

Erzielen Sie eine Verringerung falsch positiver Ergebnisse um 50 % und eine Reduzierung von 300 % bei falschen negativen Ergebnissen.

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Schnelleres Algorithmustraining

Sichern Sie sich ein 50-mal schnelleres Training.

Partner für vorbeugende Wartung

Baker Hughes GE-Logo
Logo Lockheed Martin
Conundrum-Logo
Spark Cognition-Logo
Data Monsters-Logo
Mobiliya-Logo
SFL Scientific-Logo
DeepVu-Logo

Robotik in der Fertigung

KI-fähige Smart Factories verändern die Fertigungsbranche. Dazu gehören alles von kompakten Robotern, die für bestimmte Aufgaben trainiert werden, bis hin zu autonomen Rovern, die Teile in Produktionsanlagen an kooperative Roboter (Kobots) liefern, die wiederum zusammen mit Menschen am Fließband arbeiten.

Roboter für autonome optische Inspektion (AOI) bieten jetzt effiziente Möglichkeiten, kleinste Defekte zu identifizieren und gleichzeitig die höchsten Qualitätsstandards beizubehalten. Autonome Maschinen helfen dabei, fertige Produkte innerhalb von Fabriken zu transportieren und selbstfahrende UGVs zu benachrichtigen, dass diese Produkte von der Fertigungshalle bis zu ihren endgültigen Zielen transportiert werden sollen.


Mit Lösungen wie NVIDIA Jetson® in der Peripherie oder Peripherieumgebung sowie NVIDIA Tesla® in der Cloud steigert die Industrierobotik die Effizienz und senkt gleichzeitig die Kosten.

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Mehr Genauigkeit

Erhöhen Sie die Genauigkeit bei der Robotermontage von 60 auf 95 %.

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Robotikinspektion

Automatisieren Sie wiederkehrende, fehleranfällige Aufgaben mit KI-fähigen Robotern, die mit Computer Vision ausgestattet sind.

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Logistikoptimierung

Verbessern Sie die Logistik und den Betrieb mit Robotern, die Teile am Fließband auswählen, transportieren und liefern.

Robotikpartner

Musashi-Logo
Canon-Logo
Fanuc-Logo
Foxconn-Logo
HPE-Logo
Caniao-Logo

Industrielle Lösungen von NVIDIA

Computing in der Peripherie beschleunigen

Computing in der Peripherie beschleunigen

Modernes Computing in der industriellen Peripherie erfordert GPU-gestützte Rechenleistung für die industrielle Inspektion und Robotik in Fabriken sowie die vorbeugende Wartung von Geräten und Assets vor Ort. Peripherie-Grafikprozessoren der NVIDIA-Klasse und Jetson-Lösungen beschleunigen die leistungsstärksten Peripherie-Computing-Systeme für diese Anwendungen und darüber hinaus.

Leistungsstarkes Computing für Rechenzentren

Leistungsstarkes Computing für Rechenzentren

Die grafikprozessorbeschleunigte NVIDIA Tesla-Computing-Plattform beschleunigt das Training von Modellen für Deep Learning und maschinelles Lernen erheblich, um Erkenntnisse zu liefern, die zuvor nie möglich waren. Von der Peripherie bis hin zu rechenzentrumgehosteten KI-Modellen – Tesla-Grafikprozessoren sind bei jedem großen Computersystem- und Serverhersteller verfügbar, um das Training von KI-Modellen in Ihrem Rechenzentrum zu beschleunigen.

Sie sind auch verfügbar in NVIDIA DGX-Systemen, die mit der DGX-Zusatzsoftware ausgestattet sind, um die Anforderungen von Deep Learning- und ML-Entwicklern schneller bereitstellen zu können.

Demokratisierung des Rechenzentrums mit der Cloud

Demokratisierung des Rechenzentrums mit der Cloud

Cloud-Computing hat durch die Demokratisierung des Rechenzentrums und bahnbrechende Veränderungen in Unternehmensprozessen ganze Branchen revolutioniert.

NVIDIA-Grafikprozessoren sind on demand in allen wichtigen Cloud-Plattformen weltweit verfügbar und NVIDIA GPU Cloud (NGC) bietet GPU-beschleunigte Container für eine einfache Bereitstellung, einschließlich Deep Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, MXNet und mehr.

Das NVIDIA-Anwendungsframework für Metropolis ist vollständig in Azure Edge IoT integriert und wird demnächst in Amazon Green Grass integriert.

Schnellere Bereitstellung mit Software

Schnellere Bereitstellung mit Software

NVIDIA-Softwarebibliotheken und -SDKs erstellen eine skalierbare Lösung, mit der Kunden Inferenz und KI in der Cloud, auf Ihren Servern oder in der Peripherie bereitstellen können. Diese Softwareinvestition ist darauf ausgelegt, die Zeit für die Implementierung der Kunden zu beschleunigen und die Gesamtkosten für die Entwicklung zu senken.

Zu diesen NVIDIA SDK-Investitionen gehören JetPack für Einbettung, DeepStream für IVA, Isaac TensorRT für Inferenz, Transfer Learning-Toolkit für die Optimierung von DNNs, NVIDIA-Grafikprozessor Cloud für Container und KI-Software und vieles mehr.

Außerdem arbeitet NVIDIA eng mit einem breiten Ökosystem an Partnern zusammen, um sofort einsatzbereite Lösungen zu bieten, die Kunden für Ihre Anwendungen nutzen können.

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