Beschleunigen Sie die Bereitstellung intelligenter Maschinen mit NVIDIA IGX, einer industriellen Edge-KI-Plattform für hohe Leistung und erweiterte funktionale Sicherheit.
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.
Die kombinierten KI-Lösungen von NVIDIA und Partnern ermöglichen einen einfacheren, schnelleren Weg zu grafikprozessorbeschleunigten Deep Learning- und maschinellen Lernmodellen.
Mithilfe von Deep Learning können Sie Ihre Algorithmen für die industrielle Inspektion und vorbeugende Wartung noch präziser arbeiten lassen
Profitieren Sie von der enormen Datenmenge Ihrer Geräte, um Ihre KI-Algorithmen schneller zu trainieren und Ihren Betrieb im großen Umfang zu optimieren.
Mit Ihren Daten können Sie Ihre Algorithmen trainieren und Erkenntnisse fördern.
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.
Steigerung der Rendite um 1 %, wodurch der Jahresgewinn um 60 Mio. € erhöht wird
64 % geringere Raten bei Testabweichungen
200 % Automobil-Inspektionsdurchsatz
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.
Beschleunigen Sie Ihre Ergebnisse mit vorgefertigten und vorab trainierten Deep Learning-Algorithmen, die speziell für industrielle Geräte entwickelt wurden.
Erzielen Sie eine Verringerung falsch positiver Ergebnisse um 50 % und eine Reduzierung von 300 % bei falschen negativen Ergebnissen.
Sichern Sie sich ein 50-mal schnelleres Training.
KI-fähige Smart Factories verändern die Fertigungslandschaft. Dazu gehört alles von kompakten Robotern, die für bestimmte Aufgaben trainiert sind, und autonome Rover, die Teile in Produktionsanlagen an kooperative Roboter („Cobots“) liefern, die zusammen mit den Mitarbeitern am Fließband arbeiten.
Dank der durchgängigen Lösungen, die von NVIDIA EGX und Jetson™ in der Peripherie mit NVIDIA-Grafikprozessoren in der Cloud unterstützt werden, sind die Ergebnisse der Industrieroboter effizienter und senken die Kosten im großen Stil.
Erhöhen Sie die Genauigkeit bei der Robotermontage von 60 auf 95 %.
Automatisieren Sie wiederkehrende, fehleranfällige Aufgaben mit KI-fähigen Robotern, die mit Computer Vision ausgestattet sind.
Verbessern Sie die Logistik und den Betrieb mit Robotern, die Teile am Fließband auswählen, transportieren und liefern.
Das moderne Computing in der industriellen Peripherie erfordert GPU-gestützte Rechenleistung für die industrielle Inspektion und Robotik in Fabriken sowie die vorbeugende Wartung von Ausrüstung und Geräten vor Ort. NVIDIA EGX- und Jetson-Lösungen beschleunigen selbst die leistungsstärksten Edge-Computing-Systeme für diese Anwendungen und darüber hinaus.
Die NVIDIA-Rechenzentrumsplattform macht das Training von Modellen für Deep Learning und maschinelles Lernen erheblich schneller und liefert so Erkenntnisse, die bisher nicht erzielt werden konnten. Vom Edge bis zu im Rechenzentrum gehosteten KI-Modelle: NVIDIA Data Center Tesla-Grafikprozessoren sind bei jedem wichtigen 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.
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.
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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