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网上研讨会:采用基于 Python 和神经网络的 Edge AI 加速可预测性维护的实现

最新更新时间:2019-07-09
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7月25日 - 网上研讨会

7月25日  |  10:00 - 12:00

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研讨会背景

可预测性维护(PdM)技术用于随时监控在役设备的状况,同时预测何时需要进行维护。这比正常或定期进行的预防性维护更能节约成本,而且另一个好处是无需系统停机进行检测。现如今,随着人工智能技术的发展,无论是工厂,医院或者其他环境中,对某些重要设备的性能或运作的细微变化,机器都能做到比人类更早地发现和识别它们。


基于赛灵思技术的系统可以结合人工智能,通过采用“可预测性维护”的方案减少设备停机时间,从而最大限度地提高生产力。赛灵思的基于 Python 和神经网络的Edge AI 解决方案简化了硬件加速的可预测维护方案的实现,从而可以持续性地监控重要资产,分析数据,以及智能地为这些系统规划服务。


在本次网络研讨会当中,您将看到赛灵思是如何在工业电机上完成这项工作的,并且我们还能做的更多。

主讲嘉宾

翁羽翔

工业,医疗市场经理

赛灵思公司

翁羽翔 (Trevor Weng)先生现任赛灵思公司工业,医疗市场经理,负责亚太工业和医疗市场策略与业务发展工作。他在通信,半导体和嵌入式行业拥有超过11年的工作经验。在加入赛灵思之前, 他曾经在Huawei和Intel从事嵌入式产品研发及营销工作。Trevor持有同济大学自动化硕士学位。


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