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偲倢新聞
02.11
2023
融合經驗塑造流程，讓 AI 在產線發揮無限價值
AINavi 2.0 融合經驗塑造流程 讓 AI 在產線發揮無限價值
在 AINavi 的開發維護過程中，偲倢開發團隊始終對市場導入趨勢保持高度敏感，過去的觀察讓我們深刻意識到，隨著AI視覺檢測技術在市場上的不斷擴展，產品需求也勢必持續變化。
例如在2020年，我們推測 2022-2024 將進入 AI 百家爭鳴的階段，因應 AI 技術的進入門檻日漸降低，將湧入大量系統整合商或小型軟體公司，透過前一階段的試驗使用者將更加關心 軟體標準化和模組化與否、AI技術在特定行業的實際應用經驗、以及產品的長期維護和未來擴展性等綜合性價值。（推薦閱讀：視覺再造：工業 AI 視覺檢測的演進與趨勢）
而站在此刻的時間點，我們也在長期與客戶協作下，逐漸能夠拼湊出下一階段的使用需求，藉此機會，偲倢團隊在2022 年末重新梳理 AINavi 的產品架構與規劃，為更好地貼近使用者需求，偲倢的研發團隊展開浩大的 AINavi 2.0 計畫。
在 AINavi 2.0，我們在意的遠不止 AI 導入，更是期盼能為客戶解決長期在生產和製程所遇到的難題和挑戰，因此我們將過往導入經驗化為軟體流程，以更彈性的軟體架構，協助使用者持續迭代AI 模型，以符合產線需求，讓 AI 發揮無限的價值。此次更新有幾個亮點，以下將個別介紹
專案式管理：保留資產運用最大彈性
在 AINavi 2.0，我們一改過去模型管理的方式，改以專案獨立管理模型與訓練集，保留彈性的同時減少記憶體負擔。此變動的重點也是為了方便使用者可以重複或更加多元的利用訓練集，快速地選取所需的圖資進行不同梯次的模型訓練。
在 AINavi 2.0，我們一改過去模型管理的方式，改以專案獨立管理模型與訓練集，保留彈性的同時減少記憶體負擔。此變動的重點也是為了方便使用者可以重複或更加多元的利用訓練集，快速地選取所需的圖資進行不同梯次的模型訓練。
靈活模型迭代：從經驗中進化
經驗化為流程，這是我們的核心概念。AINavi 2.0 的模型迭代不僅建立在軟體架構上的創新，更注重於偲倢過去於各產業各工廠的經驗。無論您對AI的掌握程度如何，我們的流程都能夠讓您實現符合產線需求的模型。
開放生態系統：兼容多元模型
我們理解創新的力量來自於多樣性，透過開放的生態系統，除原先偲倢針對工業檢驗目的所優化的多種演算法，也將支援第三方模型的導入。我們深諳沒有『最好』的通用模型，只有最適合您產線需求的模型，當您依據自身需求開發對應演算法時，我們致力於提供卓越且便利的軟體，以節省企業開發維護的資源和時間。
個性化推論設定：即時掌握最佳判斷
每個產品的檢測標準都是獨一無二，AINavi 2.0的推論設定將幫助您掌握最佳的判斷。不管檢測標準如何變化，透過介面設計都能讓您能夠輕鬆地調整推論閥值，隨時因應變化的檢測標準。
導入 AI 瑕疵檢測時，這些問題也困擾您嗎？
在AI技術的應用過程中，我們瞭解到許多使用者常常陷入模型效果不佳、無法優化的困境，感到手足無措。AINavi 2.0旨在改變這一現狀，提供新的工具和策略，協助使用者有效提升模型效能，從而達到更好的檢測結果。
同時，我們也深知標註資料耗時耗力，不管是因應模型或是檢測需求，時常遇到需要捲土重來的情況。AINavi 2.0 具備輕巧便於上手的框選、多邊形和畫筆等標註工具，本次更是因應標註痛點推出標註助理－Quick Mark小工具，點擊間能夠輕鬆完成瑕疵標註。
另外，在產品生產過程中，檢測標準時常因應產線規劃而異動，這可能促使模型需要重新標註並訓練，重工外也沒有效率。透過個性化推論設定的功能，讓使用者能夠隨時根據檢測標準的變化，靈活地調整模型的判斷閥值，確保模型的適應性和準確性。此將大大簡化檢測標準變動帶來的困難，讓使用者能夠更迅速地響應內部或市場需求。
AINavi 2.0正是因應模型效果、標註耗時、檢測標準異動等使用者在實際應用中遇到的痛點而生的解決方案。
歡迎聯繫我們取得AINavi 2.0 搶先試用！
