AI를 엣지로 가져오기 - 애플리케이션 사례

어드밴텍 AI 엣지 솔루션– MIC Jetson 시리즈는 내장 모듈에서 GPU 워크스테이션의 모든 성능을 제공하는 완전한 NVIDIA® Jetson™ 플랫폼을 기반으로 합니다. 엄격한 검증을 통해 열, 기계 및 전기 호환성을 보장하고 산업용 수준의 진동 방지, 고온 작동 기능 및 모듈식 소형 설계를 갖춘 어드밴텍의 MIC Jetson 시리즈는 보안 감시, 운송 및 제조 분야에 완벽한 하드웨어 플랫폼입니다. 

사례 1 - 트래픽 최소화

MIC-720AI는 AI 추론 기술을 활용하여 방대한 양의 수집된 데이터에 대한 트래픽 모니터링을 수행합니다. 물체 추적에 사용되는 기존 차량 인식 방법을 능가합니다.

MIC-720AI는 메타데이터가 패키징되어 중앙 제어실로 전송되는 도로변에서 딥 러닝 컴퓨팅 요구 사항을 충족합니다. 또한 다른 교통 장비와 통합할 수 있는 여러 인터페이스를 제공합니다.

사례 2 - 주요 교차로 대기시간 개선

타이페이 신호등의 긴 카운트다운은 보행자가 넓은 도로를 안전하게 건널 수 있도록 일정하고 충분한 시간을 제공하기 위해 존재합니다. 보행자와 차량이 적은 자정 무렵에는 이러한 조치가 부담이 됩니다.

이 AI 시스템을 배치한 후 간선도로의 빨간불 야간 대기 시간은 35% 감소했고 간선도로의 초록불 기간은 7~79% 증가했습니다. 또한 매년 약 23톤의 이산화탄소 배출량을 줄이고 교차로당 연간 약 183만 TWD의 경제적 이익을 창출합니다.

사례 3 - 최신 머신 비전 기술로 건강한 벌집 개체군 추적

최근 몇 년 동안 양봉가들은 매년 겨울에 모든 꿀벌 군락의 평균 30%를 잃고 있다고 보고했습니다. 이는 경제적으로 감당할 수 있는 것으로 간주되는 손실의 두 배입니다. 마찬가지로 야생 꿀벌 개체군도 감소하고 있습니다.

따라서 우리는 미래의 벌집 손실을 제한하기 위해 벌집 건강, 벌 행동 및 여왕벌 실패에 대해 더 많이 알아야 합니다. 이제 벌통의 상태를 완벽하게 파악하기 위해 SAS는 다양한 IoT 데이터를 수집 및 시각화하고 비디오 및 오디오 데이터에서 AI 분석을 사용할 수 있어야 합니다.

사례 4 - 쿠키 공장의 품질 관리

베이커리의 일관된 품질을 유지하기 위해 MIC-720AI는 다양한 AI 모델을 배포하여 모든 쿠키가 생산 라인에서 잘 구워지도록 합니다.

육안 검사를 통해 수행되는 기존의 품질 관리 절차와 비교하여 AI 추론은 개별 쿠키가 굽는 방식의 미묘한 차이를 감지하고 품질 표준에 맞게 오븐을 조정하며 덜 굽거나 너무 많이 구운 제품을 방지합니다.

사례 5 - AI 모니터링으로 식품 공장의 위생 및 품질 보호

식품 가공 회사는 손 씻기를 모니터링하고 엄격한 손 씻기 요구 사항을 시행하는 동시에 공장의 생산성과 효율성을 유지할 수 있는 시스템의 이점을 크게 누릴 수 있습니다. AI 시스템은 이를 수행하고 문제가 발생하면 관리자에게 즉시 알림을 보냅니다.

사례 6 - AI 섬유 결함 검사

AI 추론에는 높은 계산이 필요하며 계산을 가속화하려면 GPU 기반 솔루션이 필요합니다. MIC-730AI는 NVIDIA® Jetson AGX Xavier™ GPU로 구동되며 엣지 AI 시스템으로 사용됩니다. MIC-730AI의 뛰어난 처리 능력으로 고정밀 섬유 제품을 보다 빠르고 정확하게 자동 검사가 가능합니다.

AI 추론 기술을 사용한 섬유 결함 검사는 가장 미묘한 결함을 효율적으로 식별하고 고품질 제품을 보장합니다.

사례 7 - 방열판에 대한 다중 모델 AI 검사

MIC-730AI는 AI 이미지 분석을 통해 외관 결함이 있는 방열판을 비교 식별합니다. 이는 소프트웨어 및 하드웨어를 수입하기 전에 클라이언트로부터 수집한 불량 제품 이미지를 AI 모델 교육 시스템에 제공함으로써 가능합니다. AI 모델이 관련 훈련을 완료하면 훈련된 모델을 MIC-730AI에 배치합니다.

그런 다음 AI 육안 검사를 수행하여 평탄도를 평가하고 일반적인 물리적 규칙으로 분류하기 어려운 찌그러짐, 얼룩, 긁힘 및 기타 결함을 식별할 수 있습니다.

Case 8-AI Analysis: Identifying Critical Production Bottlenecks

Human Factor Information Datamation AI System은 카메라를 사용하여 작업자의 행동을 기록한 다음 AI 추론을 통해 이미지와 비디오를 분석합니다. 이 시스템은 병목 현상을 식별하고 생산 효율성을 개선하는 파운드리를 지원합니다.

5개의 주요 전자 제조 서비스 파운드리가 이 시스템을 채택합니다. AI 딥 러닝 소프트웨어의 도움으로 공장은 단 2개월 만에 시간당 단위(UPH)를 5% 늘렸습니다.

사례 9 - 표준 IP 비디오 카메라 기반의 엣지 AI 보안 시스템

엣지 AI를 사용하면 일반 카메라의 비디오 스트림을 네트워크 엣지에서 실시간으로 분석하고 중요한 보안 결정을 내리는 데 사용 가능합니다. 트리거된 이벤트가 실제 침입인지 아니면 거짓 경보인지 감지할 수 있으며 녹화된 비디오 및 사진과 함께 즉시 휴대폰으로 알림을 보냅니다. 무엇보다 보안 시스템에 추가 비용이 들지 않고 값비싼 센서를 설치하지 않으며 높은 유지 관리 비용이 들지 않아 미리 설치된 보안 카메라를 사용하여 가족과 자산을 안전하게 지킬 수 있는 완벽한 솔루션입니다. 

사례 10 - AI 강화된 실내 및 실외 시설 안전

현대 건설 현장은 20~30개의 라이브 스트림을 동시에 분석하는 실시간 시각 감지 시스템을 활용합니다. 이러한 시스템에서 시각적 AI는 현장 작업자와 장비의 가시성을 높여 직원이 이동 중인 기계에 부주의하게 접근하는 등 잠재적으로 위험한 상황에 대한 대응력을 향상시킵니다. 클라우드를 통해 화면이 있는 모든 장치에 실시간 비디오 피드를 제공할 수 있습니다. 비극이나 사고를 방지하기 위해 실시간 경보가 화면으로 전송되고 SMS와 이메일을 포함한 방법을 통해 전송됩니다.

사례 11 - AI 스마트팩토리 전환을 위한 "화면 데이터 추출기(SDE)"

GoodLinker와 Advantech는 소프트웨어와 하드웨어를 통합하여 데이터 수집 문제를 해결하기 위해 Screen Data Extractor(SDE)를 설계했습니다. 어드밴텍의 MIC-710AIX 산업 등급 엣지 AI 컴퓨터는 GoodLinker OCR 인식을 활용하여 탁월한 SDE 솔루션을 제공합니다. 이 시스템은 VGA/HMI 데이터 출력을 이용하여 화면에 표시되는 데이터를 눈으로 인식하고 기록합니다. SDE는 외부 장치입니다. 따라서 생산 계획 및 생산 라인에 미치는 영향을 최소화하면서 데이터 수집을 완료합니다.

사례 12-자율 주행 차량의 잠재적 응용 분야 탐색

최근 몇 년 동안 자율주행 기술은 급속도로 발전했습니다. 그러나 대만의 자동차 산업은 시장 수요에 의해 주도되기 때문에 자율주행차의 개발은 제한적입니다. 이에 따라 대만 정부는 자율주행 기술 확산을 위해 자율주행 버스를 강조하고 있습니다.

사례 13-UV 소독 로봇을 이용한 종합 살균

심각한 COVID-19 팬데믹 상황에서 바이러스로 인한 위협을 제거하기 위해 환경을 주기적으로 자주 소독하는 것도 필수적입니다. 소독 작업을 위해 인력을 파견하는 것은 특히 고위험 분야에서 매우 위험하며, 사소한 인적 오류로 인해 감염원이 누출되어 발병을 시작할 수도 있습니다. 인간을 로봇으로 대체함으로써 감염 위험을 크게 낮추고 안전한 환경을 효과적으로 유지 가능합니다.

사례 14 - 물류 차량을 위한 AI 지원 안전 운전 환경

많은 물류 차량이 성공적인 상품 배송과 운전자 안전을 보장하기 위해 트럭에 AI 감시 시스템을 설치하고 있습니다. 일부 차량 감시 시스템은 지속적인 학습 기능이 부족합니다. 그들은 일반적으로 미리 결정된 우발 상황에 따라 판단하여 오판을 초래합니다. 전문 AI 솔루션 제공업체인 ZH-AOI는 작년에 전자 상거래 차량을 위해 수백 세트의 AI 차량 관리 시스템을 구축했습니다.

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