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亞馬遜云科技日前宣布，全球能源管理和自動化領域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家施耐德電氣選擇亞馬遜云科技作為其首選的云和機器學習服務提供商，支持其在中國構建智能工業(yè)視覺質(zhì)量檢測解決方案 -- “云-邊協(xié)同AI工業(yè)視覺檢測平臺”。利用亞馬遜云科技廣泛而深入的云服務，包括機器學習、數(shù)據(jù)庫和計算服務，施耐德電氣在云端實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲和標注及模型訓練，并把云端模型下發(fā)到產(chǎn)線邊緣側，執(zhí)行邊緣推理。該解決方案率先在施耐德電氣武漢工廠上線，顯著提高了生產(chǎn)線的檢測效率，將誤檢率降低0.5%以內(nèi)，并實現(xiàn)了零漏檢率。

亞馬遜云科技機器學習服務Amazon SageMaker可幫助開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家快速構建、訓練和部署機器學習模型。借助Amazon SageMaker，施耐德電氣能夠成功且準確地構建適應實際制造場景的機器學習模型，通過將生產(chǎn)線的產(chǎn)品圖像與合格產(chǎn)品的標準樣品進行對照，通過自動化的工業(yè)視覺檢測來識別產(chǎn)品中的復雜缺陷。

亞馬遜云科技的Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）服務可幫助客戶在云中設置、操作和擴展關系型數(shù)據(jù)庫。該解決方案使用工業(yè)相機捕捉生產(chǎn)線上的產(chǎn)品圖像，將每個產(chǎn)品的正樣本圖像索引存儲在Amazon RDS中，以便Amazon SageMaker引擎進行調(diào)用來實現(xiàn)推理計算。

Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）是一種高度安全、可靠且可擴展的容器運行方式。施耐德電氣使用Amazon ECS輕松部署、管理和擴展容器化應用程序，實現(xiàn)機器學習模型在生產(chǎn)線邊緣設備的容器中的輕松部署和管理。