初創公司使用 NVIDIA Metropolis 視覺 AI 和 Jetson 邊緣 AI 平臺提高生產線效率。

這個故事要從 2022 年柏林 Merantix 風險投資工作室說起，當時 Silviu Homoceanu 和 Max Fischer 一致認為 AI 可以在改進制造業方面發揮重要作用。于是，兩人創辦了 Deltia.ai，通過在NVIDIA Jetson AGX Orin模塊上運行NVIDIA Metropolis視覺 AI 平臺，來測量并幫助優化生產線流程。

Homoceanu 和 Fischer 二人都有 AI 背景。Homoceanu 曾在大眾汽車公司負責自動駕駛軟件，而 Fischer 則創辦了一家初創公司，幫助 40 多家工廠實現了數字化。

Deltia 是 NVIDIA Metropolis 的合作伙伴。該公司估計其軟件平臺現在可將客戶生產線的性能提升高達 20%。

使用 Deltia 平臺的客戶包括加熱泵制造商 Viessman、工業電子公司 ABB 等。Viessman 目前有 15 個站點運行 Deltia，并計劃將來在更多生產線上使用該軟件。生產經理預計當所有生產線都與 Deltia 相連時，整體生產力將提高 50%。

Deltia 首席技術官 Homoceanu 表示：“我們為用戶提供的儀表盤如同制造業的谷歌分析。在我們安裝這些傳感器兩周后，他們就能看到這個儀表盤以及后臺發生的神奇變化。”

獲取生產線洞察，

以推動數字化轉型

當攝像頭開始收集生產線上的數據時，Deltia 就會利用這些信息來訓練 NVIDIA 加速計算模型，該模型能夠監控生產線上的活動。然后，該軟件利用部署在邊緣 Jetson AGX Orin 模塊上的這些模型來收集運營洞察。

這些基于 Jetson 的系統會持續監控攝像頭流并提取元數據。這些元數據可以確定產品到達特定站點、被加工以及離開站點的確切時間點。生產線經理和流程改進人員可通過 Deltia 的定制儀表板獲得這些數字信息，這有助于他們發現瓶頸并加速生產線的產出。

Homoceanu 表示：“TensorRT幫助我們壓縮了復雜的 AI 模型，以一種經濟的方式使多個站點可以共享一臺 Jetson 設備。”

使用 Jetson Orin 獲得

基于邊緣 AI 的客戶洞察

除了識別快速優化措施外，Deltia 的分析功能還有助于實現生產流程的逐小時可視化。這意味著當生產偏離預測目標范圍時，Deltia 可以快速發出警報并持續追蹤產量、周期時間及其他關鍵性能指標。

它還能幫助繪制整個工廠車間的流程圖，并對行走路線和車間布局等方面提出改進建議。Deltia 的一家客戶通過該平臺發現材料貨架離工人太遠，導致了不必要的長時間周期和產量限制。在將貨架移動后，其產量提高了 30% 以上。

Deltia 不僅可以用于改進流程，還可以幫助監控機器的詳細狀態、預測機器零件的磨損時間，并提出提前更換建議，從而為用戶節省時間和金錢。該平臺還能提出能源使用優化方面的建議，以此降低運營成本和維護費用。

Deltia.ai 首席執行官 Fischer 表示：“我們的愿景是為制造商提供能夠實現空前效率的工具。客戶使用了我們在 NVIDIA Jetson Orin 上運行的視覺模型后，生產力提高了 30%，這充分證明了我們的技術所蘊含的變革潛力。”

Deltia 是 NVIDIA 初創加速計劃會員，該計劃專門面向領先的初創公司。