Lorsqu’il est mis en œuvre correctement, le Deep learning peut permettre de réaliser des économies mesurables, d’optimiser les processus inefficaces et d’accroître le rendement.
Cependant, le déploiement efficace du Deep learning nécessite une planification et un alignement minutieux entre les équipes. Ce guide vous guide à travers les meilleures pratiques et aborde les questions courantes pour vous aider à garantir la réussite de votre projet.
Ce que vous apprendrez de ce guide :
- En quoi le Deep learning diffère-t-il de la vision industrielle traditionnelle et pourquoi il est important pour l’inspection ?
- Comment calculer le retour sur investissement – à la fois direct (économies de coûts, rendement) et indirect (améliorations de la qualité, moins de faux rejets)
- Ce qui fait un bon premier projet, notamment la portée, intégration et les critères de réussite
- Qui avez-vous besoin dans votre équipe ? Des rôles clés comme les développeurs de vision, les experts de la qualité, les étiqueteuses d’images et les collecteurs de données
- Un guidage étape par étape tout au long du cycle de vie du projet, du prototypage et de la collecte de données à l’optimisation, la validation et le déploiement
Que vous veniez de commencer ou de vous développer, ce guide fournit un cadre éprouvé pour déployer le Deep learning avec succès dans l’usine.
Téléchargez le Guide de déploiement du Deep learning et préparez votre équipe à une automatisation plus intelligente, à de meilleures inspections et à un retour sur investissement plus élevé.
