数字双胞胎初创企业为制造商提供了指导

i-5O是一家位于硅谷的早期初创公司，开发了由计算机视觉驱动的专有数字双胞胎，帮助制造商跟踪、测量和改进手工生产流程。该公司首席执行官兼联合创始人高锟(Albert Kao)介绍了该公司的一些背景。

问:贵公司的背景是什么?贵公司是如何成立的?为什么成立?

花王:我们公司的创始团队带来了丰田和斯伦贝谢的制造经验，优化和自动化离散和连续的过程。早在2014年，斯伦贝谢的联合创始人兼首席技术官Khizer Hayat就致力于为人工流程提供可见性和可追溯性，当时他们尝试了许多不同的技术，包括物联网传感器和可穿戴设备，结果发现没有一种技术适合跟踪人工动作。根据这一经验，Khizer确定最好的解决方案是使用深度学习驱动的计算机视觉软件，该软件可以复制人类工业工程师所执行的视觉观察工作。早在2014年，Khizer就试图找到一家可以提供这种解决方案的供应商，但由于当时人工智能技术还没有足够发达，无法支持这种应用。

i-5O于2018年8月启动，当时深度学习算法、硬件和数据处理能力已经发展到可以构建商业解决方案的程度。

问:你们的产品、软件和服务解决了哪些问题?

花王:尽管自动化和机器人技术取得了进步，但事实上，制造环境中的许多流程实现自动化是困难和昂贵的。因此，如今超过70%的制造任务仍由人工操作人员执行。虽然人类非常适合需要灵巧、灵活和解决问题技能的复杂操作，但他们不像机器那样一致，并且导致了生产中80%以上的工艺偏差。

当制造商想要分析和改进他们的人工流程时，他们目前必须派人类工业工程师进行可视化的根本原因分析或人工时间研究。这种过时的技术已经使用了100多年，它存在缺陷，因为生成的数据是半小时到一小时的样本，而且在秒表下工作时，人类操作员往往以不具代表性的速度工作。结果是，如今的制造商在跟踪和优化他们的手工流程方面基本上是盲目的。

这就是为什么我们开发了一个由深度学习驱动的计算机视觉系统，可以跟踪车间中人、机器和材料之间的交互。我们的系统连续自动地为车间的任何流程生成带时间戳的周期时间数据。系统生成的数据可用于实时检测人工工艺偏差，并用于工艺改进项目。

问:哪些特定的行业或细分市场将从你们的解决方案中受益最大，或者你们的产品是针对哪些特定行业或细分市场的?

花王:我们的产品目前针对汽车、医疗设备、钢铁、工业机械和家用电器领域。

问:你们的产品与其他可用的产品有什么不同?

花王:目前市场上的产品都是针对单独的人、机器或材料的单个元素进行优化。从我们在车间工作中获得的经验来看，我们观察到制造商面临的主要挑战并不是由这三个元素中的一个单独产生的，而是这三个元素之间相互作用所产生的复杂性的结果。因此，我们已经构建了我们的解决方案，以便工程师可以可视化产生最多问题的复杂交互。

问:准备利用你们的产品需要哪些步骤?

花王:要想充分利用我们的服务，最重要的一步是对云友好，并拥有稳定、快速的互联网连接。我们的解决方案是一个边缘和云系统的混合，我们在本地和云上处理数据，以提供无缝的现代用户体验。

问:您是否整合了(哪些)标准来提供互操作性，以及如何整合?

花王:我们的解决方案可以使用ODBC/JDBC连接与现有的数据库系统集成。

问:从开发/初创到商业化，你们正在进行哪些重要的转变，让你们的客户和潜在客户知道?

花王:我们目前正在与一群具有前瞻性思维的客户合作，他们渴望利用人工智能的最新发展，并有能力影响我们的产品路线图。然后，这项工作的经验教训被转化为大众市场。

问:在未来5年多的时间里，你如何看待这个市场和你的解决方案?工程师们现在可以做些什么来为未来做准备?

花王:我们认为计算机视觉和远程监控市场在未来五年内将显著增长，原因包括人工智能技术的进步、在竞争激烈的全球市场中提高效率的需求、工厂从中国回流到美国，以及对远程监控系统在社交距离工作环境中的持续需求。

从我们所看到的，最成功的工程师都花时间研究人工智能和计算机视觉系统。另一个重要的因素是，最成功的工程师对他们的组织结构有深刻的理解，这样他们就可以推动涉及众多利益相关者的真正变革。

问:你们是如何宣传并教育潜在买家你们在做什么?

花王:目前，我们通过直销策略和战略合作伙伴来接触和教育潜在买家。我们的主要合作伙伴之一是加拿大下一代制造业超级集群，该集群在未来三年内有2.3亿加元(CAD)用于先进制造业项目。加拿大下一代制造公司投资了一个由安赛乐米塔尔领导的钢铁生产数字化联盟，我们是其中的成员。

问:你们的市场策略是什么?(直销、分销商、系统集成商、服务和授权的组合是什么?)

花王:我们目前正在推行直销战略，并愿意与具有前瞻性的分销商合作。

问:贵公司的网站地址是什么?感兴趣的工程师如何获得有关贵公司产品的更多信息?

花王:我们的网址是https://i-5o.ai．想要获得更详细的信息，感兴趣的工程师可以使用这个链接https://i-5o.ai/success-stories并使用密码人机。

问:我们的订阅者还应该知道哪些我们没有涉及到的内容?

花王:目前，制造业将整体设备效率(OEE)作为衡量车间生产率的关键绩效指标。与我们合作的公司发现，仅靠OEE指标是不够的，因为机器在一天结束时仍然需要人工操作人员来进行材料处理、转换和维护。通过只关注OEE，制造商忽略了车间行动的催化剂，即人工操作员。这就是为什么现在制造业中最具创新力的公司开始考虑不太受欢迎的整体劳动效率(OLE)来管理他们的运营。OLE计算现在之所以成为可能，是因为由深度学习支持的计算机视觉软件可以执行过去由人类工业工程师执行的时间研究。

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