无论是备品备件服务、工作效率还是交货速度，我们始终追求做到更好。

“效率”是所有制造企业都在关注的重要因素。我们的调查显示，智能工厂项目最常见的内部目标就是提高产品质量（50%），其次是提高资产利用率（47%）。

特别是在高端制造业，传统工厂的检测工序通常由人工完成，这一流程既耗时，又容易出错。特别是一些对安全性要求较高的产品，比如风力涡轮机，及时微小的偏差也可能造成灾难性的后果。

利用图像识别与机器学习技术，就可以让质量控制过程实现自动化。包括x光在内的影像数据能够利用算法来进行分析，从而快速识别异常。例如，富士通帮助西门子歌美飒公司实施了一套基于AI机器学习的质量控制系统，将他们的风力涡轮机图像扫描时间缩短了60%。

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