研究概要尽管我们的生活越来越在线化,但我们仍然生活在一个物理世界,技术创新的极限由物理设备的质量决定,经济的制造能力决定商品的价格。 物理设备质量控制的失败可能会造成高昂的代价。例如,2016 年三星召回250 万部 Galaxy Note 7,损失达53 亿美元,原因是电池发热并引发火灾。特斯拉不得不召回2023 年 11 月至 2024 年 4 月期间生产的所有 Cybertruck,原因是油门踏板可能被困在车辆内饰内,从而危及驾驶员的生命。波音工厂的生产故障导致阿拉斯加航空 1282 号航班的舱门在 16000 英尺的飞行途中被炸飞;如果这种情况发生在巡航高度,乘客很可能就会死亡。 然而,人工智能质量的提高提供了一个机会,可以帮助公司在产品投入生产之前更有效地识别和纠正缺陷,从而改善整个质量控制和制造流程。 Lumafield希望通过 CT 扫描构建高质量的制造数据集来抓住这一机遇,以提高准确性并降低工业检查的成本,并最终实现完全自主制造。 X 射线计算机断层扫描 (CT) 扫描(您可能在医生办公室听说过称为“CAT”扫描)从不同角度拍摄多个图像,以构建目标的 3D 模型。在医学上,这有助于帮助医生诊断撕裂和骨折。 CT 扫描可以在制造业中以同样的方式使用,帮助公司在产品交付给公众之前更有效地识别和修复产品缺陷,而无需依赖传统的和潜在破坏性的测试方法。然而, 高成本历来阻碍小公司获得工业 CT 扫描。 Lumafield 提供名为 Neptune 和 Triton 的低成本工业 CT 扫描仪,以及名为 Voyager 的基于浏览器的 CT 分析系统,使公司能够以经济实惠的方式检查和提高制造质量。然而,局部 CT 成像解决方案只是第一步。在 2024 年 9 月接受 Contrary Research 采访时,Lumafield 首席执行官Eduardo Torrealba解释说,Lumafield 的更大愿景是使用多次扫描的数据来实现完全自动化的制造流程。 目前,在线上尚不存在广泛、高质量的制造信息数据库,因此很难训练人工智能来识别和解决产品缺陷。然而,随着时间的推移,Lumafield 希望通过扫描建立该数据库。随着从客户那里收集更多数据点,其 Atlas AI 代理将更有效地识别产品异常并加快质量保证和制造流程。 要了解有关 Lumafield 以及该公司如何应对这一质量控制机会的更多信息,请查看我们关于该公司的新备忘录,以及我们最近在 Research Radio 上与 Lumafield 首席执行官 Eduardo Torrealba 的对话。
Moveworks 成立的目的是让员工的问题能够更快得到解答。其 AI Copilot 与员工已经使用的数十种应用程序集成,例如 Slack 和 Microsoft Teams,这样他们就可以立即得到问题的答案,而无需中断工作流程。要了解更多信息,请在此处阅读我们的完整备忘录并查看下面的一些空缺职位:
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在 Contrary Research,我们正在打造了解私营科技公司的最佳起点。我们无法独自完成这件事,我们也不想这样做。我们专注于汇集各种不同的观点。 这就是我们开放研究奖学金申请的原因。过去,我们曾与软件工程师、 产品经理、 投资者等合作。如果您有兴趣研究和撰写有关科技公司的文章, 请在此处申请! 每周都想要这些吗?
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相反的研究纲要#109
工厂 CT 扫描:Lumafield 计划如何使用人工智能重塑制造业,以及 MoveWorks 和 Cointracker 上的新备忘录。
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