这个故事要从 2022 年柏林 Merantix 风险投资工作室说起，当时 Silviu Homoceanu 和 Max Fischer 一致认为 AI 可以在改进制造业方面发挥重要作用。于是，两人创办了 Deltia.ai，通过在 NVIDIA Jetson AGX Orin 模块上运行 NVIDIA Metropolis 视觉 AI 平台，来测量并帮助优化生产线流程。
Homoceanu 和 Fischer 二人都有 AI 背景。Homoceanu 曾在大众汽车公司负责自动驾驶软件，而 Fischer 则创办了一家初创公司，帮助 40 多家工厂实现了数字化。
Deltia 是 NVIDIA Metropolis 的合作伙伴。该公司估计其软件平台现在可将客户生产线的性能提升高达 20%。
使用 Deltia 平台的客户包括加热泵制造商 Viessman、工业电子公司 ABB 等。Viessman 目前有 15 个站点运行 Deltia，并计划将来在更多生产线上使用该软件。生产经理预计当所有生产线都与 Deltia 相连时，整体生产力将提高 50%。
Deltia 首席技术官 Homoceanu 表示： “我们为用户提供的仪表盘如同制造业的谷歌分析。在我们安装这些传感器两周后，他们就能看到这个仪表盘以及后台发生的神奇变化。”
获取生产线洞察，以推动数字化转型
当摄像头开始收集生产线上的数据时，Deltia 就会利用这些信息来训练 NVIDIA 加速计算模型，该模型能够监控生产线上的活动。然后，该软件利用部署在边缘 Jetson AGX Orin 模块上的这些模型来收集运营洞察。
这些基于 Jetson 的系统会持续监控摄像头流并提取元数据。这些元数据可以确定产品到达特定站点、被加工以及离开站点的确切时间点。生产线经理和流程改进人员可通过 Deltia 的定制仪表板获得这些数字信息，这有助于他们发现瓶颈并加速生产线的产出。
Homoceanu 表示： “TensorRT 帮助我们压缩了复杂的 AI 模型，以一种经济的方式使多个站点可以共享一台 Jetson 设备。”
使用 Jetson Orin 获得基于边缘 AI 的客户洞察
除了识别快速优化措施外，Deltia 的分析功能还有助于实现生产流程的逐小时可视化。这意味着当生产偏离预测目标范围时，Deltia 可以快速发出警报并持续追踪产量、周期时间及其他关键性能指标。
它还能帮助绘制整个工厂车间的流程图，并对行走路线和车间布局等方面提出改进建议。Deltia 的一家客户通过该平台发现材料货架离工人太远，导致了不必要的长时间周期和产量限制。在将货架移动后，其产量提高了 30% 以上。
Deltia 不仅可以用于改进流程，还可以帮助监控机器的详细状态、预测机器零件的磨损时间，并提出提前更换建议，从而为用户节省时间和金钱。该平台还能提出能源使用优化方面的建议，以此降低运营成本和维护费用。
Deltia.ai 首席执行官 Fischer 表示： “我们的愿景是为制造商提供能够实现空前效率的工具。客户使用了我们在 NVIDIA Jetson Orin 上运行的视觉模型后，生产力提高了 30%，这充分证明了我们的技术所蕴含的变革潜力。”
Deltia 是 NVIDIA 初创加速计划会员，该计划专门面向领先的初创公司。
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