专访|硬科技要有硬担当,科学家创业中的家国情怀|专访数之联创始人傅彦( 七 )
这个过程不像有的行业 , 一两年就能看到结果 。 是需要经过5年才有可能形成产品 , 经过10年才有可能真正扎下根的 。 优秀的To B企业 , 都在行业里坚持了10年以上 。
创业邦:所以长期坚持是公司真正的护城河 。
傅彦:可能实体行业中的公司 , 特别是像我们这种用先进技术去赋能传统行业的公司 , 真的是要一直努力地坚持 , 没有捷径 。
创业邦:未来10年的目标是什么?
傅彦:第一个目标就是上市 , 如果能上顺利上市的话 。
创业邦:感觉更像是第二个10年的起点 。
傅彦:其次就是把公司做成国内最大的工业大数据企业 。
创业邦:只有这一个?
傅彦:完成这个目标已经很不容易了 。
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关于数之联
数之联位于成都 , 是最早一批参与工业智能化转型的公司 , 同时也是行业内领先的ADC(缺陷检测与分类系统)产品与解决方案提供商 。
通过“智慧品质”和“智慧设备”双核心产品体系 , 数之联已经覆盖了工业质检、工艺生产流程优化等核心生产场景 , 使企业在生产过程中具备深度数据感知、智能分析决策和指挥决策自执行的能力 。
目前 , 京东方、天马、维信诺等头部企业的二十多家工厂已经部署了数之联的解决方案 。
在面板领域 , 数之联ADC技术制程全面、场景覆盖广泛 , 部署模型超500个 。 在PCB领域 , 数之联是业内首家实现AOI假点过滤、首家全覆盖AOI/AVI/VRS/拍照机的AI厂商 。 在封测领域 , 几乎依靠人工复判 , 判图效率极低 , 通过ADC对接AOI图片 , 可替代约80%人员判图 , 每小时处理图片超15000张 , 每年帮助工厂减少人力节约支出上百万元 。
数之联大数据良率分析系统(YMES)能迅速定位生产过程中的异常 , 并提出辅助建议 , 完善追溯机制 , 保障正常生产 , 数之联YMES是面板行业唯一将6sigma+大数据+AI算法+业务一体化良率产品 , 具有4+面板厂导入经验 , 单厂每日使用人数150+ , 通过机器学习人工智能秒级实现分析结果呈现 。
数之联的追光AI-AOI在PCBA、新能源、汽车、面板等领域应用 。 数之联瞄准传统人工目检或传统AOI过检率、误检率高 , 人力替代率低等痛点 , 基于深度学习开发了全新的AI-AOI 。 其中PCBA DIP 追光系列AOI , 借助深度学习 , 可智能提取产品缺陷特征 , 告别粗分类 , 解决操作复杂、调试时间长、误判高等核心痛点 , 已实现核心指标行业领先 , 有效提升工厂工艺品质 。
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