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54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">Elmo运动控制提供范围广泛，可验证的运动控制解决方案，使由数据驱动的智能机器更智能。

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">公司研发部门以未来需求为灵感，整合了运动控制技术，实时编码和控制算法和先进的数字化硬件，使机器更灵活。Elmo应用软件（EAS）负责控制，提供了减少了时间和维护成本的软件环境，Elmo伺服驱动器和多轴运动控制器最大程度的减少了机器的尺寸和电缆，提高了产量，为OEM商们提供竞争优势。

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2017/9/15
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Elmo七关节臂机器人解决方案

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">中科新松有限公司在第一代协作机器人的设计和研发中整合了Elmo的终极多轴运动控制解决方案，新松作为中国顶尖的机器人公司在研发配合生产一线工人操作的协作机器人过程中，Elmo终极运动控制解决方案帮助他们激发了新设计，应对研发过程中种种挑战。

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2017/9/15
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英飞凌电机驱动产业论坛（下）

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">英飞凌电机驱动产业论坛

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2017/9/15
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梅特勒-托利多钛材杆 pH电极，不会断的pH电极

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">梅特勒-托利多国际贸易（上海）有限公司

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2017/9/15
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德国工业巨头舍弗勒数字化转型再造工业神话

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">舍弗勒正对整个集团进行数字化。通过与IBM 结为战略合作伙伴，舍弗勒将创建数

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">字化平台处理大量数据，产生有价值的深刻见解以实现业务转型。使用 IBM 的云和 Watson IoT 技术，Schaeffler 将连接并转型其业务的每个方面，从供应链到制造、销售和售后服务。通过 Watson 的认知服务为其整体运营注入活力。

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2017/9/14
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IBM认知视觉识别技术轻松解决高危险耗时的艰巨任务

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">每时每刻，都有数十亿的人依靠手机信号塔保持联系，定期检查信号塔，以避免生锈，腐蚀，和电缆松动的问题，这是一项非常重要而艰巨的工作。技术人员必须爬上高塔，这项工作十分危险，十分耗时且成本昂贵。现在有一种更好的方法，Aerialtronics商用无人机，可以更频繁安全的执行检查任务，IBM的认知视觉识别技术可以帮助专家更详细的分析无人机拍摄的图像，远远超越人类的肉眼，利用Watson Internet Of Things平台，系统可以识别问题区域，并提供置信度评价，让团队确认是否及何时需要修复，该系统可以不断学习，能够随时间变化而变得更加精确。

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2017/9/14
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整车喷漆视觉检测技术

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">Watson IoT 与锐意进取的企业联手，打造前沿创新卓越非凡的匠心之作。Cognitive Visual Inspection 便是杰作之一，该解决方案基于IBM Watson IoT 技术打造，可助力制造商节省高达80%的质量检测时间。例如，对汽车制造商而言，涂装是制造流程中最耗时耗力的步骤，常常有超过四成的库存车辆停留于此，借助Cognitive Visual Inspection，汽车工厂可以进行可视化分析，将喷涂车间的次品率降低10%。不仅如此，Cognitive Visual Inspection可助力各行各业洞察真知灼见，更有效地解决产品缺陷，提升产线质量。

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2017/9/14
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Introducing Maximo Asset Health Insights 不靠直觉，智能洞悉设备状况和维修期

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">自工业时代开始，我们就在机器的帮助完成工作，如果不加妥善维护保养，机器就很容易出现故障。直到最近，维修团队仍然凭直觉来确定维修周期，但新时代需要一种全新的资产维护方式，人们不仅根据设备的状况读数，还根据使用年限，维修历史记录，天气数据以及子部件的现有数据和历史数据来决定维修工作。Maximo 与Watson IoT Platform 强强联合，助您连接IoT设备，整合所有信息，通过Asset Health Insights 解决方案，洞悉资产状况。

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2017/9/14
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IBM认知系统解决方案，自动化质量检测能够带来生产效率的提升

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">客户希望对太阳能板进行质量分类，原来的做法是每条生产线安排两个工人，用肉眼去识别太阳能板，再进行质量分类。IBM的做法是，利用IBM Minsky硬件+PowerAI Enterprise平台，拿到客户提供的数据，用各个产品的图片作为训练数据，然后运用TensorFlow 框架和Inception v3模型，最后训练得出一个Inference Model，提供给客户，客户通过IBM提供的训练模型，用机器学习的方法，来完成对太阳能板的质量分类。利用IBM PowerAI Enterprise平台，可减少多达80%的训练学习时间。

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2017/9/14
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无人驾驶汽车Olli可与乘客交谈

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">物联网世界正在以光速向前发展，若要在这场比赛中取得领先并真正地融入其中，就必须要能尽快实施创新，还要能够尽快地开发并部署解决方案，这些正是Local Motors—致力于颠覆120多年以来形成的汽车制造方式的技术公司，正在全力以赴实现的目标，当然，这也是IBM Watson IoT的目标所在。Local Motors的无人驾驶汽车 Olli ，利用 IBM人工智能Watson 认知系统，可以与乘客交谈，为您推荐餐馆、选择合适的路线、并把您顺利带往那里。

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2017/9/14
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