数之联以“让制造更智能、城市更智慧”为使命，深耕智能制造、智慧城市两大领域，为客户提供从数据治理、数据分析可视化、数据挖掘等全产业链服务，形成了顶层咨询规划、行业解决方案、产品精细服务等三大能力。

公司拥有20余年数据挖掘和深度机器学习经验，200余项数据挖掘领域的自主发明专利以及软件著作权、400余篇相关论文，积累超过200个机器学习算法，并将其适配到Spark、Storm等分布式计算框架，能够快速处理大规模结构化数据和非结构化数据。

数之联服务的面板领域龙头企业，其生产过程中复杂的Array/OLED工艺会带来种类繁多的缺陷数据，缺陷通过AOI检出后会有数十位操作员进行分类，每日判图量数十万，ADC在实施前的问题如下：

判图效率低，每秒约判2张；

人力培训投入大，人员反复流失；

用工成本攀升，人力成本持续增长；

人员判图容易出现漏检、过检的情况；

基于以上挑战，数之联选择了采用NVIDIA GPU V100来支持自研软件ADC检测缺陷图片的预测速度，使用后给业务带来了巨大的提升。

数之联提供的系统方案实现检测精度提升到95%以上，实现缺陷检出效率达到约10张/秒。对生产制程中的缺陷图片进行训练和推理，实现无间断、高精准的缺陷识别和分类。

ADC实现产品缺陷自动检测后，提高企业生产效率，为企业制定战略规划和实现业务目标提供强大数据决策支撑。具体为：平台极大缩短产品缺陷检测与分类时间，提升生产效率；提高产品缺陷检测的准确率，快速找出不良原因，有助于优化企业生产线工艺流程，提升企业产能。

数之联通过融合深度学习算法服务的系统功能代替了部分操作员人工判图工作，极大地减少了企业人力成本，更为企业带来间接经济效益数亿元。

NVIDIA的产品帮助ADC针对缺陷图片的预测速度实现大幅提升，将判图工作由2张/秒提效到10张/秒，更为工厂企业带来间接经济效益，也为扩展工业生产领域其他业务打下良好的基础。

ADC系统利用NVIDIA GPU V100，加速缺陷图片的预测速度，极大缩减缺陷检测时间，提升工厂生产效率，降低企业生产成本，进而为客户带来间接经济效益数亿元。ADC可广泛应用于泛半导体（面板、PCB板、IC封测）、新能源、汽车、钢铁、齿轮等行业中的质量检测场景。

目前，数之联自主研发的图像自动缺陷检测与分类系统（以下简称ADC）已服务于京东方、厦门天马、武汉天马、华星光电、滁州惠科、长沙惠科、中航光电、维信诺、重庆奥特斯、华天科技、上汽通用等工业企业，实现了不良缺陷位置的快速锁定与不良缺陷类型的精准分类，取得了良好的应用效果。