客戶背景

• 電子組裝製造業
  
   
  

客戶需求

• 需求與痛點一:雖然客戶內部有資料科學家團隊，負責影像分析AOI強化，但客戶希望能進一步建置AI雲端生態系，但苦無設計概念，且AI工程師與cloud solution的專業上差距太多，一直無法有任何突破。
• 需求與痛點二:透過微軟的規劃與設計，只是一個概念架構，而且因為Azure的public cloud之限制，導致需要建置一個hybrid的複雜架構，不只徒增流量費用，也勢必降低了運作效能。
• 需求與痛點三:因為客戶有許多自行開發的AI模型，客戶希望未來平台導入可以繼續保留，並將客戶現有的AI模型，無痛接軌到新的AI雲端平台上。
• 需求與痛點四:針對客戶所使用的AI訓練資料集，目前沒有任何的軟體可以進行管理，這樣會造成許多協同作業的困難，以及資料安全的風險，希望能有一個平台可以對資料的存放、查詢、版控等等，進行管理。
  
   
  

解決方案

• 針對客戶現有架構，進行系統整合(with IDI+)分析與設計。
• 建構以container為base的cloud scale-up環境，將所有的系統與模組容器化，打造企業內之private cloud與分散式管理生態平台。
• 針對IPC之部署與效能管理，客製化設計以K8S為管理架構之效能平衡機制。
• 修改IDI+整合API，讓客戶的現有AI模型可以順利整定到IDI+，並且透過MQTT的機制，讓資料流更有效率、更即時。
  
   
  

NTT DATA 導入效益

• IDI+平台架構幾乎是完全符合客戶的需求，所以直接導入的方式，縮短了客戶80%以上的建置時間。
• 由於架構改為privatecloud的架構，所以不需要受限於publiccloud的效能與成本費用，大大提升平台的整體效能達到50%以上。
• 因為IDI+本身就是open API的架構，所以可以快速的客製化與客戶legacy系統接軌的機制與架構，全面保留了客戶現有的智慧資產。
• IDI+平台之設計理念，就是為了要管理AI訓練的所有資料流與模型，所以不管是資料集的版控或是模型的設計與管理機制，都已經具備，省下客戶自行設計與管理建置成本達50%以上。