7月19日晚，在機器之心主辦的“GMIS 2019全球數據智能峰會”市北·GMIS 之夜上，數之聯榮膺2019 年度“Synced AI00 – Data Intelligence 全球最具前途的 100家數據智能公司”，與ABB、Bosch、Brain Corp 、FANUC等9家世界頂級公司共列“智能制造”領域榜單

作為機器之心首次公開的獎項類別，本次榜單的評選工作基于機器之心人工智能產業數據庫對于技術、機構和人物等 10 余個實體、近 100 多萬條數據，綜合公司規模、融資情況、產品/解決方案、應用案例等公司關鍵機構數據類型進行排名，評選維度包括公司估值/市值、資本與財務狀況、技術創新、產品競爭力、市場潛力、團隊領導力、合作關系、專利進展八大項。

最終脫穎而出中的企業中，再根據所在行業與業務場景，分為九大類智能領域——智能汽車、智能文娛與智能教育、智慧金融、智慧醫療與智能醫藥、智能安防、智能制造、智能互聯網、智能企服和基礎數據智能服務。

本次評選目的在于選出全球范圍內具有領先數據科學研究、研發、工程能力，引領數據生態開發與行業變革的 100 家公司，梳理并總結其在技術研發、應用實踐、產品開發及商業化上的成績與經驗，為行業從業者帶來更多思考與啟發，推動數據智能產業向更高效、更普適和更創新的方向持續發展。

數字化轉型方興未艾，智能制造更是各國關注的焦點。在“智能制造”子榜單中，數之聯“工業數據分析、工業數據可視化”能力得到了業內認可。對于數之聯來說，深入“智能制造”領域的關鍵在于能夠從制造企業生產場景出發，了解工業數據所在的邏輯鏈條并加以分析，制定出結合實際環境的大數據策略，從而獲得更優投入產出比的智能化制造解決方案，助力制造企業實現“智造”升級。

目前，數之聯在智能制造領域的核心應用場景分為三個方向，分別是數據驅動的生產過程優化、自動缺陷檢測和設備管理優化：

數據驅動的生產過程優化，從“人、機、料、法、環、測”的角度出發，利用深度學習技術和不斷優化模型，在短時間內處理一些復雜的流程制造（高爐、軌梁生產、化工、釀酒等）或者離散制造（面板、IC、半導體）的生產難題，最終可以實現降低產品次品率1%-10%，降低目檢階段人力成本30%，提升企業生產效率20%的目的。

數據驅動的自動缺陷檢測和分類（ADC)，主要應用于產品或生產過程中的缺陷檢測環節，將以往依賴于人工檢測圖像缺陷的流程，替換為通過人工智能機器視覺方式自動對生產圖像進行缺陷檢測，并對缺陷類型進行判決分類，大量減少圖像判定的人力需求，提升工廠生產能力和良品率。

數據驅動的設備管理優化，則是從設備側切入，為生產設備建立全流程的數據采集及特征提取模型，進而構建起相應的故障預測模型，可能實現降低故障發生率、實現預測性維護、降低維修保養費用并提升企業生產效率等收益。

技術上的扎根專研，讓數之聯在智能制造服務商中嶄露頭角。此次榮膺“全球最具前途的 100 家數據智能公司”榜單，數之聯將以此為激勵，加強關鍵技術攻關研發, 夯實業務基礎支撐, 幫助合作伙伴們共同構建產業發展生態。