标题“增加洞察力-认知技术推动精益制造”与描述“IBM Think 2019 Comes to GCG in SH-认知技术推动精益制造”均指向了一个共同的焦点：认知技术在制造业中的应用以及如何通过这些技术提升制造业的效率和质量。标签“软件”表明讨论的范围包括相关软件工具和技术的应用。给定内容部分涉及了以下几个重要知识点：
1. 制造业中传统质检手段所面临的问题：文中提出人力成本的增加、检测水平对工人个人能力的依赖、传统质检设备的局限性、检测数据的未记录以及数据价值未发挥等挑战。这些都是传统制造业在质量控制方面亟需解决的问题。
2. 智慧的视觉检测（VI）的价值定位：智慧的视觉检测系统结合了CCD相机、人工智能（AI）、图像处理、专家建模、机器学习以及自动化业务联动技术，目的是提升生产效率、减少人工干预并产生经济效益。
3. 智慧的视觉检测系统应用场景：包括瑕疵检测、边缘检测以及寻找物体等。这些应用场景强调了视觉检测在自动化工艺或业务流程中的重要性，并且对于减少人工检测成本有显著作用。
4. 技术挑战与解决方案：文中指出当前技术面临的挑战包括小目标识别、训练数据不足、缺陷种类繁多且差异不明显、图片背景多样性等问题。为此，IBM认知视觉技术提出了定制算法和模型、通用视觉算法库和模型库、基于云的模型开发/部署/管理技术框架以及基于人工智能前沿技术的识别算法等关键技术亮点。
5. 客户实际案例：IBM为某LCD面板企业开发的自动缺陷检测和分类系统为例，说明了认知视觉技术在实际生产中的应用及效果。
6. IBM认知视觉技术的生产实践：描述了生产线边上对产品进行拍摄，并通过线边视觉检测系统进行实时分析，再将检测结果反馈给制造执行系统（MES）的过程。
7. 智能视觉检测系统的持续优化：通过基于深度学习的人工智能技术，系统可以实现自我学习和自我优化，从而在较大的数据集上提高算法的准确性。
8. 智能视觉检测系统的应用架构：涉及图像处理、理解、推理、学习、互动等环节，以及与生产质量管理系统和/或制造执行系统的自动或基于规则的交互。
9. 检测能力的演进趋势：描述了在一定时间内系统的检出率和误报率的变化，以及如何达到传统技术所无法比拟的检测能力。
10. 检测效果识别结果示例：例如某汽车厂商喷漆质量检测，通过使用IBM认知视觉技术所取得的实际成果。
整体而言，本文重点阐述了制造业中认知技术的应用，尤其是智慧视觉检测技术在提升质量控制效率和产品质量方面的重要性。通过对传统问题的分析，介绍了智能视觉检测技术如何解决这些问题，并通过具体案例展示了认知技术在实际生产中的优势和应用价值。此外，也揭示了智能视觉检测系统在持续学习和优化过程中的潜力及其对企业带来的显著收益。
