• HIMA F3236 F7553 面向制造业的可视化人工智能


    HIMA F3236 F7553   面向制造业的可视化人工智能

    近年来,出现了一种分析高触摸制造的新解决方案:基于图像传感器数据的人工智能驱动分析。与时间和运动研究或Gemba Walks不同,分析从不停止,系统更不容易出现人为错误和偏差。

    直到最近,视频在制造业中主要用于材料和成品的安全或视觉检查。新一波的视觉人工智能工具执行检查过程,而不是产品。与产品检测一样,过程检测有助于制造商避免最高和最低限度的浪费。通过揭示简化操作的方法,自动活动测量有助于降低劳动力成本和增加产能。
    在典型的解决方案中,标准图像传感器设置在工作站或装配线附近。这些图像被传输到云中的人工智能软件或边缘人工智能计算机。在训练人工智能识别人员、工具、机器、产品和流程之后,该软件会随着时间的推移跟踪操作,并生成图表和统计数据。

    一些解决方案——通常使用edge AI boxes针对实时工作站装配进行了优化,以提供防差错反馈,确保准确执行步骤,并提高质量、安全性和人体工程学。其他产品分析整个生产线中更复杂的人机交互。

    可用的指标可能包括周期时间、吞吐量、价值与非价值增加时间、PPE使用和安全合规性。该软件可以跟踪特定任务的平均工人数量,以及站立、坐着、行走、搬运和执行指定任务(如操作机器、焊接或切割)所花费的时间。隐私保护包括面部和身体模糊,在某些情况下,还包括禁用视频查看和存储的选项。

    来自视觉人工智能的见解可用于比较班次和生产站,并确定瓶颈和最佳实践。该软件充当工业工程师的副驾驶,使他们能够快速调整生产流程,以反映产品、供应和人员配置的变化

    5SXE04-0150
    GVC707AE01
    5SXE04-0150/GVC707AE01
    DI801
    DO801
    FAN D2D160-CE02-11
    ACS355-03E-02A4-4
    DSSR122 4899001-NK
    DSDI452
    DSDX451
    DSAX452
    DSDX452
    REF541KM118AAAA
    4943013-6
    3BSC840088R4 MSTB2.5-5.08 
    MSTB2.5-5.08
    PM864AK01

  • 相关阅读:
    2023年全网最全的软件测试八股文,稳进大厂(含答案)
    turtle---->基础使用
    Go 语言实战案例:猜谜游戏&在线词典&SOCKS5代理服务器 Go学习路线
    Python之Python的版本选择和IDE工具选择问题
    力扣刷题day47|392判断子序列、115不同的子序列
    IPV6的内容
    【Redis实战】分布式锁
    2. 双链表的定义+ 代码实现
    x86 架构的机载计算机,它来了!
    VGG16网络结构学习笔记
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/zhang13365909307/article/details/133986669