Fünf Möglichkeiten, wie visuelle KI die Rentabilität der Fertigungsindustrie verbessern kann

Das Problem bei herkömmlichen Überwachungskamerasystemen besteht heutzutage darin, dass sie häufig nur passiv verwendet werden, d.

In einem kürzlich von Akteuren der Fertigungsindustrie veranstalteten Webinar zum Thema „Visuelle KI: Fünf Schritte zur Verbesserung der Rentabilität der Fertigung“ wurden die Visual AI Consultants des Anbieters von Softwarelösungen für künstliche Intelligenz (KI), SparkCognition, hervorgehoben. Die Auswirkungen auf die Produktivität und Rentabilität der Fertigung konzentrieren sich auf die Ein breites Spektrum an Funktionen, die die visuelle Bildgebungstechnologie in die Fertigungshalle bringt, einschließlich Produktqualitätssicherung, Arbeitssicherheit und Sicherheitsschutz.

Neue Wege zur Bewältigung alltäglicher geschäftlicher Herausforderungen

Bei der Moderation des Webinars wies Cory Rhoads, Vice President of Sales bei SparkCognition, zunächst auf die verschiedenen Herausforderungen hin, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, insbesondere ihre Stakeholder, seien es Kunden, Mitarbeiter, Führungskräfte oder Aktionäre. Dazu gehören betriebliche Herausforderungen wie Produktivität, Gerätewartung, Cybersicherheit sowie Gesundheits-, Sicherheits- und Umweltprobleme (HSE), die die Mitarbeiter betreffen. Natürlich müssen all diese Herausforderungen bewältigt werden und gleichzeitig die notwendigen Leistungsziele wie Umsatz und Rentabilität erreicht werden. Er verwies auf konkrete Beispiele für Kosten im Zusammenhang mit Unfällen und Geräteausfällen und nannte Geräteausfallkosten von mehr als 500.000 US-Dollar pro Stunde und Arbeitsunfälle mit Kosten von 120.000 US-Dollar pro Stunde.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen hat zu digitalen Umwälzungen in der Wirtschaft geführt – viele Aktivitäten werden durch neue Technologien vorangetrieben, darunter alles von Robotik und Big Data bis hin zu 3D-Druck, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML). Rhoads nutzt diesen Hintergrund, um in den Bereich der visuellen künstlichen Intelligenz einzusteigen und erörtert, wie die Technologie funktioniert, einschließlich der Vielfalt der Anwendungen, die sie ermöglicht, und nutzt dabei oft die Kamerainfrastruktur, die Unternehmen bereits haben. Tatsächlich sind heute weltweit mehr als 1 Milliarde Überwachungskameras im Einsatz, von denen jede problemlos Bilder für visuelle KI-Anwendungen liefern kann.

Wie visuelle KI Probleme proaktiv erkennt

Das Problem bei herkömmlichen Überwachungskamerasystemen besteht darin, dass sie oft nur passiv verwendet werden, das heißt, die Videobilder werden inkonsistent angesehen, und das ist oft nicht der Fall. Untersuchungen zeigen, dass Menschen in der Regel mehr als die Hälfte ihrer Aufmerksamkeit verlieren, nachdem sie sich ein Video 18 Minuten lang angeschaut haben, selbst wenn das Sicherheitspersonal rund um die Uhr überwacht.

Im Gegensatz dazu revolutioniert die VisualAIAdvisor-Technologie diesen Ansatz, indem sie proaktiv Echtzeit-Video-Feedback analysiert und Warnungen ausgibt, wenn Probleme auftreten, sei es ein Feuer, ein Mitarbeiter zu nahe an Geräten oder ein plötzlicher Abfall der Produktqualität am Fließband.

VisualAIAdvisor ist nicht nur stets gewissenhaft, sondern auch in seinem Einsatzbereich sehr flexibel. Unabhängig davon, ob die Überwachungsaktivität in einem Lagerhaus, einer Fabrikmontagelinie oder einer Verladerampe erfolgt und unabhängig von der Art der Videoaufzeichnung (Videoüberwachung, Drohnen usw.), kann das System nicht nur vor drohenden Unfällen oder Qualitätsproblemen warnen, sondern auch bei Vorfällen, die auftreten Die Beinahe-Unfälle lösten oft Alarm aus, waren aber ein Zeichen dafür, dass noch ernstere Probleme auf uns zukommen würden. Durch den Einsatz von Visualisierungstechnologie zur automatischen Überwachung von Aktivitäten rund um die Uhr können sich Mitarbeiter auf höherwertige Entscheidungen und Aktivitäten konzentrieren und so die Rentabilität und Produktivität steigern.

Über die Sicherheitsvorteile von VisualAIAdvisor sagte Rhoads: „Nicht jeder Vorfall wird aufgezeichnet, Hersteller wissen nur anhand von Berichten, wie sie sicher arbeiten. Aber stellen Sie sich vor, in einer Umgebung wie dieser besteht der Unterschied darin, dass Situationen, die unbemerkt bleiben, erkannt werden.“ und unsicheres Verhalten wird ständig daran erinnert, unabhängig davon, ob Manager es tatsächlich bemerken. „Durch tragbare Geräte können Sicherheitsmanager, Teammitglieder und sogar Mitarbeiter Warnmeldungen senden.“ Im Falle von Qualitätsproblemen können Manager sofort gewarnt werden, bevor über einen längeren Zeitraum qualitativ minderwertige Produkte hergestellt werden, wodurch Abfall reduziert und die Produktivität gesteigert wird. Ganz gleich, ob es um Produktqualität oder Sicherheitsverbesserungen geht, VisualAIAdvisor bietet ein neues Maß an Bewusstsein und Reaktionsfähigkeit, das mit manueller Überwachung nicht erreicht werden kann.

Rhoads erläuterte den reibungslosen Weg zur Bereitstellung von VisualAIAdvisor und bemerkte: „Mit über 125 verfügbaren Anwendungsfällen und einer Low-Code-/No-Code-Umgebung sind wir in der Lage, neue Benutzer sehr schnell zum Laufen zu bringen, praktisch ohne dass dafür Daten erforderlich sind.“ „Darüber hinaus ist es für Unternehmen mit Datenschutzbedenken einfach, Mitarbeiter zu anonymisieren, indem sie die Gesichter, Ausweise und mehr der Teammitglieder maskieren.

Visuelle KI für die reale Welt: Fünf Schlüssel zur Verbesserung der Fertigungsrentabilität

Rhoads fuhr fort, mehrere Anwendungsfälle aus der realen Welt im Detail zu beschreiben, darunter:

• Wenn Mitarbeiter zu nahe an rotierenden/schweren Maschinen sind oder sich in einem automatischen Geräusch befinden löst beim Fahren unter schwebender Last einen Alarm aus und schaltet gegebenenfalls die Maschine ab.

•Identifizieren Sie Situationen, in denen Fahrzeuge und Mitarbeiter zu nahe beieinander sind.

• Melden Sie Fälle mangelhafter Qualitätskontrolle, zum Beispiel unzureichend oder zu lange gekochte Kartoffelchips am Fließband.

•Identifizieren Sie Personal, das aufgrund von Schulungen oder aus anderen Gründen keinen Zugang zu bestimmten Bereichen der Einrichtung hat.

• Mitarbeiter werden gewarnt, wenn beim Heben von Kisten oder anderen Gegenständen Verletzungsgefahr besteht.

Rhoads zeigt fünf Möglichkeiten auf, wie VisualAIAdvisor die Fertigung vorantreiben und so die Rentabilität verbessern kann:

(1) Verbessern Sie das Humankapital mit umsetzbaren Erkenntnissen in Echtzeit.

(2) Vermeiden Sie proaktiv Verletzungen, Beinaheunfälle und unsicheres Verhalten.

(3) Automatisieren Sie Anlagen- und Produktinspektionen, um Qualität, Zuverlässigkeit und Effizienz zu verbessern.

(4) Gestalten Sie den Arbeitsbereich neu, um Sicherheit und Effizienz zu verbessern.

(5) Stärken Sie Teamarbeit und Schulung durch unaufdringliche Überwachung und praktische Berichterstattung.

Konventionelles Denken geht manchmal davon aus, dass Sicherheitsprobleme und Produktqualitätsprobleme unvermeidlich auftreten und dass diese Probleme tatsächlich quantifizierbare Kosten verursachen, einschließlich finanzieller und menschlicher Kosten. Angesichts des aktuellen technologischen Stands der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens muss ein solches Ereignis jedoch nicht tatsächlich stattfinden. VisualAIAdvisor ist ein praktisches und einfach zu implementierendes Tool, das dazu beiträgt, das Auftreten solcher Vorfälle zu verhindern, indem es Managern ermöglicht, sich der Gefahren und Probleme bewusst zu bleiben und proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um nachteilige Folgen abzumildern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFünf Möglichkeiten, wie visuelle KI die Rentabilität der Fertigungsindustrie verbessern kann. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!