Cinq façons dont l'IA visuelle peut améliorer la rentabilité de l'industrie manufacturière

Le problème avec les systèmes de caméras de surveillance traditionnels aujourd'hui est qu'ils ne sont souvent utilisés que de manière passive, c'est-à-dire que les personnes qui regardent les images vidéo ne sont pas cohérentes, et souvent après qu'un incident lié à la sûreté, à la sécurité ou à la qualité s'est produit.

Dans un récent webinaire organisé par des acteurs de l'industrie manufacturière sur le thème « IA visuelle : cinq étapes pour améliorer la rentabilité de la fabrication », les consultants en IA visuelle du fournisseur de solutions logicielles d'intelligence artificielle (IA) SparkCognition ont été soulignés. L'impact sur la productivité et la rentabilité de la fabrication se concentre sur le large gamme de capacités que la technologie d'imagerie visuelle apporte aux ateliers de fabrication, notamment l'assurance qualité des produits, la sécurité des travailleurs et la protection de la sécurité.

Nouvelles façons de surmonter les défis commerciaux quotidiens

Lors de l'animation du webinaire, Cory Rhoads, vice-président des ventes chez SparkCognition, a commencé par souligner les différents défis auxquels sont confrontées les entreprises, en particulier leurs parties prenantes, qu'il s'agisse de clients, d'employés, de dirigeants ou actionnaires. Ceux-ci incluent des défis opérationnels tels que la productivité, la maintenance des équipements, la cybersécurité et les problèmes de santé, de sécurité et d'environnement (HSE) affectant les employés. Bien entendu, tous ces défis doivent être relevés tout en atteignant les objectifs de performance nécessaires tels que les revenus et la rentabilité. Il a cité des exemples spécifiques de coûts associés aux accidents et aux pannes d'équipement, citant des coûts d'arrêt d'équipement de plus de 500 000 $ l'heure et des accidents du travail coûtant 120 000 $ l'heure.

Relever ces défis a conduit à une perturbation numérique dans les entreprises – de nombreuses activités tirées par les nouvelles technologies, allant de la robotique et du big data à l'impression 3D, à l'intelligence artificielle (IA) et à l'apprentissage automatique (ML). Rhoads utilise ce contexte pour aborder le domaine de l'intelligence artificielle visuelle et explique le fonctionnement de la technologie, y compris la variété d'applications qu'elle permet, en utilisant souvent l'infrastructure de caméras dont disposent déjà les entreprises. En fait, il existe aujourd’hui plus d’un milliard de caméras de surveillance utilisées dans le monde, chacune d’entre elles pouvant facilement fournir des images pour les applications d’IA visuelle.

Comment l'IA visuelle identifie les problèmes de manière proactive

Le problème avec les systèmes de caméras de surveillance traditionnels est qu'ils ne sont souvent utilisés que de manière passive, c'est-à-dire que les images vidéo sont visionnées de manière incohérente et souvent après un incident lié à la sûreté, à la sécurité ou à la qualité. Les recherches montrent que les gens perdent généralement plus de la moitié de leur attention après 18 minutes de visionnage d’une vidéo, même sous la surveillance permanente du personnel de sécurité.

En revanche, la technologie VisualAIAdvisor révolutionne cette approche en analysant de manière proactive les retours vidéo en temps réel et en émettant des alertes lorsque des problèmes commencent à survenir, qu'il s'agisse d'un incendie, d'un employé trop proche d'un équipement ou d'une baisse soudaine de la qualité du produit sur une chaîne de montage.

VisualAIAdvisor est non seulement toujours diligent, mais son champ d'application est également très flexible. Que son activité de surveillance se situe dans un entrepôt, une chaîne de montage en usine ou un quai de chargement, et quel que soit le type de vidéo (CCTV, drones, etc.), le système peut alerter non seulement sur des accidents imminents ou des problèmes de qualité, mais également sur des incidents qui Les quasi-accidents ne sont souvent pas signalés, mais ils sont le signe de problèmes plus graves à venir. En s'appuyant sur la technologie de visualisation pour surveiller automatiquement les activités 24 heures sur 24, les employés peuvent se concentrer sur des décisions et des activités à plus forte valeur ajoutée, augmentant ainsi la rentabilité et la productivité.

Parlant des avantages de VisualAIAdvisor en matière de sécurité, Rhoads a déclaré : « Tous les incidents ne sont pas enregistrés, les fabricants ne savent comment ils fonctionnent en toute sécurité que sur la base de rapports. Mais imaginez dans un environnement comme celui-ci, la différence est que les situations qui passent inaperçues seront détectées. et les comportements dangereux seront constamment rappelés, que les responsables soient réellement témoins ou non. « Des améliorations proactives de la sécurité peuvent être fournies via des appareils portables aux responsables de la sécurité, aux membres de l'équipe et même aux premiers intervenants qui envoient des alertes. En cas de problèmes de qualité, les responsables peuvent être alertés immédiatement avant que des produits de mauvaise qualité ne soient fabriqués pendant une longue période, réduisant ainsi les déchets et augmentant la productivité. Qu'il s'agisse de qualité de produit ou d'améliorations en matière de sûreté/sécurité, VisualAIAdvisor apporte un nouveau niveau de sensibilisation et de réactivité qui ne peut être atteint avec une surveillance manuelle.

Expliquant le cheminement sans friction vers le déploiement de VisualAIAdvisor, Rhoads a noté : « Avec plus de 125 cas d'utilisation disponibles et un environnement low-code/no-code, nous sommes en mesure de rendre les nouveaux utilisateurs opérationnels très rapidement, avec pratiquement aucune donnée requise sur l’expertise scientifique côté client, ce qui se traduit par un retour sur investissement quasi instantané. De plus, pour les organisations soucieuses de la confidentialité, il est facile d’anonymiser les employés en masquant les visages des membres de l’équipe, les badges d’identification, etc.

L'IA visuelle pour le monde réel : cinq clés pour améliorer la rentabilité de la fabrication

Rhoads a ensuite détaillé plusieurs cas d'utilisation réels, notamment :

• Lorsque les employés sont trop proches de machines tournantes/lourdes ou dans des environnements sonores automatiques. une alarme lors du déplacement sous une charge suspendue et arrête la machine le cas échéant.

•Identifiez les situations où les véhicules et les employés sont trop rapprochés.

• Signalez les cas de contrôle qualité médiocre, par exemple les chips pas assez cuites ou trop cuites sur la chaîne de montage.

•Identifiez le personnel qui n'a pas accès à des zones spécifiques de l'installation en raison d'une formation ou pour d'autres raisons.

• Les employés sont alertés lorsqu'il y a un risque de blessure lors du levage de cartons ou d'autres objets.

Rhoads souligne cinq façons dont VisualAIAdvisor peut stimuler la fabrication pour améliorer la rentabilité :

(1) Améliorer le capital humain avec des informations exploitables en temps réel.

(2) Évitez de manière proactive les blessures, les quasi-accidents et les comportements dangereux.

(3) Automatisez les inspections des actifs et des produits pour améliorer la qualité, la fiabilité et l'efficacité.

(4) Réaménager la zone de travail pour améliorer la sécurité et l'efficacité.

(5) Améliorez le travail d'équipe et la formation grâce à un suivi discret et à des rapports pratiques.

La pensée conventionnelle suppose parfois que des problèmes de sécurité et de qualité des produits surviendront inévitablement, et que ces problèmes auront des coûts réels quantifiables, notamment financiers et humains. Cependant, avec le niveau technologique actuel de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, un tel événement n’est pas nécessaire. VisualAIAdvisor est un outil pratique et facile à déployer qui aide à prévenir de tels incidents en permettant aux responsables de rester conscients des dangers et des problèmes et de prendre des mesures proactives pour atténuer les conséquences néfastes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!