AI人因行为影像辨识

现AI技术发展成熟,几乎已能透过AI代替人类监控摄影机。基于影像辨识核心技术,除了智慧城市也适用于智慧工厂管理,以AI技术协助台湾制造业加速智慧制造转型。

痛点

  • 无法实时知悉人员的工作速度及效率是否符合此生产需求,时间误差多少?

  • 作业员组装工序的优化流程耗人耗时不精准

  • 组装人员是否确实完成插件?零件是否有少放?每组完成时间为何?如何计算Cycle time?

  • 作业员效率无法量化与管理

在AI的领域中影像辨识相关的技术发展成熟,从早期辨识照片中的数字及文字,到现今图片来分析动植物的品种及人脸相关的辨识等静态的图片来判断。

具有深度学习的影像分析的摄影机
AI判斷

391

AI判斷

>>貓(78%)

老虎(12%)

鼠(5%)

兔(5%)

……

目前基于影像辨识核心技术,已经能够直接针对正在运动过程中的影像进行辨识,在此相关应用除了目前较流行的智慧程式,用于分析公路街道的人流车流…等相关的智慧分析。

其实除智慧城市外,相关的核心技术也可用于智慧工厂管理,以AI技术协助台湾制造业加速智慧制造转型。全球都在提倡工业4.0、自动化正在取代部分人力,但实际上真正达到全自动化生产还是占少数,全球仍超过3亿人口在工厂中进行手工生产,机台生产数据容易取得,但人的数据却是最难拿到手。

透过行为影像辨识快速分析作业员在生产线上的工作状态,包括制造业70%都会产生的取放动作,分析完成一道工序需要多少时间,除了揪出生产线上的瓶颈站点外,若发现时间过长,还可即时找出问题根源,例如是否为工序太复杂,以求改善方法,而后端更可连结ERP系统分析每笔订单的生产效率。

透过AI分析人员操作,纪录生产资讯

本项技术透过AI技术,纪录追踪手工产线的制造技术,将产线摄影机回传的影片解构机器可读的数据型式,并将数据回传AI分析中枢。透过AI实时分析作业是否出现任何状况,如动作迟缓停滞、闲忙不均、未照SOP作业等等。

预期效益

  • 人员动作实时分析,打破数据取得瓶颈。

  • 可精准抓出每一条产线的效率数值,作为快速扁平电缆的依据及参考,让人力调度更加精准。

  • 效率低落时,实时通知产线管理人员进行调整。

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