


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.
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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
