Jadual Kandungan
Cara baharu untuk mengatasi cabaran perniagaan harian
Cara Visual AI Mengenalpasti Isu Secara Proaktif
Rumah Peranti teknologi AI Lima cara AI visual boleh meningkatkan keuntungan industri pembuatan

Lima cara AI visual boleh meningkatkan keuntungan industri pembuatan

May 10, 2023 am 10:49 AM
AI

Lima cara AI visual boleh meningkatkan keuntungan industri pembuatan

Masalah yang dihadapi oleh sistem kamera pengawasan tradisional hari ini ialah mereka sering digunakan secara pasif, iaitu, orang ramai tidak mempunyai pandangan yang konsisten untuk melihat imej video, dan selalunya dalam keselamatan, keselamatan atau mengikuti acara berkaitan kualiti.

Pembekal penyelesaian perisian Kecerdasan Buatan (AI) SparkCognition telah diserlahkan dalam webinar baru-baru ini yang dihoskan oleh pemain industri pembuatan bertajuk "AI Visual: Lima Langkah untuk Meningkatkan Keberuntungan Pembuatan" Kesan Perunding AI Visual terhadap Produktiviti dan Keuntungan Pembuatan memfokuskan mengenai pelbagai keupayaan yang dibawa oleh teknologi pengimejan visual ke tingkat kedai pembuatan, termasuk jaminan kualiti produk, keselamatan pekerja dan perlindungan keselamatan.

Cara baharu untuk mengatasi cabaran perniagaan harian

Semasa menganjurkan webinar, Cory Rhoads, Naib Presiden Jualan di SparkCognition, bermula dengan menunjukkan pelbagai cabaran yang dihadapi oleh perniagaan, terutamanya pihak berkepentingan, sama ada Pelanggan , pekerja, penyelia atau pemegang saham. Ini termasuk cabaran operasi seperti produktiviti, penyelenggaraan peralatan, keselamatan siber dan isu kesihatan, keselamatan dan alam sekitar (HSE) yang menjejaskan pekerja. Sudah tentu, semua cabaran ini mesti ditangani sambil mencapai sasaran prestasi yang diperlukan seperti hasil dan keuntungan. Beliau menunjuk kepada contoh khusus kos yang berkaitan dengan kemalangan dan kegagalan peralatan, memetik kos masa henti peralatan melebihi $500,000 sejam dan kemalangan di tempat kerja yang menelan kos $120,000 sejam.

Menangani cabaran ini telah membawa kepada gangguan digital dalam perniagaan – banyak aktiviti yang didorong oleh teknologi baharu, termasuk segala-galanya daripada robotik dan data besar kepada percetakan 3D, kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML). Rhoads menggunakan latar belakang ini untuk menceburi bidang kecerdasan buatan visual dan membincangkan cara teknologi itu berfungsi, termasuk pelbagai aplikasi yang didayakannya, selalunya menggunakan infrastruktur kamera yang sudah dimiliki oleh perusahaan. Malah, terdapat lebih daripada 1 bilion kamera pengawasan yang digunakan di seluruh dunia hari ini, mana-mana satu daripadanya boleh memberikan imej dengan mudah untuk aplikasi AI visual.

Cara Visual AI Mengenalpasti Isu Secara Proaktif

Masalah dengan sistem kamera pengawasan tradisional ialah mereka selalunya hanya digunakan secara pasif, iaitu selepas insiden berkaitan keselamatan, keselamatan atau kualiti, video Tontonan imej tidak konsisten dan selalunya tidak. Penyelidikan menunjukkan bahawa orang biasanya kehilangan lebih daripada separuh perhatian mereka selepas 18 minit menonton video, walaupun dengan kakitangan keselamatan memantau sepanjang masa.

Sebaliknya, teknologi VisualAIAdvisor merevolusikan pendekatan ini dengan menganalisis suapan video masa nyata secara proaktif dan menghantar makluman apabila masalah mula berlaku, sama ada kebakaran, pekerja terlalu dekat dengan peralatan atau barisan pemasangan Produk kualiti tiba-tiba jatuh.

VisualAIAdvisor bukan sahaja sentiasa rajin, malah skop aplikasinya juga sangat fleksibel. Sama ada aktiviti pemantauannya berada di gudang, barisan pemasangan kilang atau dok pemuatan, dan tanpa mengira jenis video (CCTV, dron, dsb.), sistem bukan sahaja boleh memberi amaran tentang kemalangan yang akan berlaku atau isu kualiti, tetapi juga mengenai insiden yang Selalunya kejadian yang hampir tidak dilaporkan menimbulkan penggera, tetapi merupakan petanda masalah yang lebih serius akan datang. Dengan bergantung pada teknologi visualisasi untuk memantau aktiviti secara automatik sepanjang masa, pekerja boleh menumpukan pada keputusan dan aktiviti bernilai lebih tinggi, sekali gus meningkatkan keuntungan dan produktiviti.

Apabila bercakap tentang faedah keselamatan VisualAIAdvisor, Rhoads berkata: “Tidak setiap insiden direkodkan, pengeluar hanya tahu cara mereka beroperasi dengan selamat berdasarkan laporan Tetapi bayangkan dalam persekitaran sedemikian "Peningkatan keselamatan yang proaktif boleh disediakan melalui peranti boleh pakai kepada pengurus keselamatan dan ahli pasukan." dan juga menghantar makluman kepada responden pertama untuk diberikan. Sekiranya berlaku isu kualiti, pengurus boleh dimaklumkan dengan segera sebelum produk berkualiti rendah dihasilkan untuk jangka masa yang panjang, mengurangkan pembaziran dan meningkatkan produktiviti. Sama ada bercakap tentang kualiti produk atau peningkatan keselamatan/keselamatan, VisualAIAdvisor membawa tahap kesedaran dan responsif baharu yang tidak boleh dicapai dengan pemantauan manual.

Menjelaskan laluan tanpa geseran untuk menggunakan VisualAIAdvisor, Rhoads menyatakan: “Dengan lebih 125 kes penggunaan yang tersedia dan persekitaran kod rendah/tiada kod, kami dapat menyediakan pengguna baharu dan berjalan dengan cepat, dan pelanggan hampir Tiada kepakaran sains data diperlukan, menghasilkan ROI hampir serta-merta “Selain itu, untuk organisasi yang mempunyai kebimbangan privasi, adalah mudah untuk menyama-namakan pekerja dengan menutup muka ahli pasukan, lencana ID dan banyak lagi.

Real-World Vision AI: Lima Kunci untuk Meningkatkan Keuntungan Pembuatan

Rhoads seterusnya memperincikan beberapa kes penggunaan dunia sebenar, termasuk:

• Bunyikan penggera secara automatik apabila pekerja bergerak terlalu hampir dengan mesin berputar/berat atau di bawah beban yang digantung, dan matikan jentera jika sesuai.

•Kenal pasti situasi di mana kenderaan dan pekerja berada terlalu rapat.

• Tandakan contoh kawalan kualiti yang lemah, contohnya, kerepek kentang yang kurang masak atau terlalu masak pada barisan pemasangan.

•Kenal pasti kakitangan yang tidak mempunyai akses ke kawasan tertentu kemudahan kerana latihan atau sebab lain.

• Pekerja dimaklumkan apabila terdapat risiko kecederaan apabila mengangkat kotak atau objek lain.

Rhoads menunjukkan lima cara yang VisualAIAdvisor boleh memacu pembuatan untuk meningkatkan keuntungan:

(1) Meningkatkan modal insan dengan cerapan yang boleh diambil tindakan masa nyata.

(2) Secara proaktif mengelakkan kecederaan, nyaris dan tingkah laku tidak selamat.

(3) Automatikkan pemeriksaan aset dan produk untuk meningkatkan kualiti, kebolehpercayaan dan kecekapan.

(4) Reka bentuk semula kawasan kerja untuk meningkatkan keselamatan dan kecekapan.

(5) Mengukuhkan kerja berpasukan dan latihan melalui pemantauan yang tidak mengganggu dan pelaporan praktikal.

Pemikiran konvensional kadangkala berpendapat bahawa isu keselamatan dan masalah kualiti produk pasti akan berlaku dan masalah ini mempunyai kos yang boleh diukur, termasuk kos kewangan dan manusia. Walau bagaimanapun, dengan tahap teknologi semasa kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, peristiwa sedemikian sebenarnya tidak perlu berlaku. VisualAIAdvisor ialah alat yang praktikal dan mudah digunakan yang membantu mencegah kejadian sedemikian daripada berlaku dengan membolehkan pengurus sentiasa peka tentang bahaya dan isu serta mengambil tindakan proaktif untuk mengurangkan akibat buruk.

Atas ialah kandungan terperinci Lima cara AI visual boleh meningkatkan keuntungan industri pembuatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

See all articles