傳統監視攝影機系統如今面臨的問題是，它們通常只是被動地使用，也就是說，人們對觀看視訊影像的看法並不一致，而且往往是在安全、安保或品質相關事件發生之後。
在製造業廠商最近舉辦的主題為「視覺人工智慧:提高製造業獲利能力的五個步驟」的網路研討會中，強調了人工智慧(AI)軟體解決方案供應商SparkCognition公司視覺人工智慧顧問對製造業生產力和獲利能力的影響，重點關注視覺成像技術為製造車間帶來的廣泛能力，包括產品品質保證、工人安全和安全保護。
在主持網路研討會時，SparkCognition公司銷售副總裁CoryRhoads首先指出了企業面臨的各種挑戰，尤其是利益相關者，無論是客戶、員工、主管還是股東。這些挑戰包括生產效率、設備維護、網路安全以及影響員工的健康、安全和環境(HSE)問題等營運方面的挑戰。當然，所有這些挑戰都必須在實現收入和盈利能力等必要業績目標的同時得到解決。他指出了與事故和設備故障相關的成本的具體例子，他引用了每小時設備停機的成本超過50萬美元，以及每小時工作場所事故的成本12萬美元。
應對這些挑戰導致了商業的數位顛覆——許多新技術驅動的活動，包括從機器人和大數據到3D列印、人工智慧(AI)和機器學習(ML)的一切。 Rhoads利用這一背景進入了視覺人工智慧領域，並討論了該技術是如何運作的，包括它使各種應用成為可能，通常使用企業已經擁有的攝影機基礎設施。事實上，目前全球有超過10億個監視攝影機在使用，其中任何一個都可以輕鬆地為視覺視覺人工智慧應用提供影像。
傳統監視攝影機系統的問題是，它們通常只是被動地使用，也就是說，在安全、安保或品質相關事件發生後，視頻影像的觀看並不一致，而且往往不是這樣。研究表明，即使有安全人員全天候監控，人們通常在觀看影片18分鐘後就會失去一半以上的注意力。
相較之下，VisualAIAdvisor技術則徹底改變了這種方法，透過主動分析即時視訊回饋，並在問題開始發生時發出警報，無論是發生火災、員工離設備太近，還是裝配線上的產品品質突然下降。
VisualAIAdvisor不只是永遠勤奮，它的應用範圍也非常靈活。無論其監控活動是在倉庫、工廠裝配線還是裝貨碼頭，也不管視頻類型(閉路電視和無人機等)，該系統不僅可以對即將發生的事故或質量問題發出警報，還可以對經常未報告的險些事故發出警報，但這表明未來會出現更嚴重的問題。透過依靠視覺化技術全天候自動監視活動，員工可以專注於更高價值的決策和活動，從而提高獲利能力和生產力。
在談到VisualAIAdvisor的安全優勢時，Rhoads說:「並不是每起事故都有記錄，製造商只知道他們是如何根據報告進行安全操作的。但想像一下，在這樣一個環境中，差之毫發的情況會被捕捉到，不安全的行為會一直被提醒，而不管管理者是否真的看到過它的發生。」主動安全增強可以透過向安全經理、團隊成員的可穿戴設備，甚至向第一響應者發送警報來提供。在出現品質問題的情況下，可以在長時間生產劣質產品之前立即向管理人員發出警報，從而減少浪費並提高生產力。無論是談論產品品質還是安全/安保增強，VisualAIAdvisor都帶來了一個新的意識和回應水平，這是人工監控無法實現的。
在解釋部署VisualAIAdvisor的無障礙路徑時，Rhoads指出：「憑藉超過125個可用用例和低程式碼/無程式碼環境，我們能夠非常快速地讓新用戶啟動並運行，並且客戶端幾乎不需要任何數據科學專業知識，從而實現近乎即時的投資回報率。」此外，對於有隱私問題的組織，透過屏蔽團隊成員的面孔、ID徽章等，很容易實現員工匿名化。
現實世界的視覺人工智慧:提高製造業獲利能力的五個關鍵
#Rhoads繼續詳細描述了幾個真實的用例，其中包括：
•當員工太靠近旋轉機械/重型機械或在懸掛負載下移動時，自動發出警報，並在適當情況下關閉機械。
•辨識車輛和員工靠得太近的情況。
•標記品質控制不良的案例，例如，裝配線上未煮熟或煮過頭的薯片。
•辨識因訓練或其他原因而無權進入設施特定區域的人員。
•當員工舉起箱子或其他物品時，可能出現造成傷害的危險時，就會提醒他們。
Rhoads指出了VisualAIAdvisor可以透過五種方式推動製造業提高獲利能力：
(1)用即時可操作的見解增強人力資本。
(2)主動避免受傷、未遂事件和不安全的行為。
(3)自動化資產和產品檢查，以提高品質、可靠性和效率。
(4)重新設計工作區域，提高安全性和效率。
(5)透過不引人注目的監控和實際報告，加強團隊合作和培訓。
傳統思維有時認為，安全問題和產品品質問題將不可避免地發生，這些問題具有實際的可量化成本，包括財務和人力成本。但是，以目前人工智慧和機器學習的技術水平，這樣的事件實際上不需要發生。 VisualAIAdvisor是一個實用且易於部署的工具，透過讓管理人員保持對危險和問題的認識，並採取主動行動來減輕不良後果，有助於防止此類事件的發生。
以上是視覺人工智慧提高製造業獲利能力的五種方式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
