传统监控摄像头系统如今面临的问题是，它们通常只是被动地使用，也就是说，人们对观看视频图像的看法并不一致，而且往往是在安全、安保或质量相关事件发生之后。
在制造行业厂商最近举办的主题为“视觉人工智能:提高制造业盈利能力的五个步骤”的网络研讨会中，强调了人工智能(AI)软件解决方案供应商SparkCognition公司视觉人工智能顾问对制造业生产率和盈利能力的影响，重点关注视觉成像技术为制造车间带来的广泛能力，包括产品质量保证、工人安全和安全保护。
在主持网络研讨会时，SparkCognition公司销售副总裁CoryRhoads首先指出了企业面临的各种挑战，尤其是利益相关者，无论是客户、员工、主管还是股东。这些挑战包括生产效率、设备维护、网络安全以及影响员工的健康、安全和环境(HSE)问题等运营方面的挑战。当然，所有这些挑战都必须在实现收入和盈利能力等必要业绩目标的同时得到解决。他指出了与事故和设备故障相关的成本的具体例子，他引用了每小时设备停机的成本超过50万美元，以及每小时工作场所事故的成本12万美元。
应对这些挑战导致了商业的数字化颠覆——很多新技术驱动的活动，包括从机器人和大数据到3D打印、人工智能(AI)和机器学习(ML)的一切。Rhoads利用这一背景进入了视觉人工智能领域，并讨论了该技术是如何工作的，包括它使各种应用成为可能，通常使用企业已经拥有的摄像头基础设施。事实上，目前全球有超过10亿个监控摄像头在使用，其中任何一个都可以很容易地为视觉视觉人工智能应用程序提供图像。
传统监控摄像头系统的问题是，它们通常只是被动地使用，也就是说，在安全、安保或质量相关事件发生后，视频图像的观看并不一致，而且往往不是这样。研究表明，即使有安全人员全天候监控，人们通常在观看视频18分钟后就会失去一半以上的注意力。
相比之下，VisualAIAdvisor技术则彻底改变了这种方法，通过主动分析实时视频反馈，并在问题开始发生时发出警报，无论是发生火灾、员工离设备太近，还是装配线上的产品质量突然下降。
VisualAIAdvisor不仅仅是永远勤奋，它的应用范围也非常灵活。无论其监控活动是在仓库、工厂装配线还是装货码头，也不管视频类型(闭路电视和无人机等)，该系统不仅可以对即将发生的事故或质量问题发出警报，还可以对经常未报告的险些事故发出警报，但这表明未来会出现更严重的问题。通过依靠可视化技术全天候自动监视活动，员工可以专注于更高价值的决策和活动，从而提高盈利能力和生产力。
在谈到VisualAIAdvisor的安全优势时，Rhoads说:“并不是每一起事故都有记录，制造商只知道他们是如何根据报告进行安全操作的。但想象一下，在这样一个环境中，差之毫发的情况会被捕捉到，不安全的行为会一直被提醒，而不管管理者是否真的看到过它的发生。”主动安全增强可以通过向安全经理、团队成员的可穿戴设备，甚至向第一响应者发送警报来提供。在出现质量问题的情况下，可以在长时间生产劣质产品之前立即向管理人员发出警报，从而减少浪费并提高生产率。无论是谈论产品质量还是安全/安保增强，VisualAIAdvisor都带来了一个新的意识和响应水平，这是人工监控无法实现的。
在解释部署VisualAIAdvisor的无障碍路径时，Rhoads指出：“凭借超过125个可用用例和低代码/无代码环境，我们能够非常快速地让新用户启动并运行，并且客户端几乎不需要任何数据科学专业知识，从而实现近乎即时的投资回报率。”此外，对于有隐私问题的组织，通过屏蔽团队成员的面孔、ID徽章等，很容易实现员工匿名化。
现实世界的视觉人工智能:提高制造业盈利能力的五个关键
Rhoads继续详细描述了几个真实的用例，其中包括：
•当员工太靠近旋转机械/重型机械或在悬挂负载下移动时，自动发出警报，并在适当情况下关闭机械。
•识别车辆和员工靠得太近的情况。
•标记质量控制不良的案例，例如，装配线上未煮熟或煮过头的薯片。
•识别因培训或其他原因而无权进入设施特定区域的人员。
•当员工举起箱子或其他物体时，可能出现造成伤害的危险时，就会提醒他们。
Rhoads指出了VisualAIAdvisor可以通过五种方式推动制造业提高盈利能力：
(1)用实时可操作的见解增强人力资本。
(2)主动避免受伤、未遂事件和不安全的行为。
(3)自动化资产和产品检查，以提高质量、可靠性和效率。
(4)重新设计工作区域，提高安全和效率。
(5)通过不引人注目的监测和实际报告，加强团队合作和培训。
传统思维有时认为，安全问题和产品质量问题将不可避免地发生，这些问题具有实际的可量化成本，包括财务和人力成本。但是，以目前人工智能和机器学习的技术水平，这样的事件实际上不需要发生。VisualAIAdvisor是一个实用且易于部署的工具，通过使管理人员能够保持对危险和问题的认识，并采取主动行动来减轻不良后果，有助于防止此类事件的发生。
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