Ứng dụng phân tích video (Video Analytics) đang thúc đẩy năng suất tại nơi làm việc sản xuất

0 1

Phần mềm đang lấn sân toàn phần cả thế giới và AI đang lấn sân phần mềm. Cuộc cách mạng trong phân tích video cũng không khác. Theo truyền thống, camera quan sát được sử dụng để giám sát trực tiếp bởi đội an ninh hoặc để phân tích sau sự kiện.

Nhưng có ba công nghệ rộng lớn đang hội tụ và mở khóa tiềm năng mới to lớn:

  • Máy ảnh di động, camera quan sát, máy bay không người lái và máy ảnh công nghiệp
  • Tăng băng thông internet và cơ sở hạ tầng đám mây chi phí thấp
  • Các thuật toán tầm nhìn và học tập nâng cao có khả năng phân tích video theo những cách hoàn toàn mới hơn.

 

Các camera quan sát đã giúp ghi lại mọi hành động của con người và theo dõi mọi quá trình. Trước đây, rất khó để lưu trữ và chuyển các tệp lớn – nhưng băng thông Internet ngày càng tăng cùng với điện toán đám mây chi phí thấp đã giải quyết vấn đề này ở mức độ lớn. 

CÓ THỂ BẠN CHƯA BIẾT

Tuy nhiên, cuộc cách mạng lớn nhất là những tiến bộ trong thuật toán học sâu cho phép phân tích video. Bây giờ, hầu như bất kỳ quá trình nào cũng có thể được đo lường và giám sát – có thể là con người hoặc máy móc.

Những xu hướng này đã mở ra chiều hướng hoàn toàn mới của các trường hợp sử dụng – điều mà các ngành công nghiệp khác nhau vẫn đang khám phá và thử nghiệm. 

Dưới đây là phạm vi rộng nhưng hãy để tôi thảo luận về ba trường hợp sử dụng công nghiệp mới nổi:

Giám sát năng suất lao động

Các ngành công nghiệp vẫn sử dụng lực lượng lao động lớn. Giám sát một lực lượng lao động lớn như vậy trở thành một thách thức trong chính nó và các công ty hiện đang áp dụng Video Analytics để giúp người giám sát và người quản lý theo dõi công việc trong sàn nhà máy. Video có thể theo dõi mỗi công nhân dành bao nhiêu thời gian cho mỗi quy trình và nhiệm vụ nào làm chậm dây chuyền sản xuất.

Video Analytics Supervisors

Phân tích video cũng đang phát triển như một sự thay thế cho các thiết bị và cảm biến IoT vì nó có thể thực hiện quá trình giám sát cùng một cách hiệu quả với giá rẻ và hiệu quả. Phụ trợ ô tô, dệt may và các ngành công nghiệp khác có dấu chân công nhân lớn hiện đang áp dụng các phương pháp này với nhiều hứa hẹn.

 

Kiểm tra chất lượng và phân loại dựa trên camera

Sử dụng Vision để kiểm tra chất lượng trên dây chuyền sản xuất không phải là một ý tưởng quá mới lạ. Thậm chí vài thập kỷ trước, các máy ảnh công nghiệp đắt tiền đã nhấp vào hình ảnh chính xác và khớp pixel với pixel để kiểm tra lỗi sản phẩm. Các thuật toán AI hiện cho phép camera tầm nhìn thông thường đạt được hiệu suất tương tự và đồng thời rất mạnh mẽ với những thay đổi trong điều kiện môi trường.

CÓ THỂ BẠN CHƯA BIẾT

Quality control bằng Camera

 

Foxconn với sự trợ giúp của Landing.ai đang triển khai các thuật toán như vậy để đo lường các khiếm khuyết trong chip điện thoại di động. Những giải pháp này hiện đang nhanh chóng được FMCG, ngành công nghiệp giày dép, thép và chế biến thực phẩm áp dụng để xác định các khiếm khuyết trên dây chuyền sản xuất. Tại Silversparro , tác giả cũng đã làm việc để tự động hóa việc phân loại kim loại cho một người chơi lớn ở Mỹ.

 

An toàn lao động

Safety Management with Camera

Trường hợp sử dụng mà tác giả quan tâm sâu sắc là sự cải thiện về an toàn của người lao động. Trường hợp sử dụng đơn giản nhất là sử dụng AI để phát hiện xem công nhân có đội Mũ cứng và đồ bảo hộ phù hợp khác hay không. Điều này có thể ngăn ngừa một số thương tích và tai nạn. Các trường hợp phức tạp hơn liên quan đến việc tăng báo động nếu công nhân dường như đang đi vào khu vực dễ xảy ra tai nạn hoặc ở gần thiết bị có nhiệt độ cực cao.

Một nhà máy hóa chất làm việc với khói nguy hiểm đã tìm đến tác giả để phát hiện nếu công nhân bất tỉnh khi làm việc. Một yêu cầu khác là tăng báo động nếu một công nhân hạ thấp mình xuống giếng hoặc đường ống và không quay lại trong vòng 30 phút. Tác giả tự tin rằng các phân tích Video do AI cung cấp sẽ trở thành giải pháp tiêu chuẩn cho sự an toàn của người lao động.

Vẫn còn một số thách thức cần được giải quyết. Môi trường công nghiệp năng động và ồn ào có thể dẫn đến độ chính xác kém của các mô hình. Thuê các kỹ sư với bộ kỹ năng AI để triển khai và không ngừng cải thiện độ chính xác của các mô hình vẫn là một thách thức. 

Leave A Reply

Your email address will not be published.