Մեքենայական տեսողությունը, արդյունաբերական տեսախցիկները, սենսորները, SCADA/MES/ERP համակարգերը և AI մոդելները միավորում ենք արտադրության վերահսկման մեկ կոնտուրում։ Դեֆեկտներից ու հաշվարկից մինչև անվտանգություն, խափանումների կանխատեսում և շեղումների կառավարում։
Պլատֆորմը միավորում է արդյունաբերական AI-ի հիմնական սցենարները՝ արտադրանքի որակ, անվտանգություն, հետագծելիություն, գործընթացներ և սարքավորումների վիճակ։
Մակերեսային դեֆեկտներ, ձև, չափեր, գույն, երկրաչափություն, փաթեթավորում, հավաքում և ստանդարտների պահպանում։
Օբյեկտների հաշվարկ, ցիկլի ժամանակ, կանգառներ, գծերի բեռնվածություն և տեխնոլոգիական շեղումներ։
ՊՊՄ, վտանգավոր գոտիներ, կրակ, ծուխ, ընկումներ, օտար մարդիկ, տեխնիկայի շարժ և կանոնակարգերի խախտումներ։
OCR, QR, Data Matrix, պիտակներ, սերիական համարներ, խմբաքանակներ և իրադարձությունների կապ արտադրանքի հետ։
Վիբրացիայի, ջերմաստիճանի, հոսանքի, ձայնի, խափանման ժամանակի և մնացորդային ռեսուրսի անոմալիաներ։
Իրադարձությունների միասնական կենտրոն, API, BI հաշվետվություններ, MES/ERP/SCADA, PLC հրամաններ և ավտոմատ արձագանք։
Արդյունաբերական ձեռնարկությունները տարբերվում են հումքով, գծերով, սարքավորումներով և ռիսկերով։ Մենք հարմարեցնում ենք տեսախցիկները, մոդելները, իրադարձությունները և ինտեգրումները հանքարդյունաբերության, սննդի, մեքենաշինության, քիմիայի, էներգետիկայի, թեթև և մշակող արդյունաբերության համար։
Գրանուլոմետրիա, ֆրակցիաներ, օտար մարմիններ, ժապավեններ, տեխնիկա, անվտանգություն։
Հաշվարկ, գույն, ձև, փաթեթավորում, մակնշում, գծի մաքրություն, խոտանում։
Մետաղ, ապակի, թաղանթներ, գործվածքներ, թուղթ, ստվարաթուղթ, կոմպոզիտներ։
Չափեր, հավաքում, եռակցում, կոմպլեկտավորում, մակնշում, դետալների դեֆեկտներ։
Սորտավորում, դասակարգում, հումք, ֆրակցիաներ, աղտոտումներ, տեխնոլոգիական գոտիներ։
Գործընթացների պարամետրեր, անվտանգություն, սարքավորումներ, սենսորներ, անոմալիաներ, սպասարկում։
Սցենարները կարելի է գործարկել փուլերով՝ սկզբում մեկ գիծ կամ մեկ հատված, հետո մասշտաբել արտադրամասի, գործարանի և ձեռնարկությունների ցանցի վրա։
ՊՊՄ, սաղավարտներ, ժիլետներ, վտանգավոր գոտիներ, կրակ, ծուխ, ընկումներ, ծխելը, տեխնիկա և ոչ ստանդարտ իրադարձություններ.
Ավելին →
Մակերեսային դեֆեկտներ, ճաքեր, քերծվածքներ, աղտոտում, վնասումներ, ձևի և որակի շեղումներ.
Ավելին →
Ֆրակցիոն կազմ, մասնիկների չափ, բաշխում, խոշոր հատիկներ, մանր մաս և հումքի որակի դինամիկա.
Ավելին →
Առանձին բաժին կոնվեյերային խնդիրների համար՝ հաշվարկ, դեֆեկտներ, գրանուլոմետրիա և գծի իրադարձություններ։
Ավելին →
Օտար առարկաներ սորուն նյութերում, սննդում, հումքում, փաթեթներում և տեխնոլոգիական հոսքում.
Ավելին →
Երկարության, լայնության, հաստության, ձևի, դիրքի, անցքերի և թույլատրելի շեղումների չափում.
Ավելին →
Պիտակներ, QR, շտրիխկոդեր, սերիական համարներ, ամսաթիվ, խմբաքանակ և կարդացելիություն.
Ավելին →
Բաղադրիչների առկայություն, օպերացիաների հերթականություն, հավաքման ճիշտություն, ամրակներ, եռակցում և կոմպլեկտ.
Ավելին →
Օբյեկտների դասակարգում ըստ գույնի, ձևի, տեսակի, որակի դասի և տեսողական հատկանիշների.
Ավելին →
Պատռվածքներ, կտրվածքներ, մաշվածություն, միացումներ, ծածկույթի վնասում և իրադարձության կոորդինատներ.
Ավելին →
Արտադրանքի, փաթեթների, դետալների և խառը հոսքերի հաշվարկ, առկայության ստուգում և հաշվիչներ հաշվառման համակարգերին.
Ավելին →
Հերմետիկություն, կոմպլեկտավորում, պիտակի շեղում, վնասումներ, աղտոտում, դեֆորմացիա և փաթեթավորման բրակ.
Ավելին →
Անոմալիաներ, վիբրացիա, ջերմաստիճան, հոսանք, ձայն, RUL, MTBF, մաշվածության վաղ նշաններ և պլանային սպասարկում.
Ավելին →Համակարգը գծի վրա հայտնաբերում է մակերեսային դեֆեկտներ, երկրաչափություն, գույն, կոմպլեկտացիա և մակնշում։ Օպերատորը ստանում է իրադարձություն, կադր, կոորդինատներ, դեֆեկտի դաս և գործողություն՝ թողնել, խոտանել, կանգնեցնել հատվածը կամ փոխանցել MES/SCADA։
Տեսաանալիտիկան վերահսկում է ՍԻԶ, վտանգավոր գոտիներ, տեխնիկայի շարժը, ընկնելը, ծուխը, կրակը և կանոնակարգերի խախտումները։ Կարևոր իրադարձությունները անմիջապես փոխանցվում են պատասխանատուներին, իսկ կադրերը պահվում են որպես ապացույց։
Տրամաբանությունը կապված չէ մեկ ոլորտի հետ։ Կարևոր է հասկանալ, թե որտեղ է ռիսկը՝ հումքի մուտք, գիծ, հավաքում, փաթեթավորում, պահեստ, առաքում կամ սարքավորում։
Ֆրակցիաներ, աղտոտումներ, օտար մարմիններ, խմբաքանակի որակ և պահանջներին համապատասխանություն։
Հաշվարկ, սորտավորում, առկայության ստուգում, դեֆեկտներ, գույն, ձև, ցիկլի ժամանակ և կանգառներ։
Կոմպլեկտավորում, օպերացիաների հերթականություն, երկրաչափություն, եռակցում, ամրակներ, մակնշում և մակերեսի որակ։
Փաթեթավորման դեֆեկտներ, հերմետիկություն, պիտակներ, կոդեր, ամսաթիվ, սերիա և հետագծելիություն։
Պալետներ, պահեստավորման գոտիներ, տեղափոխումներ, տեխնիկա, մնացորդներ, առաքում և պահեստային անվտանգություն։
Ջերմաստիճան, վիբրացիա, հոսանք, ճնշում, ձայն, վթարային ռեժիմներ և ռեսուրսի կանխատեսում։
Արդյունաբերության մեջ AI-ը աշխատում է ոչ միայն պատկերների հետ։ Կարելի է միացնել սենսորների, PLC, SCADA և լաբորատոր տվյալների ժամանակային շարքեր՝ վթարային կանգառից առաջ ռիսկը տեսնելու համար։
Մոդելները կառուցում են սարքավորման նորմալ պրոֆիլը և հայտնաբերում շեղումները մինչև կրիտիկական փուլը։
Հանգույցների, դետալների և գծերի մնացորդային ռեսուրսի գնահատում՝ ըստ ռեժիմի և սպասարկման պատմության։
Վիբրացիա, ջերմաստիճան, հոսանք, ձայն, ճնշում, արագություն, ծախս և այլ ազդանշաններ վերլուծվում են միասին։
Ծանուցումներ, վերանորոգման առաջնահերթություններ, շեղումների պատճառներ և կապ որակի ու գործընթացի հետ։
Համակարգը աշխատում է որպես վերադիր շերտ գործող ենթակառուցվածքի վրա. տեսախցիկներն ու սենսորները հավաքում են տվյալներ, AI մոդելները հայտնաբերում են իրադարձություններ, արդյունքը փոխանցվում է օպերատորին, գծին կամ բիզնես համակարգերին։
IP տեսախցիկներ, արդյունաբերական և գծային տեսախցիկներ, սենսորներ, PLC, SCADA, MES, ERP և լաբորատոր տվյալներ։
Դետեկցիա, սեգմենտացիա, OCR, դասակարգում, չափում, tracking, anomaly detection և կանխատեսող մոդելներ։
Դեֆեկտ, բրակ, խախտում, կանգառ, գերբեռնում, ռեժիմի շեղում, խափանման ռիսկ կամ մակնշման անհամապատասխանություն։
Ծանուցում օպերատորին, իրադարձության գրանցում, PLC հրաման, reject, գծի կանգառ, MES առաջադրանք կամ սպասարկման հայտ։
BI հաշվետվություններ, դեֆեկտների քարտեզ, OEE, գծերի վարկանիշ, կորուստների պատճառներ, որակի թրենդներ և կանխատեսող վահանակ։
Վերջնական արդյունքը կախված է գծից և սցենարից, բայց սովորաբար ձևավորվում է բրակի նվազումից, կանգառների կրճատումից և արտադրության թափանցիկությունից։
Սկսում ենք մեկ պարզ վերահսկման կետից՝ ֆիքսում ենք բրակի չափանիշները, հավաքում տվյալներ, կարգավորում մոդելը, չափում արդյունքը և մասշտաբում լուծումը։
Ուսումնասիրում ենք գիծը, դեֆեկտները, արագությունը, լուսավորությունը, տեսախցիկների տեղերը և արձագանքի պահանջները։
Հավաքում ենք նորմայի և բրակի օրինակներ, կառուցում dataset, նկարագրում դասերը և որակի կանոնները։
Սովորեցնում ենք AI մոդելները, կարգավորում վերլուծության հաճախականությունը, օպերատորի միջերեսը և իրադարձությունների մատյանը։
Իրադարձությունները փոխանցում ենք MES, SCADA, ERP, PLC, reject համակարգերին, BI-ին կամ կորպորատիվ համակարգերին։
Ստուգում ենք ճշտությունը, կեղծ արձագանքները և տնտեսական արդյունքը, հետո միացնում նոր գծեր կամ արտադրամասեր։
Կարելի է աշխատել գործող տեսախցիկների և համակարգերի հետ, իսկ բարդ խնդիրների համար ընտրել արդյունաբերական օպտիկա, լուսավորություն, գծային տեսախցիկներ, edge-սերվերներ և սենսորներ։
IP, RTSP, ONVIF, արդյունաբերական տեսախցիկներ, գծային տեսախցիկներ, global shutter, լուսավորություն և պաշտպանիչ պատյաններ։
PLC, SCADA, սենսորներ, reject սարքեր, stop ազդանշաններ, կատարող մեխանիզմներ և տեխնոլոգիական իրադարձություններ։
Խմբաքանակներ, հերթափոխեր, պատվերներ, արտադրական առաջադրանքներ, որակի մատյաններ, բողոքներ և հետագծելիություն։
Դաշբորդներ որակի, OEE, արտադրողականության, կորուստների, դեֆեկտների, սարքավորումների և հերթափոխերի համար։
Վիբրացիա, ջերմաստիճան, հոսանք, ճնշում, ձայն, ծախս, արագություն, բեռնվածություն և ագրեգատների telemetry։
On-Prem, Edge, փակ կոնտուր, մուտքի դերեր, logging և հիբրիդային ճարտարապետություն։
Նկարագրեք հատվածը, դեֆեկտը, գծի արագությունը և համակարգի ցանկալի արձագանքը։ Մենք կառաջարկենք տեսախցիկների, մոդելների, ինտեգրումների և չափելի պիլոտի սխեմա։
