Заказчик — производитель высококачественных велосипедных рам с более чем 40-летним опытом работы в велосипедной индустрии.
Заказчику требовался более эффективный способ учета различных металлических труб (таких как верхняя труба, нижняя труба, рулевая труба, подседельная труба, кареточный узел, перья заднего треугольника и нижние перья рамы), используемых при производстве рамы. С целью повышения точности и оптимизации производственных процессов, компания изучила передовые технологии, такие как дополненная реальность (AR) и искусственный интеллект (AI), для автоматического подсчета материалов. Такой подход обеспечил бы точный подсчет компонентов, согласовал бы объемы производства со спросом и сократил бы ручной труд, одновременно повысив общую эффективность.
Обеспечение точного количества труб, поступающих от поставщиков, имело решающее значение для удовлетворения производственных потребностей без излишков или дефицита. Кроме того, ручной подсчет металлических труб для производства велосипедных рам часто приводил к неточностям, вызывая расхождения между количеством имеющихся труб и количеством, необходимым для сборки велосипедной рамы. Эти ручные процессы были подвержены ошибкам и неэффективности, что подчеркивало необходимость более надежного и точного решения для подсчета.
Для решения проблем с подсчетом заказчик внедрил уникальную систему машинного зрения на основе дополненной реальности и искусственного интеллекта, способную точно подсчитывать трубы велосипедных рам. Удобная в использовании с мобильных устройств, таких как планшеты и смартфоны, система позволила снизить количество ошибок, вызванных человеческим фактором, за счет автоматизации процесса подсчета. Удобная платформа для обучения моделей на основе ИИ также обеспечила быструю разработку и настройку моделей для различных типов труб и компонентов велосипедных рам. Это интеллектуальное решение обеспечило точный подсчет компонентов, минимизировало ошибки и значительно повысило эффективность производства велосипедных рам.
Результат
- Автоматизированный подсчет в режиме реального времени, оптимизация операций и повышение производительности.
- Достигнута 100% точность подсчета, обеспечивающая точный подсчет труб велосипедных рам.
- Сведение к минимуму человеческих ошибок за счет автоматизации процесса подсчета и сокращение количества ошибок, допущенных вручную.
