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邊緣 AI

機器視覺帶動製造業工作場所安全措施自動化

工廠自動化

為員工創造更安全的工作環境是每位製造商的願望。然而,實現這項願望可能既困難又所費不眥。降低工廠的風險意味著必須持續監測,揪出環境安全問題,並且找到適當的工作場所預防措施。不過,若要保持這種程度的警戒,可能必須動用大量人力。

Aotu 是提供機器視覺型健康與安全解決方案的 AI 公司,該公司執行長 Stephen Li 表示:「平均而言,10,000 平方公尺的工廠至少必須配置 10 名保全人員,並且由兩名 HSE(健康、安全與環境)職員負責監督和監測視訊。」

也就是說,製造商必須大舉投資,其中又以工業設施的投資最為可觀,因為這類設施的監督必須全年無休。此外,人力監測有其侷限。Li 表示:「廠房安全人員工作賣力,但是卻分身乏術。他們無法立即偵測到大多數的健康與安全問題,而且也絕對不可能 100% 滴水不漏。」「此外,由於員工必須撥打電話,或是親自前往違反安全規定的現場觀察或糾正違規情況,因而有所延誤,無法及時回應問題。」

製造商雖然致力於維護員工安全,但是卻同時面臨預算吃緊以及製程最佳化的壓力,因此困難重重。然而,全新的機器視覺健康與安全解決方案,或許能提供解方,既確保員工安全無虞,同時又能滿足提高效率的需求。

機器視覺將裝瓶工廠的安全監測程序自動化

部署 Aotu 機器視覺解決方案的中國裝瓶工廠正是最佳例證。

該工廠是由某大飲料公司負責營運。設施規模龐大,意味著必須監測許多不同的區域,包括屋頂、天花板、鍋爐、廢物區,以及倉儲設施等。此外,廠房忙得不可開交,員工必須負責各種工作,因此監督員工行為成了複雜的大工程。

Aotu 與 Intel 合作,開發出一款機器視覺型健康與安全解決方案,設計旨在分析裝瓶工廠傳來的視訊摘要,並在偵測到問題時自動向安全人員示警。

該系統的 AI 演算法是針對監測環境安全問題所設定。部署範圍涵蓋工廠內近 1,000 個重要監督點。同時,AI 還會分析行為型安全違規事件的視訊摘要:未能穿戴適當的護具、以不安全的方式攀爬和行走、未經授權進入高風險區域,以及違反使用率上限。

如果系統偵測到問題,便會擷取 30 秒安全問題錄製影片、將它歸類為重大或輕微緊急情況,然後向人類監督者發出確認與反應的警示。如果問題嚴重,安全人員可以從遠端觸發現場警報與示警訊息,提醒員工危險迫在眉睫。如果是比較不嚴重的問題,安全人員可以選擇稍後再採取進一步行動解決,以及提供員工訓練。

執行這個解決方案後,裝瓶工廠的效率隨之提高,安全計畫的成效也更高。「使用 AI 之後,工廠 HSE 員工的工作量得以減輕,並且可確保安全問題不會再被忽視。」Li 表示。「此外,前線員工的安全意識也大幅提高。」

彈性的視訊分析平台

機器視覺解決方案必須可靈活應變,才能在製造業廣泛應用。裝瓶工廠畢竟與汽車零件工廠、高科技加工廠房,或是化學設施差異頗大。

為了打造強大靈活的工業健康與安全機器視覺平台,Aotu 決定與 Intel 合作。兩家公司合作之後,能夠利用好幾款 Intel 硬體與軟體工具的功能:

  • 第 11 代 Intel® Core 處理器讓深度學習、AI 與機器視覺情境得以最佳化及加速。
  • Intel® Iris® Xe GPU 尤其適合處理電腦視覺工作,例如智慧視訊處理。
  • Intel® Xeon® 可擴充處理器的設計更堅固耐用,作業溫度範圍廣,實現了需要更繁重工作負載的組態,也適合用在更嚴苛的工業環境。
  • Intel® OpenVINO 工具組提供一般工業安全情境用的預先訓練 AI 推論模型與參考模型,為迅速開發自訂 AI 演算法奠定了基礎。

Li 表示:「Intel 的處理器與 AI 工具組經過實證,是建置工業 AI 應用程式的強大平台。」他還說,Aotu 與 Intel 的合作關係「幫助我們縮短開發時間,以及為終端使用者設計可自訂、可靠的低程式碼和無程式碼 AI 解決方案。」

迎向更安全且效率更高的產業

機器視覺健康與安全解決方案,越來越受大型製造商關注,而且這類方案可靈活應變、符合成本效益,而且部署容易,因此應該也對系統整合商與小型工業企業極具吸引力。

然而,這類解決方案除了兼具健康與安全的效益,固有的靈活彈性還能開創其他使用案例。

Li 說明:「我們的機器視覺解決方案與晶片組合作夥伴完全整合,並且針對進階 AI 運算最佳化,潛在的智慧用途很多,包括製程數位化、物流自動化以及預測分析,而且將可與邊緣運算和 5G 這類新興技術協同增效。」

未來,電腦視覺可望以創新方式進一步帶動製造業數位轉型,並且為所有人打造更安全、效率更高,獲利能力也更強的工業 4.0。

 

本文由 insight.tech 編輯副總監喬治妮.貝內施(Georganne Benesch)編輯。