電腦視覺提高鍍鋅工廠效率
電腦視覺與邊緣 AI 能夠為已有百年歷史的工業製程帶來什麼效益？鍍鋅工廠主管發現，這些創新技術有助於提高作業效率、節省成本、改善工作人員安全，並且實現強大的永續發展效益。
鍍鋅這個製程為了防止腐蝕，在鋼和鐵上面塗覆鋅，雖然最早是在十九世紀中葉廣泛使用，但核心化學早在 1740 年代就已經有書面資料。如今，AI 的各項進展正在協助鍍鋅企業改造這個古老卻依舊重要的工業製程。
SeeWise.AI 是為鍍鋅產業提供數位轉型解決方案的專業公司，其技術與產品部主管 Harishankar Durairaj 表示：「目前有很多鍍鋅工廠依舊缺乏監測生產力的整合性追蹤機制。」「使用電腦視覺不僅有助於他們克服那個弱點，更提供了豐富的資料深入解析，可用於提高作業效率及改善工作人員安全。」
某鍍鋅工廠的實際成果
SeeWise AI 為印度某大型鍍鋅企業部署的系統就是明證。這家鍍鋅工廠是一家大型企業，儘管成功，但是卻面臨諸多難題。它沒有即時監測工廠作業的整合性解決方案。管理者必須親自前往廠房，手動查看進度，才能掌握最新的生產狀態。大型設施包含 20 個獨立的槽，用於鍍鋅製程中的浸泡、沖洗和其他階段，另外還有材料儲存與運輸區，足以證明確認進度的過程極其繁瑣。在缺乏集中監測功能的情況下，發現停機問題和違反安全規定的情形也成了一大難題。
為了解決這類漏洞，SeeWise.AI 與該公司的管理和作業團隊合作，利用自家的 True AI Powered Smart Factory 平台開發出一套全方位解決方案。他們安裝了 CCTV 攝影機網路，從工廠所有區域獲得視覺資料流。這套系統在邊緣利用電腦視覺分析這些資料，獲得即時生產資料、偵測機器停機時間，以及找出員工不安全的行為。邊緣部署有助於減少延遲及加強資料安全性，而且 SeeWise 工程師為了保護工廠工作人員的隱私，在處理他們的生物特徵資料時更是格外謹慎。
這項解決方案的設計，在發現問題時將即時自動警示傳送給管理者，例如可能暗示停機問題的閒置機器。直接與作業設備整合（例如廠房的蜂鳴器或警報器），或是透過中央儀表板或行動應用程式，皆可處理警示。
這套系統還讓該鍍鋅企業獲得更深入的作業資訊。Durairaj 說明：「我們訓練 AI 模型負責監測生產流程的不同步驟，例如金屬樑浸入化學槽的時間、浸泡了多久、離開化學槽的時間，以及金屬樑靜置了多久，工作人員才將它運送到設施的另一個區域。」「這項措施讓管理階層能發現製程的瓶頸與效率不彰的問題，然後加以改善。」
實作在 Intel 架構工業電腦執行的 AI 技術解決方案，迅速改善了問題。首先，它可以即時偵測及修正停機問題，並確保工作人員遵守安全規範。此外，工廠管理者現在能清楚掌握生產過程，大幅提高作業效率。該工廠的整體設備效能（OEE）在前三個月內提升了 11%。到了第四個月，該企業已經從這個解決方案實現了百分之百的投資報酬率。
讓邊緣的電腦視覺更符合成本效益
SeeWise.AI 開發的這套軟體不受限於輸入資料來源。換句話說，這套系統會直接處理任何傳送的影片資料，不考慮資料流的來源，也不受使用的攝影機品牌限制。這是一大優勢，因為有很多鍍鋅工廠早已基於一般的安全與監控目的安裝了 CCTV。那些現有的影片資訊流經過再利用，便可實現 AI 支援的生產力管理與分析方式，大幅降低實作電腦視覺解決方案的初始資本支出成本。
此外，Intel® OpenVINO™ 工具組這類解決方案，可協助軟體開發者更高效建置 AI 模型。這個方案在首次部署解決方案時進一步節省了成本，因為精確的 AI 模型需要的運算資源較少。
Duraiaj 表示：「OpenVINO 大大協助我們改善了 AI 模型的效率和量化。」「過去支援五部攝影機所需要的硬體，如今卻可支援多達 10 部攝影機。這正是 OpenVINO 所締造之效益的直接成果。」
鍍鋅、工業及其他領域的電腦視覺
未來十年，製造業可望迎接一波數位轉型浪潮，而電腦視覺技術在鍍鋅和其他產業都將扮演重要的角色。
就作業效率與盈獲利能力而言，好處無窮無盡。同樣重要的是，電腦視覺還有實現關鍵永續發展效益的潛力。
「如果您正在製造鍍鋅產品，但製程效率不彰，抑或是缺陷率很高，會發生什麼事？全球碳足跡會因而增加。」Duraiaj 表示。「提供工廠效率是我們的使命，而電腦視覺則是實現這個目標的強大工具。」
電腦視覺不單單是幫助過去的技術融入現在。它在某種程度上還協助打造更了利潤更豐厚，而且更有利於永續發展的未來。