智慧工厂数智化边缘方案
助力制造生产新升级
智慧工厂的数字化现状正逐步实现自动化和数智化，通过IOT数据平台和AI视频系统提升生产管理、质量控制等方面的效率。AI边缘计算能对生产线上的数据进行实时采集处理以提高生产效率，通过结合机器视觉保障产品质量，利用大语言模型分析降低管理成本并增强安全性。在保证数据隐私和安全的大前提下，全面推动制造业向决策智能化、治理高效化发展。
行业痛点
生产数据采集 不可控不安全
- 人工收集数据，成本高、效率低、精确性差
- 采集量大、数据类型各种各样，时效不尽相同
- 传统数采解决结构性数据采集，无法采集对图像和视频数据
- 数据在边缘侧可存储和分析，上报路径可配置可把控
生产过程状态指标
不透明
- 产线的人机料法环数据不透明，层层上报内容失真
- 生产过程和质量追溯困难
- 信息化管理和底层数据治理监测失效，无法形成数据资源
设备资产管理和 运维难
- 设备数据监测实时性差，设备运行状态不透明
- 人工巡检成本高、管理效率低
- 异常状态响应不及时
方案亮点
事件AI识别和分析
通过云边端算力协同部署，可利旧现有的视频流监控设备，通过AI算法任务编排灵活的目标检测、分类、追踪、图像识别和算法后处理等流程实现多种复合事件的智能识别和判断，并存储有效的图片和视频数据。
AI工业视觉质检
质量管理是企业的生存之道，有AI加持下的机器视觉得到快速发展，实现自学习的加速训练，适合表面瑕疵检测、尺寸测量、智能点数、配件缺漏识别、SOP操作标准等产品和业务流程标准的异常状况发现和上报，确保产品质量水平，提高质检效率
生产要素数据价值挖掘
结合IOT数采和AI图像数据采集，实现结构和非结构数据多重数据挖掘和融合分析，支持数据治理，为数据资源到数据资产的转换提供支撑，基于数据的科学经营决策，提升效益
方案价值
通过IOT+AI模型，从传统设备数据采集延伸到视觉感知，
让设备可”说话“，让生产环节异常可视，集合边缘计算不出厂，提高管理人员对生产过程和设备管理水平，从而实现效率可控、质量可控
建立设备和质量指标为基础的数据透明化
制造过程归根结底是生产要素形成和利用的过程，其中也包含浪费成本。改善以设备为核心的单点浪费，如倍率与质量浪费的关系；改善以流程为核心的生产浪费，如设备异常响应机制与停机浪费的关系，以数字化为基础发现生产浪费
数据为源，AI助力生产标准化和持续改善
应用场景
安全生产
工业互联网
AI视觉检测
安全生产
安全生产
基于边缘云的WeVision视频AI分析平台，实现工业生产作业过程中人员安全、设备状态的智能监控，通过实时预警，助力企业安全生产和行为管理，提高生产效率，实现工业厂区安全的主动式防范、生产作业规范巡检。工业互联网
工业互联网
构建数字化工厂和车间，解决数据获取的第一公里的问题，实现各类工业应用的落地，依赖边缘计算实现设备协议对接、数据解析、数据存储和应用分析，结合IOT轻量化平台，用户可以轻松结合业务应用对接实现真正的IT和OT数据融合。AI视觉检测
AI视觉检测
新型的AI 工业视觉检测快速准确地检测产品中的缺陷和瑕疵，确保产品质量符合标准，提高产品质量和保障一致性。通过配合自动化组件，大大减少了人工检测的时间和成本，相比人工检测，它可长期稳定运行，降低企业的人力成本和培训成本。更重要的是企业能对检测数据进行统计和分析，为生产过程的优化提供数据支持，助力企业改进生产工艺和管理流程。
算法应用
安全帽识别
安全帽识别算法基于大规模安全帽数据识别训练，配合现场摄像头，实现自动识别现场作业人员的安全帽佩戴情况，达到高效率监督监管。
烟火检测
烟火识别算法基于大规模火焰数据识别训练，配合摄像头，实时识别监控范围内的明火情况。如有火灾隐患，立刻发出警报
反光衣识别
反光衣识别算法基于大规模反光衣数据识别训练，配合现场摄像头，实现自动识别现场作业人员的反光衣穿着情况，达到高效率监督监管。
我们致力于为您提供AI+IOT全链路的数据采集、数据存储、指标换算、数据应用和数据安全的行业方案、功能应用开发以及全面的技术售后服务。