Ver para creer
IRIS Vision AI aumenta la calidad y los conocimientos operativos
Implementación de modelos de visión de IA en la industria y la fabricación: extrapolación del alto valor de los datos visuales para un uso eficaz y práctico en los ecosistemas de IA.
Vision AI Studio automatiza los flujos de trabajo de fabricación
Al identificar las anomalías y desviaciones de los productos, Vision AI permite a las industrias tomar medidas correctivas más rápidamente, lo que aumenta el rendimiento al reducir las tasas de desechos y reprocesamiento. Vision AI automatiza el control de calidad, aumentando la frecuencia de inspección en comparación con los procesos manuales.
Los datos visuales pueden ponerse en contexto con otras fuentes de datos, como series temporales y órdenes de trabajo, lo que proporciona una visión holística del estado de las operaciones para su análisis.
Al descubrir anomalías en los equipos e indicadores de posibles fallos, Vision AI permite a las industrias adoptar una estrategia de mantenimiento predictivo, lo que permite programar las reparaciones antes de que se produzcan fallos en los equipos, minimizar el tiempo de inactividad, ampliar la vida útil de la maquinaria y optimizar la eficiencia operativa general.
Vision AI proporciona una asistencia fiable y una garantía añadida de precisión de los datos visuales, reduciendo significativamente el margen de error y mejorando la precisión de los resultados críticos, como la detección de defectos y la supervisión de procesos.
Definición de las fuentes de datos de entrada de visión
- Los sistemas de IA de visión son expertos en el procesamiento de una amplia gama de fuentes de datos no estructurados, como grabaciones de CCTV de alta definición, imágenes aéreas de drones, fotografías estáticas de alta resolución y flujos de vídeo en tiempo real sin interrupciones.
- La versatilidad de las fuentes de entrada garantiza una supervisión y vigilancia completas en diversos entornos industriales y de fabricación.
- Los sistemas Visions minimizan eficazmente la dependencia de las inspecciones manuales rutinarias y de emergencia, al tiempo que mejoran sustancialmente los tiempos de detección, notificación y respuesta de las medidas de control de calidad.
Modelado de datos para la IA de visión
- La transformación de datos visuales en modelos de datos de IA industrial proporciona ventajas como la identificación precisa y en tiempo real de averías en los equipos, defectos en los productos y anomalías en los procesos, lo que reduce significativamente el tiempo de inactividad y mejora la calidad de los productos.
- Aprovechar el modelado de datos de IA con fuentes de datos visuales permite optimizar los procesos industriales y de fabricación, supervisar la eficiencia de los flujos de trabajo, la seguridad y el cumplimiento de la normativa, e identificar áreas de mejora operativa.
- Cree una comprensión unificada de procesos y activos. Genere nuevos conocimientos integrando fuentes de datos de imagen y vídeo en un modelo de datos estructurado con IRIS Foundry, una sólida plataforma industrial de DataOps.
Casos prácticos de Vision AI Studio
- Automatice el control de calidad integrando modelos de IA con sistemas de inspección visual, lo que permitirá a fabricantes e industrias garantizar una calidad constante de los procesos y los productos y cumplir las normas del sector, minimizando al mismo tiempo los errores humanos.
- Predecir los fallos de los equipos antes de que se produzcan identificando cambios sutiles en el rendimiento o el aspecto de la maquinaria, lo que permite realizar un mantenimiento proactivo y ampliar la vida útil de los equipos.
- Aumente la seguridad de los trabajadores de primera línea mediante la supervisión continua de los protocolos de seguridad y la identificación instantánea de peligros potenciales, garantizando un entorno más seguro para los empleados y reduciendo drásticamente los accidentes laborales.
Cumplimiento, privacidad y seguridad
El cumplimiento estricto de las normas y reglamentos del sector es vital para garantizar que los sistemas de IA visual funcionen dentro de los límites de la legislación internacional y local, evitando multas y repercusiones legales y fomentando la confianza en todo el sector.
Las salvaguardas de la privacidad de los datos personales y corporativos son cruciales para proteger las identidades y la información sensible de particulares y empresas, evitando usos indebidos y manteniendo la confidencialidad en el tratamiento visual de los datos.
La aplicación de medidas de seguridad avanzadas para proteger los sistemas de IA visual de las ciberamenazas y los accesos no autorizados es esencial para mantener la integridad y seguridad de los datos visuales recopilados.
Participar en el uso ético de Vision AI y mitigar los posibles sesgos en los datos de Visual AI son fundamentales para promover la equidad, la precisión y la no discriminación en las decisiones asistidas por IA, reforzando la confianza pública en las tecnologías de IA.
