Voir, c'est croire
IRIS Vision AI améliore la qualité et les informations opérationnelles
Mise en œuvre de modèles de vision d'IA dans l'industrie et la fabrication : extrapoler la valeur élevée des données visuelles pour une utilisation efficace et pratique dans les écosystèmes d'IA
Vision AI Studio automatise les flux de production
En identifiant les anomalies et les déviations des produits, Vision AI permet aux industries de prendre des mesures correctives plus rapidement, d'augmenter le rendement en réduisant les taux de rebut et de reprise. Vision AI automatise le contrôle de la qualité, augmentant la fréquence des inspections par rapport aux processus manuels.
Les données visuelles peuvent être mises en contexte avec d'autres sources de données, telles que les séries chronologiques et les ordres de travail, ce qui permet d'obtenir une vue d'ensemble de l'état des opérations à des fins d'analyse.
En découvrant les anomalies des équipements et les indicateurs de défaillance potentielle, Vision AI permet aux industries d'adopter une stratégie de maintenance prédictive, permettant de programmer les réparations avant les défaillances des équipements, de minimiser les temps d'arrêt, d'allonger la durée de vie des machines et d'optimiser l'efficacité opérationnelle globale.
Vision AI fournit une assistance fiable et une assurance supplémentaire de la précision des données visuelles, réduisant considérablement la marge d'erreur et améliorant la précision des résultats critiques, tels que la détection des défauts et la surveillance des processus.
Définition des sources de données d'entrée de la vision
- Les systèmes Vision AI sont capables de traiter un large éventail de sources de données non structurées, notamment des images de vidéosurveillance haute définition, des images de drones, des photographies statiques haute résolution et des flux vidéo continus en temps réel.
- La polyvalence des sources d'entrée garantit un contrôle et une surveillance complets dans divers environnements industriels et de fabrication.
- Les systèmes Visions réduisent efficacement le recours aux inspections manuelles de routine et d'urgence, tout en améliorant considérablement la détection, la notification et les temps de réponse des mesures de contrôle de la qualité.
Modélisation des données pour l'IA de la vision
- La transformation des données visuelles en modèles de données d'IA industrielle offre des avantages tels que l'identification précise et en temps réel des dysfonctionnements des équipements, des défauts des produits et des anomalies des processus, ce qui permet de réduire considérablement les temps d'arrêt et d'améliorer la qualité des produits.
- L'utilisation de la modélisation des données d'IA avec des sources de données visuelles permet d'optimiser les processus industriels et de fabrication, de contrôler l'efficacité des flux de travail, la sécurité et la conformité aux réglementations, et d'identifier les domaines dans lesquels des améliorations opérationnelles sont possibles.
- Créez une compréhension unifiée des processus et des actifs. Générez de nouvelles connaissances en intégrant les sources de données image et vidéo dans un modèle de données structuré avec IRIS Foundry, une plateforme DataOps industrielle robuste.
Cas d'utilisation de Vision AI Studio
- Automatiser le contrôle de la qualité en intégrant des modèles d'IA aux systèmes d'inspection visuelle, ce qui permet aux fabricants et aux industries de garantir une qualité constante des processus et des produits et de se conformer aux normes industrielles tout en minimisant l'erreur humaine.
- Prévoir les pannes d'équipement avant qu'elles ne se produisent en identifiant les changements subtils dans les performances ou l'apparence des machines, ce qui permet une maintenance proactive et prolonge la durée de vie de l'équipement.
- Améliorer la sécurité des travailleurs de première ligne en contrôlant en permanence les protocoles de sécurité et en identifiant instantanément les risques potentiels, ce qui garantit un environnement plus sûr pour les employés et réduit considérablement les accidents sur le lieu de travail.
Conformité, vie privée et sécurité
Il est essentiel de respecter scrupuleusement les réglementations et les normes du secteur pour garantir que les systèmes d'IA visuelle fonctionnent dans le respect des lois internationales et locales, afin d'éviter les amendes et les répercussions juridiques tout en favorisant la confiance de l'ensemble du secteur.
Les garanties de confidentialité des données personnelles et d'entreprise sont essentielles pour protéger l'identité et les informations sensibles des individus et des entreprises, prévenir les abus et maintenir la confidentialité dans le traitement des données visuelles.
La mise en œuvre de mesures de sécurité avancées pour protéger les systèmes d'IA visuelle des cybermenaces et des accès non autorisés est essentielle pour préserver l'intégrité et la sécurité des données visuelles collectées.
La participation à une utilisation éthique de l'IA visuelle et l'atténuation des biais potentiels dans les données de l'IA visuelle sont essentielles pour promouvoir l'équité, la précision et la non-discrimination dans les décisions assistées par l'IA, renforçant ainsi la confiance du public dans les technologies de l'IA.
