生产过程行为理解系统

2023-04-03 11:10:00
admin
原创
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生产过程行为理解系统

自动化的底层逻辑是“集中式、大批量、少品种”。近些年,对柔性化生产的探索让市场逐步回归理性:特定生产过程适合半自动化。针对人工完成的作业流程目前缺乏检测,导致整个生产过程无法全流程可控。传统的工业视觉检测手段针对此类场景很难做到准确、实时、普适、易用的兼顾。安洛壹深耕生产过程人员动作行为检测以及异常检测,实现低延迟、高准确、简单操作的过程分析系统,软硬件工具链使得可在短时间内完成部署落地,对生产过程实时干预,让生产过程保持在可控范围内,提升产品的质量稳定性。



 

企业业务痛点


  • 故障难复现


针对自动化生产,未知的异常事件无法捕获,也难以复现


  • 效率难提升


想要制定生产改善计划,但是缺乏足够的生产过程数据支撑,且结果精准性存疑


  • 生产SOP难监管


对于人员标准作业程序(SOP),没有有效手段监测操作员是否按要求遵守



拒绝纯人工管理手段,让工厂管理有的放矢

三步解决方案,创造更多收入

1步:实时监测

1名产线管理员,难以同时检测所有操作员。安洛壹解决方案,可24小时不间断全程监控产线操作员行为以及未知的异常事件。一经出现违规操作或异常,设备便会马上识别并自动记录短视频,更快一步发现产品质量问题。

2步:实时干预

大多工厂投入不少人力巡逻和监测生产线,仍避免不了员工违规和未知异常事件的发生。借助安洛壹,可以做到全天监测,准确发现违规行为和异常事件,实时发布预警,并自动记录违规发生始末,既可不错过任何一个违规和异常,又可腾出更多时间在产线管理上。

3步:实时数据化

生产流程是否存在低效?具体是在哪个环节通过安洛壹,厂方能够简单并即时地获取到任何异常时段的视频数据,使工程师不用再花时间自行采集生产数据,即可快速找出问题,并制定科学合理的生产改善计划。



更高投资回报的产线管理方式


  • 产品不良率下降


规范人员的标准作业流程,防止跳步或漏步的情况出现,检测并及时介入干预。动作操作的一致性可带来产品质量稳定性提升,降低不良率


  • 生产效率提升


人员动作节拍的数据化,可帮助管理者了解当前生产的瓶颈点,针对性的改进产线布局,提升操作者的动作节拍和循环效率,降低工作强度和出错概率


  • 设备故障率下降


无监督AI学习的算法,可对自动化生产过程的未知异常进行实时检测并停机报警,可帮助设备管理者,快速发现生产异常,在未造成重大损失之前及时解决,降低设备故障率,提升生产稼动率


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