بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
تعتبر السلامة والكفاءة أمرًا بالغ الأهمية عندما يتعلق الأمر بالمستودعات. غالبًا ما تضم رافعات شوكية وأحزمة ناقلة وأنظمة آلية يجب أن تعمل باستمرار، وفي بعض الأحيان يمكن أن تحدث حوادث. على سبيل المثال، تعتبر سلامة الرافعة الشوكية مصدر قلق كبير، حيث أفادت إدارة السلامة والصحة المهنية (OSHA) عن ما يقدر بنحو 61800 إصابة طفيفة و 34900 إصابة خطيرة و 85 حالة وفاة كل عام.
التدابير السلامة التقليدية، مثل علامات التحذير والمرايا والإشراف اليدوي، لها قيود. يمكن أن تجعل النقاط العمياء والخطأ البشري وردود الفعل المتأخرة من الصعب منع الحوادث قبل وقوعها. ببساطة، يتطلب ضمان سلامة المستودعات مراقبة مستمرة، وهو أمر ليس سهلاً على البشر القيام به بمفردهم.
ومع ذلك، يمكن للرؤية الحاسوبية، وهي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI)، تعزيز سلامة المستودعات من خلال توفير المراقبة في الوقت الفعلي والكشف الاستباقي عن المخاطر. على وجه التحديد، نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 أن تمكّن من اكتشاف الأجسام واكتشاف الأشخاص للمساعدة في مهام مثل منع التصادمات في الوقت الفعلي.
الشكل 1. مثال على استخدام YOLO11 detect سقوط عامل.
في هذه المقالة، سوف نلقي نظرة فاحصة على كيف يمكن للرؤية الحاسوبية تحسين سلامة المستودعات وتحسين العمليات اللوجستية.
التحديات المتعلقة بسلامة المستودعات
المستودعات بيئات سريعة الحركة حيث تعمل الآلات والعمال على مقربة من بعضهم البعض، مما يزيد من خطر وقوع الحوادث. يعد ضمان سلامة العمال أمرًا بالغ الأهمية، خاصة في المناطق المزدحمة حيث تقلل الرؤية المحدودة من خطر الاصطدامات. على سبيل المثال، تعمل الرافعات الشوكية والمركبات الموجهة الآلية (AGVs) ورافعات البليت باستمرار، وبدون مراقبة مناسبة، يمكن أن تؤدي الاصطدامات بين المعدات أو العمال إلى إصابات خطيرة.
وبالمثل، يمكن أن تشكل السيور الناقلة خطرًا على السلامة إذا لم يكن العمال حريصين، خاصة حول نقاط الوصول أو الملابس الفضفاضة بالقرب من الأجزاء المتحركة. تحتاج الرافعات العلوية ومعدات الرفع أيضًا إلى الاهتمام، حيث يمكن للأحمال غير المستقرة أو المشكلات الميكانيكية أن تخلق مخاطر. يساعد البقاء على دراية بهذه المخاطر ومعالجتها في الوقت الفعلي في الحفاظ على سلامة المستودع للجميع.
أحد أكبر التحديات المتعلقة بسلامة المستودعات هو محدودية الرؤية. فالبقع العمياء والرؤية المسدودة ورفوف التخزين العالية تجعل من الصعب detect المخاطر قبل وقوع الحوادث.
تعتبر الانزلاقات والتعثر والسقوط من المخاطر الشائعة، خاصة في البيئات المزدحمة. علاوة على ذلك، تستمر الأخطاء البشرية، مثل ردود الفعل المتأخرة والأحكام الخاطئة والإرهاق، في لعب دور كبير في حوادث المستودعات، حتى مع وجود بروتوكولات سلامة صارمة.
في حين أن تدابير السلامة التقليدية مثل المرايا وإشارات التحذير يمكن أن تساعد، إلا أنها تعتمد على ملاحظة العمال للمخاطر والتفاعل بسرعة. في المقابل، تتخذ رؤية الكمبيوتر نهجًا استباقيًا، باستخدام المراقبة في الوقت الفعلي المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحديد المخاطر ومنع وقوع الحوادث قبل حدوثها.
كيف تحسن رؤية الحاسوب السلامة في المستودعات؟
تساعد الرؤية الحاسوبية الآلات على تحليل البيانات المرئية والاستجابة لها. يمكن استخدامها لمعالجة الصور ومقاطع الفيديو في الوقت الفعلي، مما يسمح لأنظمة مستودعات الرؤية الحاسوبية detect الأجسام track الحركة ومنع الحوادث.
بالمقارنة مع المراقبة اليدوية، فإن الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تجعل سلامة المستودعات أكثر كفاءة وموثوقية. وقد أصبح ذلك ممكناً بفضل نماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLO11 والتي يمكنها تحليل موجزات الفيديو في الوقت الفعلي.
على وجه الخصوص، يمكن لمهام الرؤية الحاسوبية مثل اكتشاف الأجسام وتجزئة المثيل التي يدعمها YOLO11 تحديد العوائق مثل الرافعات الشوكية ورافعات المنصات والمخزون في غير محله لتقليل مخاطر الاصطدام في البيئات المزدحمة.
كما يمكن استخدامها detect العمال ومراقبة قربهم من الرافعات الشوكية وغيرها من الآلات، مما يمنع وقوع الحوادث. يمكن برمجة أنظمة الذكاء الاصطناعي المرئي هذه لتوفير تنبيهات في الوقت الفعلي وإخطار المشغلين بالمخاطر المحتملة، مما يتيح اتخاذ إجراءات سريعة قبل وقوع الحوادث.
الشكل 2. تقسيم عامل في مستودع باستخدام YOLO11.
التطبيقات الرئيسية لـ YOLO11 في سلامة المستودعات
بعد ذلك، دعنا نناقش تطبيقات محددة للرؤية الحاسوبية التي يمكن أن تساعد في تحسين سلامة المستودعات. سنستعرض أيضًا كيف يمكن استخدام YOLO11 لتحسين الوقاية من الحوادث وإدارة المخاطر.
تتبع الأجسام لتجنب الاصطدام
تتبع الأجسام هو مهمة رؤية حاسوبية تراقب باستمرار حركة الأجسام في الوقت الفعلي. على عكس الكشف عن الأجسام، الذي يحدد ويصنف الأجسام في إطار واحد، فإن تتبع الأجسام يتبع تلك الأجسام عبر إطارات متعددة، مما يسمح للنظام بتحليل أنماط الحركة والتنبؤ بمساراتها.
في بيئات المستودعات الديناميكية، يكون تتبع الأجسام مفيدًا بشكل خاص حيث تكون الرافعات الشوكية والمركبات الموجهة آليًا (AGVs) ورافعات البليت وحتى الطرود الفردية في حركة مستمرة. من خلال فهم كيفية تحرك الأجسام وتفاعلها، يمكن للمستودعات تحسين السلامة والكفاءة.
تُسهِّل إمكانات تتبع الأجسام في YOLO11مراقبة حركة المركبات والمعدات، والتنبؤ بالاصطدامات المحتملة، وإصدار تنبيهات عندما تقترب الأجسام من بعضها البعض. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لتقدير العمق المدعوم بالذكاء الاصطناعي تحسين حسابات المسافة، مما يقلل من الإنذارات الكاذبة ويحسن دقة التحذيرات من التصادم.
بالإضافة إلى تعقب الآلات، يمكن لـ YOLO11 أيضًا حساب المسافة بين الطرود، مما يضمن التباعد المناسب لأنظمة التخزين والاسترجاع الآلية. عند دمجها مع أنظمة إدارة المستودعات (WMS)، يمكن لهذه التقنية إرسال تنبيهات في الوقت الفعلي للمشغلين أو ضبط مسارات الحركة ديناميكيًا. يساعد هذا النهج الاستباقي على منع وقوع الحوادث، كما يعمل على تحسين التنقل في المستودعات وتنظيم المخزون.
يمكن أن يؤدي دعم YOLO11لتقدير الوضعية إلى تحسين سلامة العمال من خلال تحليل وضعية الجسم واكتشاف المخاطر المريحة في الوقت الفعلي. يعمل تقدير الوضعية من خلال تخطيط الهيكل العظمي للعامل باستخدام نقاط رئيسية، مثل مواضع المفاصل وزوايا الأطراف، لتحليل أنماط الحركة. ومن خلال تتبع هذه النقاط في الوقت الفعلي، يمكن للنظام تحديد ما إذا كانت الوضعية آمنة أو ضارة.
من خلال القيام بذلك، يمكن لأنظمة Vision AI المدمجة مع YOLO11 detect الانحناء غير الآمن وتقنيات الرفع غير السليمة والوضعيات المرتبطة بالإجهاد التي تزيد من خطر إصابات الإجهاد.
الشكل 4. استخدام YOLO11 detect وضعية العمال.
عندما يتعرف حل رؤية الكمبيوتر هذا على وضعية خطرة، يمكنه تنبيه العمال أو المشرفين على الفور، مما يتيح اتخاذ إجراءات تصحيحية قبل وقوع الإصابات. يمكن أن يقلل ذلك من الإصابات في مكان العمل، ويحسن بيئة العمل، ويشجع على ممارسات الرفع والحركة الأكثر أمانًا في المستودعات.
استخدام الكشف عن الكائنات للكشف عن المخاطر
يمكن أن تؤدي المنصات الساقطة أو المخزون في غير محله أو الحطام إلى مخاطر تتعلق بالسلامة في المستودع إذا لم يتم التعامل معها بسرعة. يمكن أن تساعد قدرات YOLO11للكشف عن الأجسام من خلال المسح المستمر للأرضية وتحديد العوائق التي قد يغفل عنها المشرفون البشريون.
بالإضافة إلى اكتشاف الأجسام الصلبة، يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية أيضًا لمراقبة ظروف الأرضية detect انسكابات السوائل التي قد تتسبب في حدوث انزلاقات أو انزلاق رافعة شوكية. ومن خلال تحليل الانعكاسات وأنسجة الأسطح، يمكن للنظام التمييز بين المناطق الآمنة والمناطق الخطرة، مما يساعد على منع وقوع الحوادث.
تضيف خاصية اكتشاف الأشخاص طبقة أخرى من الأمان من خلال ضمان بقاء مخارج الطوارئ ومسارات السلامة واضحة. إذا تم اكتشاف عائق مثل مجموعة من الأشخاص المتسكعين، يقوم النظام بتنبيه الموظفين لاتخاذ إجراء، مما يساعد المؤسسات على الامتثال لأنظمة السلامة وتقليل المخاطر في حالات الطوارئ.
إيجابيات وسلبيات رؤية الكمبيوتر في سلامة المستودعات
فيما يلي بعض المزايا الرئيسية لاستخدام الرؤية الحاسوبية لسلامة المستودعات:
قابلية التوسع: يمكن نشر أنظمة الرؤية الحاسوبية المدمجة مع YOLO11 في المستودعات من جميع الأحجام، من مرافق التخزين الصغيرة إلى مراكز التوزيع واسعة النطاق، بما يتكيف مع الاحتياجات التشغيلية المختلفة.
التدريب المخصص للظروف الخاصة بالمستودعات يمكن تدريب YOLO11 على مجموعات بيانات خاصة بالمستودعات للتعرف على المخاطر والمعدات وأنماط سير العمل الفريدة، مما يحسن دقة الكشف.
المراقبة المستمرة والدائمة: على عكس المشرفين البشريين، يمكن لأنظمة رؤية الكمبيوتر أن تعمل على مدار الساعة وتراقب باستمرار نشاط المستودعات دون تعب أو فترات انقطاع في الانتباه.
ومع ذلك، مثل أي تقنية أخرى، هناك أيضًا بعض القيود التي يجب مراعاتها عند تنفيذ حلول رؤية الكمبيوتر:
القيود البيئية: قد تعاني أنظمة مستودعات الرؤية الحاسوبية من ضعف الإضاءة أو الأسطح العاكسة أو الوهج، مما يتطلب دمجًا متعدد المستشعرات لتحسين الدقة.
التكامل مع الأنظمة القديمة: قد تحتاج منصات أتمتة المستودعات الحالية إلى تعديلات أو بنية تحتية إضافية لدعم نماذج الرؤية الحاسوبية بشكل كامل.
الانسداد والنقاط العمياء: يمكن حجب الكائنات أو العمال بواسطة المعدات أو الرفوف، مما يقلل من دقة الاكتشاف. ولمعالجة ذلك، يمكن وضع الكاميرات بشكل استراتيجي لتغطية جميع الزوايا وتقليل النقاط العمياء.
مستقبل السلامة في المستودعات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
بالنظر إلى المستقبل، من المحتمل أن يتشكل مستقبل السلامة في المستودعات المدعومة بالذكاء الاصطناعي واكتشاف المخاطر من خلال تكامل أجهزة استشعار إنترنت الأشياء (IoT) واتصال الجيل الخامس 5G.
يشير إنترنت الأشياء (IoT) إلى شبكة من الأجهزة، مثل المستشعرات والآلات والمعدات، المتصلة بالإنترنت ويمكنها تبادل المعلومات مع بعضها البعض. في المستودع، هذا يعني أن الأجهزة مثل الرافعات الشوكية والروبوتات وأنظمة المخزون يمكنها التواصل في الوقت الفعلي، وتبادل بيانات مهمة حول حالتها أو حركاتها.
عند دمجه مع شبكات الجيل الخامس 5G (أحدث وأسرع تقنية لاسلكية)، يمكن لهذه الأنظمة إرسال واستقبال المعلومات على الفور تقريبًا، مما يحسن الكفاءة والاستجابة بشكل عام.
يجعل هذا الإعداد المتصل من الممكن استخدام رؤية الكمبيوتر للتأكد من أن الرافعات الشوكية والروبوتات يمكن أن تعمل بسلاسة جنباً إلى جنب مع العمال البشريين. بفضل البيانات في الوقت الفعلي من مستشعرات إنترنت الأشياء، يمكن للأنظمة الآلية تعديل إجراءاتها بناءً على ما يحدث من حولها، مما يقلل من مخاطر السلامة ويحسن سير العمل. يمكن لهذه الأنظمة الاستجابة للتغيرات في البيئة بسرعة.
النقاط الرئيسية
يغير رؤية الحاسوب الطريقة التي تتعامل بها المستودعات مع السلامة من خلال المساعدة في منع الحوادث وتقليل المخاطر. ومع استمرار تحسن هذه الأنظمة، ستشهد المستودعات كشفًا أكثر دقة، ومعالجة أسرع، وأتمتة أفضل.
ترتقي نماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLO11 بسلامة المستودعات إلى مستوى أعلى من خلال مهام مثل اكتشاف الأجسام وتقدير الوضع. من خلال اعتماد الرؤية الحاسوبية لسلامة الرافعات الشوكية، يمكن للمؤسسات تقليل المخاطر وتحسين الكفاءة التشغيلية وإنشاء بيئات عمل أكثر أمانًا.
.webp)