أدت المراقبة اليدوية إلى إبطاء عملية رصد انتهاكات إجراءات التشغيل القياسية (SOP) وقواعد السلامة والأمن في أرضية المصنع، وجعلتها غير موثوقة بالنسبة للمصنعين.
تستفيد شركة WG Tech Solutions منYOLO Ultralytics detect المخالفات detect في الوقت الفعلي، مما أدى إلى خفض حوادث السلامة بنسبة 28% وتعزيز الامتثال للمعايير.
قد يمثل تتبع عمليات التصنيع الصناعي وتحسينها تحديًا، لا سيما وأن العديد من العمليات لا تزال تتم يدويًّا. وغالبًا ما يؤدي هذا النقص في الرؤية الواضحة للعمليات إلى ظهور أوجه قصور خفية، مثل الاختناقات وعمالة غير مستغلة بالكامل، يصعب اكتشافها.
على سبيل المثال، غالبًا ما تُجرى عمليات فحص السلامة والامتثال، مثل التأكد من ارتداء العمال لمعدات الحماية الشخصية المناسبة أو من أن المواد تُعامل وتُكدس بالطريقة الصحيحة، يدويًّا، مما يجعل من السهل إغفال المخالفات في البيئات التي تتسم بوتيرة عمل سريعة.
لسد هذه الثغرات، طورت شركة WG Tech Solutions منصة WGDeepInsight، وهي منصة لتحليل الفيديو مدعومة بالذكاء الاصطناعي ومخصصة للمراقبة المستمرة. ومن خلال تحليل البث المباشر للفيديو باستخدام نماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLO Ultralytics توفر المنصة رؤية فورية للعمليات، مما يساعد الفرق على مراقبة عمليات التصنيع وتحليلها وتحسينها.
WG Tech Solutions هي شركة متخصصة في مجال الذكاء الاصطناعي على الحافة (Edge AI) تركز على تطوير أنظمة ذكية مخصصة للبيئات العملية. وتقوم الشركة بتطوير حلول شاملة للذكاء الاصطناعي تجمع بين الأجهزة المخصصة ونماذج الذكاء الاصطناعي وبرامج التطبيقات، مما يمكّن المؤسسات من مراقبة عملياتها وتحليلها وتحسينها مباشرةً على الحافة.
تتخذ الشركة من الهند مقراً لها، وتعمل في قطاعات متعددة مثل التصنيع، وصناعة السيارات، والزراعة، والأنظمة الطبية، حيث تُعد الرؤى في الوقت الفعلي والمعلومات الميدانية أمراً بالغ الأهمية.
تم تصميم منصتها الأساسية، WGDeepInsight، لتوفير رؤية فورية للعمليات من خلال تحليلات الفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وهي تدعم تطبيقات في مجالات الأمن والمراقبة والامتثال لمعايير السلامة وفحص الجودة، مما يتيح للمستخدمين مراقبة الأنشطة detect وتحسين سير العمل مباشرةً على مستوى الحافة.
من خلال الجمع بين نماذج الرؤية الحاسوبية وقدرات الذكاء الاصطناعي للأشياء (AIoT)، تتيح WGDeepInsight للشركات المصنعة track ومراقبة الامتثال وتحسين الرؤية التشغيلية في جميع أنحاء بيئات المصانع.
تتطلب مراقبة عمليات المصنع على نطاق واسع رؤية شاملة ومستمرة، لكن بيئات الإنتاج الفعلية تجعل ذلك أمراً بعيداً كل البعد عن البساطة. فقد تختلف الأنشطة من محطة إلى أخرى، وعادةً ما يتولى العمال مهام مختلفة على مدار اليوم، كما أن الظروف قد تتغير عبر مواقع المصنع المتفرقة.
في كثير من الحالات، لا تزال فرق العمل في المصانع تعتمد على المراقبة اليدوية والتفتيش الميداني track . ورغم أن هذه الأساليب التقليدية يمكن أن توفر رقابة أساسية، إلا أنها تحد من فهم كيفية تنفيذ العمل فعليًّا.
بعبارة أخرى، يمثل جمع بيانات دقيقة ومحايدة عن الوقت والحركة تحديًا كبيرًا. ويزداد هذا النقص في البيانات خطورةً عندما يتعلق الأمر بالسلامة والأمن. فقد تمر مرور الكرام بسهولة مشكلات مثل عدم الالتزام بمعدات الحماية الشخصية، أو الدخول غير المصرح به، أو التعامل غير السليم مع المواد ، كما أن التأخر في الاستجابة يجعل من الصعب منع تكرار المخالفات.
على سبيل المثال، تعاونت شركة WG Tech Solutions مع إحدى الشركات الرائدة في مجال التصميم والتصنيع الأصلي (ODM) التي تدير عدة منشآت صناعية كانت تواجه قيودًا مماثلة. وكانت معظم عمليات التجميع في تلك الشركة لا تزال تتم يدويًّا، لذا كان رصد الإنتاجية والسلامة والامتثال يعتمد بشكل كبير على عمليات الفحص البصري.
من أجل تحسين الإنتاجية والالتزام بمعايير السلامة، احتاجت شركة التصنيع حسب الطلب (ODM) إلى نهج أكثر تنظيماً لجمع بيانات موثوقة عن الوقت والحركة، track مدى الالتزام بإجراءات التشغيل track (SOP) في جميع المحطات، detect انتهاكات detect والأمن.
كما كانوا بحاجة إلى طريقة أكثر فعالية لتقديم الملاحظات في الوقت الفعلي إلى الفرق المعنية. وبدون الأتمتة، ظل توسيع نطاق هذا المستوى من الرؤية يمثل مصدر قلق رئيسي.
تقوم شركة WG Tech Solutions بدمجYOLO Ultralytics في منصتها WGDeepInsight لتمكين تنفيذ مهام الرؤية الحاسوبية الأساسية، مثل اكتشاف الأجسام وتتبعها وتقسيم الحالات. ومن خلال تطبيق هذه النماذج على بث الفيديو المباشر، تتيح المنصة للفرق مراقبة العمليات بشكل مستمر، وجمع بيانات دقيقة عن الوقت والحركة، وتحديد أوجه القصور في الوقت الفعلي.
وقد طُبق هذا النهج في عملية نشر مع شركة تصنيع التصميمات الأصلية (ODM) الرائدة المذكورة سابقًا. تم تنفيذ WGDeepInsight باستخدام إعداد هجين، حيث تم نشر مسرعات الذكاء الاصطناعي Axelera Metis في محطات العمل وعبر بيئة تكنولوجيا المعلومات بالمصنع، مع قيام مجموعة أدوات تطوير البرامج Voyager SDK بتبسيط عملية النشر على الحافة على نطاق واسع.
استُخدمت قدرات الرؤيةYOLO Ultralytics لمراقبة العمليات في مختلف أقسام المصنع، track بإجراءات التشغيل القياسية، detect انتهاكات detect والأمن مثل عدم الامتثال لمعايير معدات الحماية الشخصية، والدخول غير المصرح به، وتكديس المواد بشكل غير سليم.
ودعماً لذلك، تم جمع بيانات الفيديو من عدة محطات عمل على مدار ثلاثة أسابيع، وتم توضيحها باستخدام واجهة خاصة. واستُخدمت مجموعة البيانات هذه لتدريبYOLO Ultralytics وضبطها، بما في ذلك Ultralytics YOLO11 و Ultralytics YOLOv8، المصممة خصيصًا لتناسب بيئة المصانع.
وقد تم تحسين النماذج بشكل أكبر من خلال إضافة منطق استدلالي إضافي، وضبط المعلمات، وتقنيات التحسين لضمان أداء موثوق به في الظروف الواقعية. وبمجرد نشرها، أتاحت المنصة إمكانية المراقبة في الوقت الفعلي والكشف التلقائي عن المخالفات، مما وفر رؤية متسقة للعمليات تستند إلى البيانات.
بالنسبة لشركة WG Tech Solutions، شكّلتYOLO Ultralytics أساسًا متينًا لتطوير حلول الرؤية الحاسوبية التي يمكن تكييفها بسرعة مع مختلف حالات الاستخدام في المصانع. وقد جعلتها قدرتها على توفير استدلال عالي الأداء على مستوى الحافة خيارًا مثاليًا لمنشآت التصنيع واسعة النطاق، حيث يُعدّ انخفاض زمن الاستجابة والمراقبة المستمرة أمرين بالغي الأهمية.
كما توفرYOLO Ultralytics مرونة في استخدام تنسيقات تصدير متنوعة للنشر، بما في ذلك ONNXو PyTorch و NCNN. وقد سهّل ذلك دمجها مع كل من الأجهزة الطرفية والأنظمة المركزية من أجل بنية هجينة.
بشكل عام، تمكنت شركة WG Tech Solutions، من خلال استخدامYOLO Ultralytics من تقديم حلول مخصصة بشكل أسرع مع الحفاظ على أداء موثوق به في بيئات المصانع واسعة النطاق.
باستخدامYOLO Ultralytics توفر منصة WGDeepInsight التابعة لشركة WG Tech Solutions مراقبة وتحليلاً مستمرين لعمليات المصنع، مما يساهم في تحسين مستويات السلامة والامتثال والشفافية التشغيلية.
في حالة شركة تصنيع التصميم الأصلي (ODM) الرائدة، انخفضت انتهاكات سلامة العمال بنسبة 28٪. وأدت التنبيهات الفورية، التي تتم معالجتها على الجهاز نفسه بزمن انتقال قصير، إلى تسريع أوقات الاستجابة وتقليل تكرار المشكلات، مما أدى إلى تطبيق أكثر اتساقًا لبروتوكولات السلامة في جميع أنحاء المصنع.
قامت المنصة بتتبع مدى الالتزام بإجراءات التشغيل القياسية في مختلف المحطات، كما قامت بالإبلاغ عن المخالفات فور حدوثها. كما حددت المشكلات مثل الاستخدام غير الصحيح لمعدات الحماية الشخصية، والدخول غير المصرح به، والاكتظاظ، وتجاهل خطوات العملية أو تنفيذها بشكل غير صحيح.
على سبيل المثال، في سير عمل مناولة الصواني، كان النظام يتحقق مما إذا كانت العناصر قد تم انتقاؤها ووضعها بشكل صحيح، وما إذا كانت كل خطوة تتبع التسلسل المطلوب، مع الإشارة إلى أي انحرافات تحدث خلال العملية.
وعلاوة على ذلك، امتد هذا النظام ليشمل سير العمل التشغيلي والأمني الآخر. ففي غرف مراقبة الدوائر التلفزيونية المغلقة، كان النظام يتتبع وجود الموظفين في الوقت الفعلي ويطلق تنبيهات في حال انخفض عدد الموظفين عن الحدود الدنيا المطلوبة.
وفي الوقت نفسه، في إطار إجراءات فحص الجودة، قامت الشركة بالتحقق من تسلسل العمليات، وتعزيز استخدام الأدوات المحددة، ومراقبة الوقت المستغرق في كل مهمة، مع الإبلاغ عن أي انحرافات للحفاظ على معايير متسقة.
ومع مرور الوقت، وفرت هذه الرؤى المتعلقة بالأداء رؤية أوضح للمجالات التي كانت تعاني فيها العمليات من خلل، وساعدت في اتخاذ إجراءات تصحيحية من خلال التدريب الموجه.
تم تصميم آليات التنبيه والتغذية الراجعة لتلائم متطلبات العملاء، مع إمكانية دمجها بمرونة في سير العمل الحالي بالمصنع. وتم إرسال الإشعارات عبر قنوات مثل البريد الإلكتروني وأنظمة المراسلة ولوحات المعلومات القائمة على الأدوار، لضمان وصول المعلومات المهمة إلى الفرق المعنية في الوقت الفعلي.
وقد أدى ذلك أيضًا إلى ضمان الالتزام الدائم بالإجراءات الحيوية، مثل استخدام الأدوات الصحيحة والحفاظ على الحد الأدنى من عدد الموظفين في المناطق الخاضعة للرقابة. وفي النهاية، أصبحت العمليات اليومية أكثر اتساقًا، مما عزز الامتثال للقواعد في جميع أنحاء المصنع.
مع تطور الأتمتة الصناعية، أصبحت الرؤية الحاسوبية عنصراً أساسياً في تحسين الرؤية والاتساق في العمليات اليدوية. ومن خلال تخصيصYOLO Ultralytics تخطط WG Tech Solutions لتوسيع نطاق منصة WGDeepInsight لتشمل بيئات مصانع وسير عمل جديدة.
وهذا يدعم حالات الاستخدام التي تتراوح بين مراقبة السلامة والأمن وصولاً إلى عمليات الفحص على مستوى العمليات في أرض المصنع. وبالاقتران مع النشر على الحافة، والتحليلات في الوقت الفعلي، ومسرعات الذكاء الاصطناعي على الحافة من Axelera Metis، فإنه يوفر مراقبة قابلة للتوسع ورؤى تشغيلية متسقة عبر بيئات التصنيع.
هل تبحث عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الرؤية لتطبيقها على سير عملك التشغيلي؟ اطلع على مستودعنا على GitHub وخيارات الترخيص المتاحة لبدء استخدامYOLO Ultralytics . تعرف على تطبيقات مثل الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية والذكاء الاصطناعي في مجال الرؤية في قطاع التصنيع، ومسرعات الذكاء الاصطناعي الطرفية مثل Axelera AI Export and Deployment | Ultralytics
نماذج Ultralytics YOLO عبارة عن بنيات رؤية حاسوبية تم تطويرها لتحليل البيانات المرئية من الصور ومدخلات الفيديو. يمكن تدريب هذه النماذج على مهام تشمل اكتشاف الكائنات وتصنيفها وتقدير الوضعية والتتبع وتجزئة النماذجUltralytics
Ultralytics YOLO11 هو أحدث إصدار من نماذج الرؤية الحاسوبية لدينا. تمامًا مثل إصداراته السابقة، فهو يدعم جميع مهام الرؤية الحاسوبية التي أحبها مجتمع الذكاء الاصطناعي للرؤية في YOLOv8. ومع ذلك، يأتي YOLO11 الجديد بأداء ودقة أكبر، مما يجعله أداة قوية وحليفًا مثاليًا لتحديات الصناعة في العالم الحقيقي.
يعتمد النموذج الذي تختاره للاستخدام على متطلبات مشروعك المحددة. من الضروري مراعاة عوامل مثل الأداء والدقة واحتياجات النشر. إليك نظرة عامة سريعة:
يتم توزيع مستودعات Ultralytics YOLO مثل YOLOv5 و YOLO11 بموجب ترخيص AGPL-3.0 افتراضيًا. صُممت هذه الرخصة المعتمدة من OSI للطلاب والباحثين والمتحمسين، وهي مصممة للطلاب والباحثين والمتحمسين، وتعزز التعاون المفتوح وتتطلب أن تكون أي برمجيات تستخدم مكونات AGPL-3.0 مفتوحة المصدر أيضًا. وعلى الرغم من أن هذا يضمن الشفافية ويعزز الابتكار، إلا أنه قد لا يتماشى مع حالات الاستخدام التجاري.
إذا كان مشروعك يتضمن تضمين برمجيات Ultralytics ونماذج الذكاء الاصطناعي في المنتجات أو الخدمات التجارية وترغب في تجاوز متطلبات المصدر المفتوح لرخصة AGPL-3.00، فإن رخصة المؤسسة هي الحل الأمثل.
تشمل مزايا ترخيص المؤسسة ما يلي:
لضمان التكامل السلس وتجنب قيود AGPL-3.0 ، اطلب ترخيص Ultralytics للمؤسسات باستخدام النموذج المقدم. سيساعدك فريقنا في تكييف الترخيص مع احتياجاتك الخاصة.
ابدأ رحلتك مع مستقبل تعلم الآلة
