WG Tech Solutions تخفض انتهاكات السلامة بنسبة 28% باستخدام Ultralytics YOLO ومسرع الذكاء الاصطناعي من Axelera

يمكن أن يكون تتبع وتحسين عمليات التصنيع الصناعية أمراً صعباً، خاصة وأن العديد من العمليات لا تزال يدوية. يؤدي هذا النقص في الرؤية حول العمليات غالباً إلى وجود أوجه قصور خفية، مثل الاختناقات والعمالة غير المستغلة، والتي يصعب رصدها.

على سبيل المثال، غالباً ما تتم فحوصات السلامة والامتثال يدوياً، مثل التأكد من ارتداء العمال لمعدات الوقاية الشخصية (PPE) المناسبة أو التأكد من مناولة المواد وتكديسها بشكل صحيح، مما يجعل من السهل تفويت الانتهاكات في البيئات سريعة الوتيرة.

لسد هذه الثغرات، طورت WG Tech Solutions منصة WGDeepInsight، وهي منصة تحليلات فيديو مدعومة بالذكاء الاصطناعي للمراقبة المستمرة. ومن خلال تحليل تدفقات الفيديو المباشرة باستخدام نماذج computer vision مثل Ultralytics YOLO models، توفر المنصة رؤية فورية للعمليات، مما يساعد الفرق على مراقبة عمليات التصنيع وتحليلها وتحسينها.

تحسين إنتاجية المصنع وسلامته باستخدام الذكاء الاصطناعي للرؤية#

WG Tech Solutions هي شركة تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي عند الحافة (Edge AI) وتركز على بناء أنظمة ذكية للبيئات الواقعية. وهي تطور حلول ذكاء اصطناعي شاملة تجمع بين الأجهزة المخصصة ونماذج الذكاء الاصطناعي وبرامج التطبيقات، مما يمكن المؤسسات من مراقبة وتحليل وتحسين العمليات مباشرة عند الحافة.

يقع مقر الشركة في الهند، وتعمل عبر قطاعات متعددة مثل التصنيع والسيارات والزراعة والأنظمة الطبية، حيث تعد الرؤى الفورية والذكاء الميداني أمراً بالغ الأهمية.

تم تصميم منصتها الأساسية، WGDeepInsight، لتوفير رؤية فورية للعمليات من خلال تحليل الفيديو المدعوم بالذكاء الاصطناعي. وهي تدعم حالات الاستخدام عبر الأمن والمراقبة والامتثال للسلامة وفحص الجودة، مما يتيح للمستخدمين مراقبة الأنشطة واكتشاف المشكلات وتحسين سير العمل مباشرة عند الحافة.

من خلال الجمع بين نماذج الرؤية الحاسوبية وقدرات إنترنت الأشياء المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AIoT)، تُمكّن WGDeepInsight المصنعين من تتبع الأنشطة ومراقبة الامتثال وتحسين الرؤية التشغيلية عبر بيئات المصنع.

لماذا تنهار الرؤية في عمليات المصنع#

تتطلب مراقبة عمليات المصنع على نطاق واسع رؤية متسقة، لكن بيئات الإنتاج الحقيقية تجعل ذلك بعيداً عن البساطة. يمكن أن تختلف الأنشطة عبر المحطات، وعادة ما يتعامل العمال مع مهام مختلفة طوال اليوم، ويمكن أن تتغير الظروف عبر إعدادات المصنع الموزعة.

في كثير من الحالات، لا تزال فرق المصانع تعتمد على المراقبة اليدوية والفحوصات الميدانية لتتبع سير العمل. وفي حين أن هذه الطرق التقليدية يمكن أن توفر إشرافاً أساسياً، إلا أنها تحد من الرؤية حول كيفية تنفيذ العمل فعلياً.

بعبارة أخرى، يعد التقاط بيانات دقيقة وغير متحيزة للوقت والحركة أمراً يكتنفه التحدي. ويصبح نقص البيانات هذا أكثر خطورة عندما يتعلق الأمر بالسلامة والأمن. يمكن بسهولة تفويت مشكلات مثل عدم الامتثال لمعدات الوقاية الشخصية (PPE)، أو الوصول غير المصرح به، أو incorrect material handling، كما أن الاستجابات المتأخرة تجعل من الصعب منع تكرار المخالفات.

على سبيل المثال، عملت WG Tech Solutions مع شركة تصنيع تصميمات أصلية (ODM) رائدة تدير منشآت مصانع متعددة واجهت قيوداً مماثلة. كانت معظم عمليات التجميع في الشركة لا تزال يدوية، لذا اعتمدت مراقبة الإنتاجية والسلامة والامتثال بشكل كبير على الفحوصات البصرية.

لتحسين الإنتاجية والامتثال للسلامة، احتاجت الشركة إلى نهج أكثر هيكلية لالتقاط بيانات موثوقة للوقت والحركة، وتتبع الامتثال لإجراءات التشغيل القياسية (SOP) عبر المحطات، واكتشاف انتهاكات السلامة والأمن.

كما احتاجوا إلى طريقة أكثر فعالية لتقديم ملاحظات فورية للفرق المناسبة. وبدون الأتمتة، ظل توسيع نطاق هذا المستوى من الرؤية مصدر قلق رئيسي.

مراقبة أكثر ذكاءً للمصانع وامتثال أفضل مع نماذج Ultralytics YOLO#

تدمج WG Tech Solutions نماذج Ultralytics YOLO في منصة WGDeepInsight الخاصة بها تمكيناً لمهام computer vision tasks الأساسية مثل اكتشاف الكائنات، وتتبع الكائنات، وتجزئة المثيل. ومن خلال تطبيق هذه النصائح على تدفقات الفيديو المباشرة، تتيح المنصة للفرق مراقبة العمليات بشكل مستمر، والتقاط بيانات دقيقة للوقت والحركة، وتحديد أوجه القصور في الوقت الفعلي.

تم تطبيق هذا النهج في عملية انتشار مع شركة التصميم والتصنيع الأصلي (ODM) الرائدة المذكورة سابقاً. وقد جرى تنفيذ WGDeepInsight باستخدام إعداد هجين، مع نشر مسرعات Axelera Metis للذكاء الاصطناعي في محطات العمل وعبر بيئة تكنولوجيا المعلومات في المصنع، بينما عمل حزمة تطوير البرمجيات Voyager SDK على تبسيط النشر على الحافة على نطاق واسع.

استُخدمت قدرات الرؤية في نماذج Ultralytics YOLO لمراقبة العمليات عبر محطات المصنع، وتتبع الالتزام بإجراءات التشغيل القياسية (SOPs)، واكتشاف انتهاكات السلامة والأمن مثل عدم الامتثال لمعدات الوقاية الشخصية، والوصول غير المصرح به، والمواد المكدسة بشكل غير صحيح.

الشكل 1. مثال على استخدام نماذج Ultralytics YOLO لاكتشاف الصناديق المكدسة بشكل غير منتظم.

لدعم ذلك، جُمعت بيانات الفيديو من محطات عمل متعددة على مدى فترة ثلاثة أسابيع وتم توثيقها باستخدام واجهة خاصة. واستُخدمت هذه المجموعة من البيانات لتدريب وضبط نماذج Ultralytics YOLO، بما في ذلك Ultralytics YOLO11 وUltralytics YOLOv8، المصممة خصيصاً لتناسب بيئة المصنع.

تم تعزيز النماذج بمنطق استنتاج إضافي، وضبط المعلمات، وتقنيات التحسين لضمان أداء موثوق في ظروف العالم الحقيقي. وبمجرد نشرها، مكّنت المنصة من المراقبة الفورية والكشف الآلي عن الانتهاكات، مما وفر رؤية متسقة وقائمة على البيانات للعمليات.

لماذا تختار نماذج Ultralytics YOLO؟#

بالنسبة لشركة WG Tech Solutions، قدمت نماذج Ultralytics YOLO أساساً قوياً لبناء computer vision solutions التي يمكن تكييفها بسرعة مع حالات الاستخدام المختلفة في المصانع. وقد جعلتها قدرتها على تقديم استدلال عالي الأداء على الحافة خياراً رائعاً لإعدادات التصنيع واسعة النطاق، حيث تعد زمن الانتقال المنخفض والمراقبة المستمرة أمران بالغو الأهمية.

كما توفر نماذج Ultralytics YOLO مرونة عبر تنسيقات تصدير مختلفة للنشر، بما في ذلك ONNX، PyTorch، وNCNN. وقد سهّل ذلك دمجها مع كل من الأجهزة الطرفية والأنظمة المركزية لبناء بنية هجينة.

بشكل عام، من خلال استخدام نماذج Ultralytics YOLO، تمكنت WG Tech Solutions من تقديم حلول مخصصة بشكل أسرع مع الحفاظ على أداء موثوق عبر بيئات المصانع واسعة النطاق.

قللت WGDeepInsight انتهاكات العمال بنسبة 28% باستخدام Ultralytics YOLO#

باستخدام نماذج Ultralytics YOLO، توفر منصة WGDeepInsight التابعة لشركة WG Tech Solutions مراقبة وتحليلاً مستمراً لعمليات المصنع، مما يحسن السلامة والامتثال والرؤية التشغيلية.

في حالة شركة ODM الرائدة، انخفضت انتهاكات سلامة العمال بنسبة 28%. أدت التنبيهات الفورية، التي تمت معالجتها على الجهاز بزمن انتقال منخفض، إلى أوقات استجابة أسرع وتقليل المشكلات المتكررة، مما أدى إلى تطبيق أكثر اتساقاً لبروتوكولات السلامة في أرض المصنع.

تتبعت المنصة الالتزام بإجراءات التشغيل القياسية (SOP) عبر المحطات وأبلغت عن الانتهاكات فور حدوثها. كما حددت مشكلات مثل الاستخدام غير الصحيح لمعدات الوقاية الشخصية، والوصول غير المصرح به، والاكتظاظ، وخطوات العملية المفقودة أو غير الصحيحة.

على سبيل المثال، في عمليات مناولة الصواني، تحققت المنصة مما إذا كانت العناصر قد تم اختيارها ووضعها بشكل صحيح وما إذا كانت كل خطوة تتبع التسلسل المطلوب، مع الإبلاغ عن أي انحرافات على طول الطريق.

الشكل 2. نماذج Ultralytics YOLO تساعد في اكتشاف مناولة الصواني بيد واحدة.

علاوة على ذلك، امتد الأمر ليشمل سير عمل تشغيلي وأمني آخر. في غرف مراقبة الدوائر التلفزيونية المغلقة (CCTV)، تتبع النظام وجود الموظفين في الوقت الفعلي وأطلق تنبيهات إذا انخفضت مستويات التوظيف عن العتبات المطلوبة.

وفي الوقت نفسه، في عمليات فحص الجودة، تحققت المنصة من تسلسل العمليات، وعززت استخدام الأدوات المحددة، وراقبت الوقت المستغرق لكل مهمة، مع الإبلاغ عن أي انحرافات للحفاظ على معايير متسقة.

بمرور الوقت، وفرت هذه الرؤى البصرية وضوحاً أكبر حول الأماكن التي تتعطل فيها العمليات، ودعمت الإجراءات التصحيحية من خلال التدريب المستهدف.

تم تصميم آليات التنبيه والملاحظات لتناسب متطلبات العملاء، مع تكامل مرن في سير عمل المصنع الحالي. تم إرسال الإشعارات عبر قنوات مثل البريد الإلكتروني، وأنظمة المراسلة، ولوحات المعلومات القائمة على الأدوار، مما يضمن وصول الرؤى ذات الصلة إلى الفرق المناسبة في الوقت الفعلي.

ضمن هذا أيضاً اتباع الإجراءات الهامة بشكل متسق، مثل استخدام الأدوات الصحيحة والحفاظ على الحد الأدنى من مستويات التوظيف في المناطق الخاضعة للرقابة. في النهاية، أصبحت العمليات اليومية أكثر اتساقاً، مما عزز الامتثال عبر أرض المصنع.

توسيع نطاق المراقبة الفورية عبر بيئات المصانع#

مع تطور الأتمتة الصناعية، أصبحت الرؤية الحاسوبية مركزية لتحسين الرؤية والاتساق في العمليات اليدوية. من خلال تخصيص نماذج Ultralytics YOLO، تخطط WG Tech Solutions لتوسيع منصة WGDeepInsight الخاصة بها عبر بيئات مصانع وسير عمل جديدة.

يدعم هذا حالات الاستخدام التي تتراوح من مراقبة السلامة والأمن إلى عمليات الفحص على مستوى العمليات في أرضية المصنع. وبالاشتراك مع النشر القائم على الحافة، والتحليلات الفورية، ومسرعات الذكاء الاصطناعي للحافة Axelera Metis، فإنها توفر مراقبة قابلة للتوسع ورؤى تشغيلية متسقة عبر بيئات التصنيع.

هل تستكشف رؤية الذكاء الاصطناعي لسير عملك التشغيلي؟ تحقق من GitHub repository وlicensing options للبدء في استخدام نماذج Ultralytics YOLO. وتعرّف على التطبيقات مثل AI in healthcare وvision AI in manufacturing، ومسرعات الذكاء الاصطناعي على الحافة مثل Axelera AI Export and Deployment | Ultralytics Docs