WG Tech Solutions riduce le violazioni della sicurezza del 28% con Ultralytics YOLO e l'acceleratore AI di Axelera

Monitorare e migliorare le operazioni di produzione industriale può essere una sfida, soprattutto perché molti processi sono ancora manuali. Questa mancanza di visibilità sulle operazioni porta spesso a inefficienze nascoste, come colli di bottiglia e manodopera sottoutilizzata, che sono difficili da individuare.

Ad esempio, i controlli di sicurezza e conformità, come assicurarsi che i lavoratori indossino i dispositivi di protezione individuale (DPI) adeguati o che i materiali siano maneggiati e impilati correttamente, vengono spesso eseguiti manualmente, rendendo facile ignorare le violazioni in ambienti dal ritmo serrato.

Per colmare queste lacune, WG Tech Solutions ha sviluppato WGDeepInsight, una piattaforma di analisi video basata su IA per il monitoraggio continuo. Analizzando i feed video in diretta utilizzando modelli di visione artificiale come i modelli Ultralytics YOLO, la piattaforma fornisce una visibilità in tempo reale sulle operazioni, aiutando i team a osservare, analizzare e migliorare i propri processi produttivi.

Link to this sectionMigliorare la produttività e la sicurezza in fabbrica utilizzando la visione artificiale#

WG Tech Solutions è un'azienda di edge AI focalizzata sulla creazione di sistemi intelligenti per ambienti reali. Sviluppano soluzioni IA end-to-end che combinano hardware personalizzato, modelli IA e software applicativo, consentendo alle organizzazioni di monitorare, analizzare e migliorare le operazioni direttamente all'edge.

Con sede in India, l'azienda opera in molteplici settori come quello manifatturiero, automobilistico, agricolo e dei sistemi medici, dove le informazioni in tempo reale e l'intelligenza in loco sono fondamentali.

La sua piattaforma principale, WGDeepInsight, è progettata per fornire visibilità in tempo reale sulle operazioni tramite analisi video basata su IA. Alimenta casi d'uso che spaziano dalla sicurezza, alla sorveglianza, alla conformità di sicurezza e all'ispezione della qualità, consentendo agli utenti di monitorare le attività, rilevare problemi e migliorare i flussi di lavoro direttamente all'edge.

Combinando modelli di visione artificiale con capacità di intelligenza artificiale delle cose (AIoT), WGDeepInsight consente ai produttori di tracciare le attività, monitorare la conformità e migliorare la visibilità operativa negli ambienti di fabbrica.

Link to this sectionPerché la visibilità nelle operazioni di fabbrica viene meno#

Monitorare le operazioni di fabbrica su larga scala richiede una visibilità costante, ma gli ambienti di produzione reali rendono tutto ciò tutt'altro che semplice. Le attività possono variare tra le postazioni, i lavoratori solitamente gestiscono compiti diversi durante la giornata e le condizioni possono cambiare all'interno di impianti di fabbrica distribuiti.

In molti casi, i team di fabbrica si affidano ancora all'osservazione manuale e ai controlli sul campo per tracciare i flussi di lavoro. Sebbene tali metodi tradizionali possano fornire una supervisione di base, limitano la comprensione di come il lavoro venga effettivamente eseguito.

In altre parole, catturare dati accurati e imparziali sui tempi e sui movimenti è difficile. Questa mancanza di dati diventa ancora più critica quando sono coinvolti la sicurezza e la protezione. Problemi come la non conformità dei DPI, l'accesso non autorizzato o l'errata manipolazione dei materiali possono essere facilmente trascurati, e risposte ritardate rendono più difficile prevenire violazioni ripetute.

Ad esempio, WG Tech Solutions ha lavorato con un importante produttore di design originale (ODM) che gestisce molteplici impianti di fabbrica che dovevano affrontare vincoli simili. La maggior parte dei processi di assemblaggio dell'ODM era ancora manuale, quindi il monitoraggio della produttività, della sicurezza e della conformità si basava pesantemente su controlli visivi.

Per ottimizzare la produttività e la conformità alla sicurezza, l'ODM aveva bisogno di un approccio più strutturato per catturare dati affidabili sui tempi e sui movimenti, tracciare la conformità alle procedure operative standard (SOP) tra le postazioni e rilevare violazioni di sicurezza.

Avevano anche bisogno di un modo più efficace per fornire feedback in tempo reale ai team corretti. Senza l'automazione, scalare questo livello di visibilità rimaneva una preoccupazione fondamentale.

Link to this sectionMonitoraggio della fabbrica più intelligente e conformità con i modelli Ultralytics YOLO#

WG Tech Solutions integra i modelli Ultralytics YOLO nella sua piattaforma WGDeepInsight per abilitare attività chiave di visione artificiale come il rilevamento di oggetti, il tracciamento di oggetti e la segmentazione di istanze. Applicando questi modelli ai feed video in diretta, la piattaforma consente ai team di monitorare continuamente le operazioni, catturare dati accurati su tempi e movimenti e identificare le inefficienze in tempo reale.

Questo approccio è stato applicato in un'implementazione con il citato importante ODM. WGDeepInsight è stato implementato utilizzando una configurazione ibrida, con acceleratori IA Axelera Metis distribuiti presso le postazioni di lavoro e in tutto l'ambiente IT della fabbrica, con il Voyager SDK che ha semplificato l'implementazione edge su larga scala.

Le capacità di visione dei modelli Ultralytics YOLO sono state utilizzate per monitorare le operazioni nelle postazioni di fabbrica, tracciare l'adesione alle SOP e rilevare violazioni di sicurezza come la non conformità dei DPI, l'accesso non autorizzato e materiali impilati in modo improprio.

Fig 1. Un esempio di modelli Ultralytics YOLO utilizzati per rilevare scatole impilate in modo irregolare.

Per supportare ciò, i dati video sono stati raccolti da molteplici postazioni di lavoro per un periodo di tre settimane e annotati utilizzando un'interfaccia proprietaria. Questo dataset è stato utilizzato per addestrare e perfezionare i modelli Ultralytics YOLO, inclusi Ultralytics YOLO11 e Ultralytics YOLOv8, adattati all'ambiente di fabbrica.

I modelli sono stati ulteriormente migliorati con logica di inferenza aggiuntiva, ottimizzazione dei parametri e tecniche per garantire prestazioni affidabili in condizioni reali. Una volta distribuita, la piattaforma ha consentito il monitoraggio in tempo reale e il rilevamento automatizzato delle violazioni, fornendo una visibilità costante e basata sui dati delle operazioni.

Link to this sectionPerché scegliere i modelli Ultralytics YOLO?#

Per WG Tech Solutions, i modelli Ultralytics YOLO hanno fornito una solida base per la creazione di soluzioni di visione artificiale che potevano essere adattate rapidamente a diversi casi d'uso in fabbrica. La loro capacità di fornire inferenza ad alte prestazioni all'edge li ha resi un'ottima opzione per le configurazioni di produzione su larga scala, dove la bassa latenza e il monitoraggio continuo sono fondamentali.

I modelli Ultralytics YOLO offrono inoltre flessibilità su vari formati di esportazione per la distribuzione, inclusi ONNX, PyTorch e NCNN. Ciò ha reso più semplice integrarli sia con i dispositivi edge che con i sistemi centralizzati per un'architettura ibrida.

Nel complesso, utilizzando i modelli Ultralytics YOLO, WG Tech Solutions è stata in grado di fornire soluzioni su misura più rapidamente, mantenendo al contempo prestazioni affidabili in ambienti di fabbrica su larga scala.

Link to this sectionWGDeepInsight ha ridotto le violazioni dei lavoratori del 28% con Ultralytics YOLO#

Utilizzando i modelli Ultralytics YOLO, la piattaforma WGDeepInsight di WG Tech Solutions fornisce monitoraggio e analisi continui delle operazioni di fabbrica, migliorando la sicurezza, la conformità e la visibilità operativa.

Nel caso del principale ODM, le violazioni della sicurezza dei lavoratori sono diminuite del 28%. Gli avvisi in tempo reale, elaborati sul dispositivo con bassa latenza, hanno portato a tempi di risposta più rapidi e a meno problemi ripetuti, con il risultato di un'applicazione più coerente dei protocolli di sicurezza in tutta la fabbrica.

La piattaforma ha tracciato l'adesione alle SOP tra le postazioni e ha segnalato le violazioni non appena si sono verificate. Ha anche identificato problemi come l'uso errato dei DPI, l'accesso non autorizzato, il sovraffollamento e fasi del processo mancate o errate.

Ad esempio, nei flussi di lavoro di gestione dei vassoi, ha verificato se gli articoli venivano prelevati e posizionati correttamente e se ogni fase seguiva la sequenza richiesta, segnalando eventuali deviazioni lungo il percorso.

Fig 2. I modelli Ultralytics YOLO aiutano a rilevare la manipolazione del vassoio con una sola mano.

Oltre a questo, si è esteso ad altri flussi di lavoro operativi e di sicurezza. Nelle sale di monitoraggio CCTV, il sistema ha tracciato la presenza del personale in tempo reale e ha attivato avvisi se i livelli di personale scendevano al di sotto delle soglie richieste.

Nel frattempo, nei flussi di lavoro di ispezione della qualità, ha verificato le sequenze di processo, ha rafforzato l'uso degli strumenti specificati e ha monitorato il tempo trascorso per attività, segnalando eventuali deviazioni per mantenere standard coerenti.

Nel corso del tempo, queste informazioni sulla visione hanno fornito una visibilità più chiara su dove i processi si interrompevano e hanno supportato azioni correttive attraverso una formazione mirata.

I meccanismi di avviso e feedback sono stati adattati alle esigenze del cliente, con un'integrazione flessibile nei flussi di lavoro di fabbrica esistenti. Le notifiche sono state inviate attraverso canali come e-mail, sistemi di messaggistica e dashboard basate sui ruoli, assicurando che le informazioni rilevanti raggiungessero i team appropriati in tempo reale.

Ciò ha anche garantito che le procedure critiche venissero seguite in modo coerente, come l'uso degli strumenti corretti e il mantenimento dei livelli minimi di personale nelle aree controllate. In definitiva, le operazioni quotidiane sono diventate più coerenti, rafforzando la conformità in tutta la fabbrica.

Link to this sectionEspandere il monitoraggio in tempo reale negli ambienti di fabbrica#

Con l'evoluzione dell'automazione industriale, la visione artificiale sta diventando centrale per migliorare la visibilità e la coerenza nelle operazioni manuali. Personalizzando i modelli Ultralytics YOLO, WG Tech Solutions prevede di estendere la sua piattaforma WGDeepInsight attraverso nuovi ambienti e flussi di lavoro di fabbrica.

Ciò supporta casi d'uso che vanno dal monitoraggio della sicurezza e della protezione ai controlli a livello di processo in fabbrica. Combinato con l'implementazione basata sull'edge, l'analisi in tempo reale e gli acceleratori IA edge Axelera Metis, fornisce un monitoraggio scalabile e informazioni operative coerenti negli ambienti di produzione.

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