WG Tech Solutions reduz violações de segurança em 28% com Ultralytics YOLO e o Acelerador de IA da Axelera

Rastrear e melhorar operações de manufatura industrial pode ser um desafio, especialmente porque muitos processos ainda são manuais. Essa falta de visibilidade nas operações frequentemente leva a ineficiências ocultas, como gargalos e mão de obra subutilizada, que são difíceis de identificar.

Por exemplo, verificações de segurança e conformidade, como garantir que os trabalhadores usem equipamentos de proteção individual (EPI) adequados ou que os materiais sejam manuseados e empilhados corretamente, são frequentemente feitas manualmente, tornando as violações fáceis de passar despercebidas em ambientes de ritmo acelerado.

Para superar essas lacunas, a WG Tech Solutions desenvolveu o WGDeepInsight, uma plataforma de análise de vídeo baseada em IA para monitoramento contínuo. Ao analisar feeds de vídeo ao vivo usando modelos de computer vision como os Ultralytics YOLO models, a plataforma oferece visibilidade em tempo real das operações, ajudando as equipes a observar, analisar e melhorar seus processos de fabricação.

Link to this sectionMelhorando a produtividade e a segurança da fábrica usando visão computacional com IA#

A WG Tech Solutions é uma empresa de edge AI focada em construir sistemas inteligentes para ambientes do mundo real. Eles desenvolvem soluções de IA de ponta a ponta que combinam hardware personalizado, modelos de IA e software de aplicação, o que permite que as organizações monitorem, analisem e melhorem as operações diretamente na ponta (edge).

Com sede na Índia, a empresa trabalha em vários setores, como manufatura, automotivo, agricultura e sistemas médicos, onde insights em tempo real e inteligência local são cruciais.

Sua plataforma principal, WGDeepInsight, foi projetada para fornecer visibilidade em tempo real das operações por meio de análise de vídeo com IA. Ela potencializa casos de uso em segurança, vigilância, conformidade de segurança e inspeção de qualidade, permitindo que os usuários monitorem atividades, detectem problemas e melhorem fluxos de trabalho diretamente na ponta.

Ao combinar modelos de computer vision com recursos de inteligência artificial das coisas (AIoT), o WGDeepInsight torna possível para os fabricantes rastrear atividades, monitorar a conformidade e melhorar a visibilidade operacional em ambientes de fábrica.

Link to this sectionPor que a visibilidade falha nas operações de fábrica#

Monitorar as operações da fábrica em escala requer visibilidade consistente, mas os ambientes de produção reais tornam isso longe de ser simples. As atividades podem variar entre estações, os trabalhadores normalmente lidam com diferentes tarefas ao longo do dia e as condições podem mudar em configurações de fábrica distribuídas.

Em muitos casos, as equipes de fábrica ainda dependem de observação manual e verificações no local para rastrear fluxos de trabalho. Embora esses métodos tradicionais possam fornecer uma supervisão básica, eles limitam a visão sobre como o trabalho é realmente realizado.

Em outras palavras, capturar dados precisos e imparciais de tempo e movimento é um desafio. Essa falta de dados torna-se mais crítica quando segurança e proteção estão envolvidas. Problemas como não conformidade com EPI, acesso não autorizado ou incorrect material handling podem ser facilmente ignorados, e respostas atrasadas tornam mais difícil evitar violações recorrentes.

Por exemplo, a WG Tech Solutions trabalhou com um importante fabricante de design original (ODM) que operava várias instalações fabris e enfrentava restrições semelhantes. A maioria dos processos de montagem do ODM ainda era manual, portanto, o monitoramento da produtividade, segurança e conformidade dependia fortemente de verificações visuais.

Para otimizar a produtividade e a conformidade de segurança, o ODM precisava de uma abordagem mais estruturada para capturar dados confiáveis de tempo e movimento, rastrear a conformidade com o procedimento operacional padrão (SOP) nas estações e detectar violações de segurança e proteção.

Eles também precisavam de uma maneira mais eficaz de fornecer feedback em tempo real para as equipes certas. Sem automação, escalar esse nível de visibilidade continuava sendo uma preocupação fundamental.

Link to this sectionMonitoramento de fábrica e conformidade mais inteligentes com Ultralytics YOLO models#

A WG Tech Solutions integra Ultralytics YOLO models em sua plataforma WGDeepInsight para habilitar tarefas importantes de computer vision como detecção de objetos, rastreamento de objetos e segmentação de instâncias. Ao aplicar esses modelos a feeds de vídeo ao vivo, a plataforma permite que as equipes monitorem continuamente as operações, capturem dados precisos de tempo e movimento e identifiquem ineficiências em tempo real.

Essa abordagem foi aplicada em uma implementação com o importante ODM mencionado anteriormente. O WGDeepInsight foi implementado usando uma configuração híbrida, com aceleradores de IA Metis da Axelera implantados nas estações de trabalho e em todo o ambiente de TI da fábrica, com o Voyager SDK simplificando a implantação na ponta em escala.

As capacidades de visão do Ultralytics YOLO models foram usadas para monitorar operações em estações fabris, rastrear a adesão aos SOPs e detectar violações de segurança e proteção, como não conformidade com EPI, acesso não autorizado e materiais empilhados incorretamente.

Fig 1. Um exemplo de Ultralytics YOLO models sendo usados para detectar caixas empilhadas irregularmente.

Para apoiar isso, dados de vídeo foram coletados de várias estações de trabalho durante um período de três semanas e anotados usando uma interface proprietária. Este conjunto de dados foi usado para treinar e ajustar Ultralytics YOLO models, incluindo Ultralytics YOLO11 e Ultralytics YOLOv8, adaptados ao ambiente da fábrica.

Os modelos foram aprimorados ainda mais com lógica de inferência adicional, ajuste de parâmetros e técnicas de otimização para garantir um desempenho confiável em condições do mundo real. Uma vez implantada, a plataforma permitiu monitoramento em tempo real e detecção automatizada de violações, fornecendo visibilidade consistente e baseada em dados das operações.

Link to this sectionPor que escolher Ultralytics YOLO models?#

Para a WG Tech Solutions, os Ultralytics YOLO models forneceram uma base sólida para a construção de computer vision solutions que podiam ser adaptadas rapidamente para diferentes casos de uso em fábricas. Sua capacidade de oferecer inferência de alto desempenho na ponta tornou-os uma ótima opção para configurações de manufatura em larga escala, onde baixa latência e monitoramento contínuo são cruciais.

Os Ultralytics YOLO models também ofereceram flexibilidade em vários formatos de exportação para implantação, incluindo ONNX, PyTorch e NCNN. Isso facilitou a integração com dispositivos de ponta e sistemas centralizados para uma arquitetura híbrida.

No geral, ao usar Ultralytics YOLO models, a WG Tech Solutions conseguiu entregar soluções personalizadas mais rapidamente, mantendo um desempenho confiável em ambientes de fábrica de grande escala.

Link to this sectionWGDeepInsight reduziu as violações dos trabalhadores em 28% com Ultralytics YOLO#

Usando Ultralytics YOLO models, a plataforma WGDeepInsight da WG Tech Solutions fornece monitoramento e análise contínuos das operações da fábrica, melhorando a segurança, a conformidade e a visibilidade operacional.

No caso do importante ODM, as violações de segurança dos trabalhadores diminuíram em 28%. Alertas em tempo real, processados no dispositivo com baixa latência, levaram a tempos de resposta mais rápidos e menos problemas recorrentes, resultando em uma aplicação mais consistente de protocolos de segurança em todo o chão de fábrica.

A plataforma rastreou a adesão aos SOPs nas estações e sinalizou violações conforme ocorriam. Ela também identificou problemas como uso incorreto de EPI, acesso não autorizado, superlotação e etapas de processo perdidas ou incorretas.

Por exemplo, em fluxos de trabalho de manuseio de bandejas, verificou se os itens foram coletados e colocados corretamente e se cada etapa seguiu a sequência necessária, sinalizando quaisquer desvios ao longo do caminho.

Fig 2. Ultralytics YOLO models ajudando a detectar o manuseio de bandejas com apenas uma mão.

Além disso, estendeu-se a outros fluxos de trabalho operacionais e de segurança. Em salas de monitoramento de CFTV, o sistema rastreou a presença de pessoal em tempo real e disparou alertas se os níveis de pessoal caíssem abaixo dos limites necessários.

Enquanto isso, nos fluxos de trabalho de inspeção de qualidade, verificou sequências de processo, reforçou o uso de ferramentas especificadas e monitorou o tempo gasto por tarefa, sinalizando quaisquer desvios para manter padrões consistentes.

Com o tempo, esses insights de visão forneceram uma visibilidade mais clara de onde os processos estavam falhando e apoiaram ações corretivas por meio de treinamento direcionado.

Os mecanismos de alerta e feedback foram adaptados aos requisitos do cliente, com integração flexível aos fluxos de trabalho de fábrica existentes. As notificações foram entregues por meio de canais como e-mail, sistemas de mensagens e painéis baseados em funções, garantindo que os insights relevantes chegassem às equipes apropriadas em tempo real.

Isso também garantiu que os procedimentos críticos fossem seguidos consistentemente, como o uso das ferramentas corretas e a manutenção de níveis mínimos de pessoal em áreas controladas. Em última análise, as operações diárias tornaram-se mais consistentes, fortalecendo a conformidade em todo o chão de fábrica.

Link to this sectionExpandindo o monitoramento em tempo real em ambientes de fábrica#

À medida que a automação industrial evolui, a computer vision está se tornando central para melhorar a visibilidade e a consistência nas operações manuais. Ao personalizar Ultralytics YOLO models, a WG Tech Solutions planeja expandir sua plataforma WGDeepInsight em novos ambientes de fábrica e fluxos de trabalho.

Isso suporta casos de uso que variam de monitoramento de segurança a verificações de nível de processo no chão de fábrica. Combinado com implantação baseada na ponta, análise em tempo real e aceleradores de IA de ponta Axelera Metis, ele fornece monitoramento escalável e insights operacionais consistentes em ambientes de manufatura.

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