A WG Tech Solutions utiliza o Ultralytics YOLO para detetar infrações nas fábricas em tempo real, reduzindo os incidentes de segurança em 28% e aumentando a conformidade.
Acompanhar e melhorar as operações de fabrico industrial pode ser desafiante, sobretudo porque muitos processos continuam a ser manuais. Esta falta de visibilidade das operações conduz muitas vezes a ineficiências ocultas, como estrangulamentos e mão de obra subutilizada, que são difíceis de detetar.
Por exemplo, as verificações de segurança e conformidade, como garantir que os trabalhadores usam o equipamento de proteção individual (PPE) adequado ou que os materiais são manuseados e empilhados corretamente, são muitas vezes feitas manualmente, tornando fácil não detetar infrações em ambientes de ritmo acelerado.
Para colmatar estas lacunas, a WG Tech Solutions desenvolveu o WGDeepInsight, uma plataforma de análise de vídeo baseada em IA para monitorização contínua. Ao analisar transmissões de vídeo em direto com modelos de visão computacional, como os modelos Ultralytics YOLO, a plataforma proporciona visibilidade das operações em tempo real, ajudando as equipas a observar, analisar e melhorar os processos de fabrico.
Melhorar a produtividade e a segurança nas fábricas com IA de visão#
A WG Tech Solutions é uma empresa de IA na edge focada na criação de sistemas inteligentes para ambientes do mundo real. Desenvolve soluções de IA completas que combinam hardware personalizado, modelos de IA e software de aplicação, permitindo às organizações monitorizar, analisar e melhorar as operações diretamente na edge.
Com sede na Índia, a empresa opera em vários setores, como o fabrico, o setor automóvel, a agricultura e os sistemas médicos, onde os insights em tempo real e a inteligência no local são fundamentais.
A sua plataforma principal, WGDeepInsight, foi concebida para proporcionar visibilidade em tempo real das operações através de análise de vídeo baseada em IA. Dá suporte a casos de utilização em segurança, vigilância, conformidade de segurança e inspeção de qualidade, permitindo aos utilizadores monitorizar atividades, detetar problemas e melhorar fluxos de trabalho diretamente na edge.
Ao combinar modelos de visão computacional com capacidades de inteligência artificial das coisas (AIoT), o WGDeepInsight permite aos fabricantes acompanhar atividades, monitorizar a conformidade e melhorar a visibilidade operacional em todos os ambientes fabris.
Porque é que a visibilidade das operações fabris se perde#
A monitorização das operações fabris em grande escala exige visibilidade consistente, mas os ambientes de produção reais estão longe de tornar isso simples. As atividades podem variar entre estações, os trabalhadores costumam desempenhar tarefas diferentes ao longo do dia e as condições podem mudar entre instalações fabris distribuídas.
Em muitos casos, as equipas fabris continuam a depender da observação manual e de verificações no terreno para acompanhar os fluxos de trabalho. Embora estes métodos tradicionais possam proporcionar supervisão básica, limitam a compreensão da forma como o trabalho é realmente executado.
Por outras palavras, é difícil recolher dados precisos e imparciais sobre tempos e movimentos. Esta falta de dados torna-se ainda mais crítica quando estão em causa a segurança e a proteção. Problemas como o incumprimento das regras relativas ao PPE, o acesso não autorizado ou o manuseamento incorreto de materiais podem passar facilmente despercebidos, e as respostas tardias dificultam a prevenção de infrações recorrentes.
Por exemplo, a WG Tech Solutions trabalhou com um fabricante líder de projeto original (ODM) que operava várias instalações fabris e enfrentava limitações semelhantes. A maioria dos processos de montagem do ODM continuava a ser manual, pelo que a monitorização da produtividade, da segurança e da conformidade dependia fortemente de inspeções visuais.
Para otimizar a produtividade e a conformidade de segurança, o ODM precisava de uma abordagem mais estruturada para recolher dados fiáveis sobre tempos e movimentos, acompanhar a conformidade com os procedimentos operacionais padrão (SOP) entre estações e detetar infrações de segurança e proteção.
Também precisava de uma forma mais eficaz de enviar feedback em tempo real às equipas certas. Sem automatização, a possibilidade de expandir este nível de visibilidade continuava a ser uma preocupação importante.
Monitorização e conformidade fabris mais inteligentes com modelos Ultralytics YOLO#
A WG Tech Solutions integra modelos Ultralytics YOLO na sua plataforma WGDeepInsight para permitir tarefas essenciais de visão computacional, como deteção de objetos, acompanhamento de objetos e segmentação de instâncias. Ao aplicar estes modelos a transmissões de vídeo em direto, a plataforma permite às equipas monitorizar continuamente as operações, recolher dados precisos sobre tempos e movimentos e identificar ineficiências em tempo real.
Esta abordagem foi aplicada numa implementação com o ODM líder anteriormente referido. O WGDeepInsight foi implementado através de uma configuração híbrida, com aceleradores de IA Axelera Metis instalados em postos de trabalho e em toda a infraestrutura de TI da fábrica, enquanto o Voyager SDK simplifica a implementação na edge em grande escala.
Os recursos de visão dos modelos Ultralytics YOLO foram usados para monitorar as operações em diferentes estações da fábrica, acompanhar o cumprimento dos SOPs e detectar violações de segurança e proteção, como o uso inadequado de EPI, acesso não autorizado e materiais empilhados incorretamente.
Fig. 1. Exemplo de uso dos modelos Ultralytics YOLO para detectar caixas empilhadas de forma irregular.
Para viabilizar isso, foram coletados dados de vídeo de várias estações de trabalho ao longo de três semanas e anotados por meio de uma interface proprietária. Esse conjunto de dados foi usado para treinar e ajustar os modelos Ultralytics YOLO, incluindo Ultralytics YOLO11 e Ultralytics YOLOv8, adaptados ao ambiente da fábrica.
Os modelos foram aprimorados ainda mais com lógica adicional de inferência, ajuste de parâmetros e técnicas de otimização para garantir um desempenho confiável em condições reais. Após a implantação, a plataforma permitiu o monitoramento em tempo real e a detecção automatizada de violações, oferecendo visibilidade consistente e orientada por dados das operações.
Por que escolher os modelos Ultralytics YOLO?#
Para a WG Tech Solutions, os modelos Ultralytics YOLO forneceram uma base sólida para criar soluções de visão computacional que pudessem ser rapidamente adaptadas a diferentes casos de uso nas fábricas. A capacidade de oferecer inferência de alto desempenho na borda fez deles uma ótima opção para operações de fabricação em grande escala, nas quais baixa latência e monitoramento contínuo são essenciais.
Os modelos Ultralytics YOLO também ofereceram flexibilidade para implantação em vários formatos de exportação, incluindo ONNX, PyTorch e NCNN. Isso facilitou a integração tanto com dispositivos de borda quanto com sistemas centralizados, em uma arquitetura híbrida.
No geral, ao usar os modelos Ultralytics YOLO, a WG Tech Solutions conseguiu entregar soluções personalizadas mais rapidamente e manter um desempenho confiável em ambientes fabris de grande escala.
WGDeepInsight reduziu as violações cometidas por trabalhadores em 28% com Ultralytics YOLO#
Com os modelos Ultralytics YOLO, a plataforma WGDeepInsight da WG Tech Solutions monitora e analisa continuamente as operações da fábrica, aprimorando a segurança, a conformidade e a visibilidade operacional.
No caso da principal fabricante de design original (ODM), as violações de segurança cometidas por trabalhadores diminuíram 28%. Os alertas em tempo real, processados no dispositivo com baixa latência, aceleraram os tempos de resposta e reduziram a reincidência de problemas, resultando na aplicação mais consistente dos protocolos de segurança em toda a área de produção.
A plataforma acompanhou o cumprimento dos SOPs em todas as estações e sinalizou violações assim que ocorreram. Também identificou problemas como uso incorreto de EPI, acesso não autorizado, excesso de pessoas e etapas de processo ignoradas ou executadas incorretamente.
Por exemplo, nos fluxos de trabalho de manuseio de bandejas, a plataforma verificava se os itens eram retirados e posicionados corretamente e se cada etapa seguia a sequência necessária, sinalizando qualquer desvio ao longo do processo.
Fig. 2. Os modelos Ultralytics YOLO ajudam a detectar o manuseio de bandejas com uma só mão.
Além disso, a solução foi ampliada para outros fluxos de trabalho operacionais e de segurança. Em salas de monitoramento por CCTV, o sistema acompanhava a presença de funcionários em tempo real e emitia alertas se o número de funcionários caísse abaixo dos limites exigidos.
Enquanto isso, nos fluxos de trabalho de inspeção de qualidade, a solução verificava as sequências do processo, reforçava o uso das ferramentas especificadas e monitorava o tempo dedicado a cada tarefa, sinalizando desvios para manter padrões consistentes.
Com o tempo, esses insights de visão proporcionaram uma compreensão mais clara dos pontos em que os processos falhavam e apoiaram ações corretivas por meio de treinamentos direcionados.
Os mecanismos de alerta e feedback foram adaptados aos requisitos dos clientes, com integração flexível aos fluxos de trabalho existentes na fábrica. As notificações eram enviadas por canais como e-mail, sistemas de mensagens e painéis baseados em funções, garantindo que os insights relevantes chegassem às equipes certas em tempo real.
Isso também garantiu o cumprimento consistente de procedimentos críticos, como usar as ferramentas corretas e manter o número mínimo de funcionários nas áreas controladas. Com isso, as operações do dia a dia se tornaram mais consistentes, reforçando a conformidade em toda a área de produção.
Ampliando o monitoramento em tempo real nos ambientes fabris#
À medida que a automação industrial evolui, a visão computacional se torna essencial para aprimorar a visibilidade e a consistência das operações manuais. Ao personalizar os modelos Ultralytics YOLO, a WG Tech Solutions planeja expandir sua plataforma WGDeepInsight para novos ambientes e fluxos de trabalho fabris.
Isso viabiliza casos de uso que vão do monitoramento de segurança e proteção às verificações de processos na área de produção. Combinada à implantação na borda, à análise em tempo real e aos aceleradores de IA de borda Axelera Metis, a solução oferece monitoramento escalável e insights operacionais consistentes em ambientes de fabricação.
Quer explorar a IA de visão para seus fluxos de trabalho operacionais? Confira nosso repositório no GitHub e as opções de licenciamento para começar a usar os modelos Ultralytics YOLO. Saiba mais sobre aplicações como IA na área da saúde e IA de visão na fabricação, além de aceleradores de IA de borda, como Axelera AI Export and Deployment | Ultralytics Docs.
