A monitorização manual tornava o processo lento e pouco fiável para os fabricantes na deteção de violações dos procedimentos operacionais padrão (SOP), da segurança e da proteção no chão de fábrica.
A WG Tech Solutions utilizaYOLO Ultralytics YOLO detect infrações detect em tempo real, reduzindo os incidentes de segurança em 28 % e melhorando o cumprimento das normas.
Acompanhar e melhorar as operações de produção industrial pode ser um desafio, especialmente porque muitos processos ainda são manuais. Esta falta de visibilidade das operações conduz frequentemente a ineficiências ocultas, como estrangulamentos e mão de obra subutilizada, que são difíceis de detectar.
Por exemplo, as verificações de segurança e conformidade, como garantir que os trabalhadores utilizam equipamento de proteção individual (EPI) adequado ou que os materiais são manuseados e empilhados corretamente, são frequentemente realizadas manualmente, o que torna fácil passar despercebidas as infrações em ambientes de trabalho com um 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 imagens de vídeo em direto utilizando modelos de visão computacional, como YOLO Ultralytics , a plataforma oferece visibilidade em tempo real das operações, ajudando as equipas a observar, analisar e melhorar os seus processos de fabrico.
A WG Tech Solutions é uma empresa especializada em IA de ponta, dedicada ao desenvolvimento de sistemas inteligentes para ambientes do mundo real. A empresa desenvolve soluções completas de IA que combinam hardware personalizado, modelos de IA e software de aplicação, permitindo às organizações monitorizar, analisar e melhorar as suas operações diretamente na periferia.
Sediada na Índia, a empresa atua em diversos setores, tais como a indústria transformadora, o setor automóvel, a agricultura e os sistemas médicos, onde a obtenção de informações em tempo real e a inteligência no local são fundamentais.
A sua plataforma principal, a WGDeepInsight, foi concebida para proporcionar visibilidade em tempo real das operações através da análise de vídeo com recurso à IA. Esta plataforma está presente em casos de utilização nas áreas da segurança, vigilância, conformidade com normas de segurança e inspeção de qualidade, permitindo aos utilizadores monitorizar atividades, detect e melhorar os fluxos de trabalho diretamente na periferia.
Ao combinar modelos de visão computacional com capacidades de inteligência artificial das coisas (AIoT), o WGDeepInsight permite que os fabricantes track , monitorizem a conformidade e melhorem a visibilidade operacional em todos os ambientes fabris.
A monitorização das operações fabris em grande escala requer uma visibilidade consistente, mas os ambientes de produção reais tornam isso tudo menos simples. As atividades podem variar de estação para estação, os trabalhadores costumam desempenhar tarefas diferentes ao longo do dia e as condições podem mudar nas instalações fabris distribuídas.
Em muitos casos, as equipas de fábrica continuam a recorrer à observação manual e a inspeções no terreno para track . Embora esses métodos tradicionais possam proporcionar uma supervisão básica, limitam a compreensão sobre a forma como o trabalho é realmente realizado.
Por outras palavras, é difícil recolher dados precisos e imparciais sobre tempo 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 normas relativas ao EPI, o acesso não autorizado ou o manuseamento incorreto de materiais podem passar facilmente despercebidos, e as respostas tardias tornam mais difícil evitar a repetição de infrações.
Por exemplo, a WG Tech Solutions colaborou com um fabricante líder de design original (ODM) que opera várias instalações fabris e que enfrentava restrições semelhantes. A maioria dos processos de montagem do ODM ainda era manual, pelo que a monitorização da produtividade, da segurança e da conformidade dependia em grande medida de verificações visuais.
Para otimizar a produtividade e o cumprimento das normas de segurança, o ODM precisava de uma abordagem mais estruturada para recolher dados fiáveis sobre tempo e movimentos, track o cumprimento dos procedimentos operacionais track (SOP) em todas as estações e detect violações detect e proteção.
Precisavam também de uma forma mais eficaz de transmitir feedback em tempo real às equipas certas. Sem automatização, ampliar este nível de visibilidade continuava a ser uma preocupação fundamental.
A WG Tech Solutions integraYOLO Ultralytics na sua plataforma WGDeepInsight para permitir a realização de tarefas essenciais de visão computacional, tais como a deteção de objetos, o rastreio de objetos e a segmentação de instâncias. Ao aplicar estes modelos a transmissões de vídeo em direto, a plataforma permite que as equipas monitorizem continuamente as operações, recolham dados precisos sobre tempo e movimento e identifiquem ineficiências em tempo real.
Esta abordagem foi aplicada numa implementação com o ODM líder anteriormente mencionado. O WGDeepInsight foi implementado através de uma configuração híbrida, com aceleradores de IA Axelera Metis instalados nas estações de trabalho e em todo o ambiente de TI da fábrica, sendo que o SDK Voyager simplificou a implementação em escala na periferia.
As capacidades de visãoYOLO Ultralytics foram utilizadas para monitorizar as operações nas diferentes postos da fábrica, track dos procedimentos operacionais normalizados (SOP) e detect violações detect , tais como o incumprimento das normas relativas ao equipamento de proteção individual (EPI), o acesso não autorizado e a empilhagem inadequada de materiais.
Para apoiar esta iniciativa, foram recolhidos dados de vídeo de várias estações de trabalho ao longo de um período de três semanas e anotados através de uma interface proprietária. Este conjunto de dados foi utilizado para treinar e ajustarYOLO Ultralytics , incluindo Ultralytics YOLO11 e Ultralytics YOLOv8, adaptados ao ambiente fabril.
Os modelos foram aperfeiçoados com lógica de inferência adicional, ajuste de parâmetros e técnicas de otimização, a fim de garantir um desempenho fiável em condições reais. Uma vez implementada, a plataforma permitiu a monitorização em tempo real e a deteção automatizada de violações, proporcionando uma visibilidade consistente e baseada em dados das operações.
Para a WG Tech Solutions,YOLO Ultralytics constituíram uma base sólida para o desenvolvimento de soluções de visão computacional que pudessem ser rapidamente adaptadas a diferentes cenários de aplicação em fábrica. A sua capacidade de proporcionar inferência de alto desempenho na periferia tornou-os uma excelente opção para instalações de fabrico em grande escala, onde a baixa latência e a monitorização contínua são fundamentais.
YOLO Ultralytics também ofereciam flexibilidade em vários formatos de exportação para implementação, incluindo ONNX, PyTorch e NCNN. Isso facilitou a integração com dispositivos de borda e sistemas centralizados para uma arquitetura híbrida.
Em suma, ao utilizarYOLO Ultralytics , a WG Tech Solutions conseguiu fornecer soluções personalizadas mais rapidamente, mantendo um desempenho fiável em ambientes fabris de grande escala.
AtravésYOLO Ultralytics , a plataforma WGDeepInsight da WG Tech Solutions oferece monitorização e análise contínuas das operações fabris, melhorando a segurança, a conformidade e a visibilidade operacional.
No caso do principal ODM, as violações das normas de segurança no trabalho diminuíram 28%. Os alertas em tempo real, processados diretamente no dispositivo com baixa latência, permitiram tempos de resposta mais rápidos e uma redução na recorrência de problemas, o que resultou numa aplicação mais consistente dos protocolos de segurança em toda a fábrica.
A plataforma monitorizou o cumprimento dos procedimentos operacionais padrão (SOP) em todas as estações e assinalou as violações à medida que estas ocorriam. Identificou também problemas como a utilização incorreta de EPI, o acesso não autorizado, a sobrelotação e etapas do processo omitidas ou executadas incorretamente.
Por exemplo, nos fluxos de trabalho de manuseamento de tabuleiros, verificava se os artigos eram recolhidos e colocados corretamente e se cada etapa seguia a sequência exigida, assinalando quaisquer desvios ao longo do processo.
Além disso, estendeu-se a outros fluxos de trabalho operacionais e de segurança. Nas salas de monitorização de CCTV, o sistema monitorizava a presença do pessoal em tempo real e acionava alertas caso os níveis de pessoal descessem abaixo dos limites exigidos.
Por outro lado, nos fluxos de trabalho de controlo de qualidade, verificou as sequências dos processos, reforçou a utilização das ferramentas especificadas e monitorizou o tempo gasto em cada tarefa, assinalando quaisquer desvios para manter padrões consistentes.
Com o tempo, estas informações sobre a visão permitiram identificar com maior clareza onde os processos estavam a falhar e apoiaram a implementação de medidas corretivas através de formação direcionada.
Os mecanismos de alerta e feedback foram adaptados às necessidades dos clientes, com uma integração flexível nos fluxos de trabalho existentes na fábrica. As notificações foram enviadas através de canais como e-mail, sistemas de mensagens e painéis de controlo baseados em funções, garantindo que as informações relevantes chegassem às equipas adequadas em tempo real.
Isto também garantiu que os procedimentos críticos fossem seguidos de forma consistente, tais como a utilização das ferramentas adequadas e a manutenção de níveis mínimos de pessoal nas áreas controladas. Em última análise, as operações do dia-a-dia tornaram-se mais consistentes, reforçando a conformidade em todo o chão de fábrica.
À medida que a automação industrial evolui, a visão computacional está a tornar-se fundamental para melhorar a visibilidade e a consistência nas operações manuais. Através da personalizaçãoYOLO Ultralytics , a WG Tech Solutions pretende alargar a sua plataforma WGDeepInsight a novos ambientes fabris e fluxos de trabalho.
Isto permite aplicar-se a casos de utilização que vão desde a monitorização da segurança e da proteção até às verificações ao nível dos processos no chão de fábrica. Em combinação com a implementação na periferia, a análise em tempo real e os aceleradores de IA de periferia Axelera Metis , proporciona uma monitorização escalável e informações operacionais consistentes em todos os ambientes de fabrico.
Está a explorar a IA de visão para os seus fluxos de trabalho operacionais? Consulte o nosso repositório no GitHub e as opções de licenciamento para começar a utilizarYOLO Ultralytics . Saiba mais sobre aplicações como a IA na área da saúde e a IA de visão na indústria transformadora, bem como sobre aceleradores de IA de ponta, como o Axelera AI Export and Deployment | Ultralytics
Os modelos Ultralytics YOLO são arquitecturas de visão por computador desenvolvidas para analisar dados visuais de imagens e entradas de vídeo. Estes modelos podem ser treinados para tarefas que incluem a deteção de objectos, a classificação, a estimativa de pose, o seguimento e a segmentação de instânciasYOLO
YOLO11 Ultralytics YOLO11 é a versão mais recente dos nossos modelos de Visão Computacional. Tal como as versões anteriores, suporta todas as tarefas de visão computacional que a comunidade de IA de visão adorou no YOLOv8. O novo YOLO11, no entanto, vem com maior desempenho e precisão, tornando-o uma ferramenta poderosa e o aliado perfeito para os desafios da indústria do mundo real.
O modelo que escolher usar depende dos requisitos específicos do seu projeto. É fundamental ter em conta fatores como desempenho, precisão e necessidades de implementação. Aqui está uma visão geral rápida:
Os repositóriosYOLO Ultralytics , como o YOLOv5 e o YOLO11, são distribuídos sob a licença AGPL-3.0 por defeito. Esta licença aprovada pela OSI foi concebida para estudantes, investigadores e entusiastas, promovendo a colaboração aberta e exigindo que qualquer software que utilize componentes AGPL-3.0 seja também de fonte aberta. Embora assegure a transparência e promova a inovação, pode não se alinhar com casos de utilização comercial.
Se o seu projeto envolver a incorporação do software Ultralytics e dos modelos de IA em produtos ou serviços comerciais e pretender contornar os requisitos de código aberto da AGPL-3.0, uma Licença Empresarial é ideal.
Os benefícios da licença Enterprise incluem:
Para garantir uma integração perfeita e evitar as restrições AGPL-3.0 , solicite uma Licença Empresarial Ultralytics usando o formulário fornecido. A nossa equipa ajudá-lo-á a adaptar a licença às suas necessidades específicas.
Comece sua jornada com o futuro do aprendizado de máquina
