Manuel izleme, üreticilerin fabrika sahasında SOP, emniyet ve güvenlik ihlallerini tespit etmesini yavaş ve güvenilmez hale getiriyordu.
WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO kullanarak detect kurallara aykırı durumları gerçek zamanlı olarak detect , böylece güvenlik kazalarını %28 oranında azaltıyor ve mevzuata uyumu artırıyor.
Endüstriyel üretim faaliyetlerini takip etmek ve iyileştirmek zorlu bir iş olabilir; özellikle de birçok süreç hâlâ manuel olarak yürütüldüğü için. Faaliyetlere ilişkin bu görünürlük eksikliği, genellikle darboğazlar ve yeterince değerlendirilmeyen iş gücü gibi tespit edilmesi zor gizli verimsizliklere yol açar.
Örneğin, çalışanların uygun kişisel koruyucu donanım (KKD) giymelerini sağlamak veya malzemelerin doğru şekilde taşınması ve istiflenmesini kontrol etmek gibi güvenlik ve uygunluk denetimleri genellikle manuel olarak yapılır; bu da tempolu çalışma ortamlarında ihlallerin gözden kaçmasına neden olur.
Bu eksiklikleri gidermek amacıyla WG Tech Solutions, sürekli izleme amaçlı yapay zeka destekli bir video analiz platformu olan WGDeepInsight'ı geliştirdi. Ultralytics YOLO gibi bilgisayar görme modellerini kullanarak canlı video akışlarını analiz eden platform, operasyonlara ilişkin gerçek zamanlı görünürlük sağlayarak ekiplerin üretim süreçlerini gözlemlemesine, analiz etmesine ve iyileştirmesine yardımcı oluyor.
WG Tech Solutions, gerçek dünya ortamları için akıllı sistemler geliştirmeye odaklanan bir uç yapay zeka şirketidir. Şirket, özel donanım, yapay zeka modelleri ve uygulama yazılımlarını bir araya getiren uçtan uca yapay zeka çözümleri geliştirerek, kuruluşların operasyonlarını doğrudan uçta izlemelerine, analiz etmelerine ve iyileştirmelerine olanak tanır.
Hindistan merkezli şirket, gerçek zamanlı içgörüler ve sahada elde edilen bilgilerin hayati önem taşıdığı imalat, otomotiv, tarım ve tıbbi sistemler gibi çeşitli sektörlerde faaliyet göstermektedir.
Şirketin temel platformu olan WGDeepInsight, yapay zeka destekli video analitiği aracılığıyla operasyonlara ilişkin gerçek zamanlı görünürlük sağlamak üzere tasarlanmıştır. Güvenlik, gözetim, güvenlik uyumu ve kalite denetimi alanlarındaki kullanım senaryolarını destekleyen platform, kullanıcıların faaliyetleri izlemesine, detect ve iş akışlarını doğrudan uç cihazlarda iyileştirmesine olanak tanır.
WGDeepInsight, bilgisayar görme modellerini nesnelerin yapay zekası (AIoT) yetenekleriyle birleştirerek, üreticilerin fabrika ortamlarında track etmelerine, uyumluluğu izlemelerine ve operasyonel görünürlüğü artırmalarına olanak tanır.
Fabrika operasyonlarını geniş ölçekte izlemek, tutarlı bir görünürlük gerektirir; ancak gerçek üretim ortamlarında bu hiç de kolay değildir. İşlemler istasyonlar arasında farklılık gösterebilir, çalışanlar genellikle gün boyunca farklı görevleri üstlenir ve dağınık fabrika düzenlerinde koşullar değişebilir.
Çoğu durumda, fabrika ekipleri track için hâlâ manuel gözlem ve yerinde denetimlere güvenmektedir. Bu tür geleneksel yöntemler temel bir denetim sağlasa da, işin gerçekte nasıl yürütüldüğüne dair içgörüyü sınırlamaktadır.
Başka bir deyişle, doğru ve tarafsız zaman ve hareket verilerini toplamak zorlu bir iştir. Bu veri eksikliği, konu güvenlik ve emniyet olduğunda daha da kritik hale gelir. KKD kurallarına uyulmaması, yetkisiz erişim veya yanlış malzeme taşıma gibi sorunlar kolayca gözden kaçabilir ve gecikmeli müdahaleler, ihlallerin tekrarlanmasını önlemeyi zorlaştırır.
Örneğin, WG Tech Solutions, benzer kısıtlamalarla karşı karşıya olan ve birden fazla fabrika tesisini işleten önde gelen bir orijinal tasarım üreticisi (ODM) ile işbirliği yaptı. Bu ODM’nin montaj süreçlerinin çoğu hâlâ manuel olarak yürütülüyordu; bu nedenle verimlilik, güvenlik ve mevzuata uygunluğun izlenmesi büyük ölçüde görsel denetimlere dayanıyordu.
Verimliliği ve güvenlik kurallarına uyumu en üst düzeye çıkarmak amacıyla, ODM’nin güvenilir zaman ve hareket verilerini toplamak, istasyonlar genelinde track çalışma prosedürlerine (SOP) uyumu track ve detect ihlallerini detect için daha yapılandırılmış bir yaklaşıma ihtiyacı vardı.
Ayrıca, doğru ekiplere gerçek zamanlı geri bildirim sağlamak için daha etkili bir yönteme ihtiyaçları vardı. Otomasyon olmadan, bu düzeyde bir görünürlüğü genişletmek hâlâ önemli bir sorun olarak kalıyordu.
WG Tech Solutions, nesne algılama, nesne izleme ve örnek segmentasyonu gibi temel bilgisayar görme görevlerini mümkün kılmak için Ultralytics YOLO WGDeepInsight platformuna entegre ediyor. Bu modelleri canlı video akışlarına uygulayarak, platform ekiplerin operasyonları sürekli olarak izlemesine, doğru zaman ve hareket verilerini toplamasına ve verimsizlikleri gerçek zamanlı olarak tespit etmesine olanak tanıyor.
Bu yaklaşım, daha önce bahsedilen önde gelen ODM ile gerçekleştirilen bir kurulumda uygulandı. WGDeepInsight, iş istasyonlarında ve fabrika BT ortamının genelinde Axelera Metis AI hızlandırıcılarının kullanıldığı bir karma yapı ile hayata geçirildi; Voyager SDK ise uç cihazlarda büyük ölçekli dağıtımı kolaylaştırdı.
Ultralytics YOLO görüntüleme yetenekleri, fabrika istasyonlarındaki faaliyetleri izlemek, standart çalışma prosedürlerine (SOP) track ve kişisel koruyucu ekipman (PPE) kurallarına uyulmaması, yetkisiz erişim ve malzemelerin yanlış istiflenmesi gibi detect ve detect ihlallerini detect için kullanıldı.
Bunu desteklemek amacıyla, üç haftalık bir süre boyunca çeşitli iş istasyonlarından video verileri toplanmış ve özel bir arayüz kullanılarak etiketlenmiştir. Bu veri kümesi, aşağıdakiler dahil olmak üzere Ultralytics YOLO eğitilmesi ve ince ayarının yapılması için kullanılmıştır: Ultralytics YOLO11 ve Ultralytics YOLOv8, fabrika ortamına uyarlanmış.
Modeller, gerçek dünya koşullarında güvenilir performans sağlamak amacıyla ek çıkarım mantığı, parametre ayarlaması ve optimizasyon teknikleriyle daha da geliştirildi. Platform, devreye alındıktan sonra ihlallerin gerçek zamanlı izlenmesini ve otomatik olarak tespit edilmesini sağlayarak, operasyonlara ilişkin tutarlı ve veriye dayalı bir görünürlük sağladı.
WG Tech Solutions için Ultralytics YOLO , farklı fabrika senaryolarına hızla uyarlanabilen bilgisayar görme çözümleri geliştirmek üzere sağlam bir temel oluşturdu. Kenar cihazlarda yüksek performanslı çıkarım yeteneği, düşük gecikme süresi ve sürekli izlemenin hayati önem taşıdığı büyük ölçekli üretim tesisleri için bu modelleri mükemmel bir seçenek haline getirdi.
Ultralytics YOLO , dağıtım amacıyla çeşitli dışa aktarma formatlarında esneklik de sunmaktadır; bunlara şunlar dahildir: ONNX, PyTorch ve NCNN. Bu, hibrit bir mimari için hem uç cihazlara hem de merkezi sistemlere entegrasyonu kolaylaştırdı.
Genel olarak, WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO kullanarak, büyük ölçekli fabrika ortamlarında güvenilir performansı korurken, müşteriye özel çözümleri daha hızlı sunmayı başardı.
WG Tech Solutions’ın WGDeepInsight platformu, Ultralytics YOLO kullanarak fabrika operasyonlarının sürekli izlenmesini ve analizini sağlar; böylece güvenlik, mevzuata uygunluk ve operasyonel görünürlüğü artırır.
Önde gelen ODM'de işçi güvenliği ihlalleri %28 oranında azaldı. Düşük gecikme süresiyle cihaz üzerinde işlenen gerçek zamanlı uyarılar, daha hızlı müdahale sürelerine ve tekrarlanan sorunların azalmasına yol açarak, fabrika genelinde güvenlik protokollerinin daha tutarlı bir şekilde uygulanmasını sağladı.
Platform, istasyonlar genelinde SOP'ye uyumu takip etti ve ihlalleri meydana gelir gelmez bildirdi. Ayrıca, KKD'nin yanlış kullanımı, yetkisiz erişim, aşırı kalabalıklaşma ve atlanan veya yanlış uygulanan işlem adımları gibi sorunları da tespit etti.
Örneğin, tepsi işleme iş akışlarında, ürünlerin doğru şekilde toplanıp yerleştirilip yerleştirilmediğini ve her adımın gerekli sıraya uygun olup olmadığını kontrol ederek, süreçteki her türlü sapmayı işaretledi.
Bunun yanı sıra, sistem diğer operasyonel ve güvenlik iş akışlarına da yayıldı. CCTV izleme odalarında sistem, personel mevcudiyetini gerçek zamanlı olarak takip etti ve personel sayısı gerekli eşiklerin altına düştüğünde uyarılar verdi.
Bu arada, kalite kontrol iş akışlarında süreç sıralarını doğruladı, belirtilen araçların kullanımını teşvik etti ve görev başına harcanan süreyi izleyerek, tutarlı standartları korumak amacıyla sapmaları işaretledi.
Zamanla, bu içgörüler süreçlerin hangi noktalarda aksadığını daha net bir şekilde ortaya koydu ve hedef odaklı eğitimler yoluyla düzeltici önlemlerin alınmasına destek oldu.
Uyarı ve geri bildirim mekanizmaları, mevcut fabrika iş akışlarına esnek bir şekilde entegre edilerek müşteri gereksinimlerine göre özelleştirildi. Bildirimler, e-posta, mesajlaşma sistemleri ve rol tabanlı kontrol panelleri gibi kanallar aracılığıyla iletildi; böylece ilgili bilgiler gerçek zamanlı olarak doğru ekiplere ulaştırıldı.
Bu sayede, doğru aletlerin kullanılması ve kontrollü alanlarda asgari personel sayısının korunması gibi kritik prosedürlerin tutarlı bir şekilde uygulanması da sağlandı. Sonuç olarak, günlük operasyonlar daha tutarlı hale geldi ve fabrika genelinde mevzuata uygunluk güçlendi.
Endüstriyel otomasyonun gelişmesiyle birlikte, bilgisayar görme teknolojisi manuel işlemlerde görünürlüğü ve tutarlılığı artırmanın merkezinde yer almaya başlamıştır. WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO özelleştirerek WGDeepInsight platformunu yeni fabrika ortamlarına ve iş akışlarına yaymayı planlamaktadır.
Bu çözüm, güvenlik ve emniyet izlemesinden fabrika sahasındaki süreç düzeyinde kontrollere kadar uzanan çeşitli kullanım senaryolarını desteklemektedir. Uç cihaz tabanlı dağıtım, gerçek zamanlı analitik ve Axelera Metis uç AI hızlandırıcılarıyla bir araya geldiğinde, üretim ortamları genelinde ölçeklenebilir izleme ve tutarlı operasyonel içgörüler sunmaktadır.
İş akışlarınız için görsel yapay zeka çözümlerini mi araştırıyorsunuz? Ultralytics YOLO kullanmaya başlamak için GitHub depomuzu ve lisans seçeneklerimizi inceleyin. Sağlık sektöründe yapay zeka ve imalat sektöründe görsel yapay zeka gibi uygulamalar ile Axelera AI Export and Deployment | Ultralytics gibi Edge AI Hızlandırıcıları hakkında bilgi edinin
Ultralytics YOLO modelleri, görüntülerden ve video girdilerinden gelen görsel verileri analiz etmek için geliştirilmiş bilgisayarla görme mimarileridir. Bu modeller Nesne algılama, sınıflandırma, poz tahmini, izleme ve örnek segmentasyonu gibi görevler için eğitilebilirUltralytics YOLO modelleri şunları içerir:
Ultralytics YOLO11 , Bilgisayarla Görme modellerimizin en son sürümüdür. Tıpkı önceki sürümleri gibi, Vision AI topluluğunun YOLOv8 hakkında sevdiği tüm bilgisayarla görme görevlerini destekler. Bununla birlikte, yeni YOLO11 daha yüksek performans ve doğrulukla birlikte gelir, bu da onu güçlü bir araç ve gerçek dünyadaki endüstri zorlukları için mükemmel bir müttefik haline getirir.
Kullanmayı seçtiğiniz model, projenizin özel gereksinimlerine bağlıdır. Performans, doğruluk ve dağıtım ihtiyaçları gibi faktörleri dikkate almak önemlidir. İşte hızlı bir genel bakış:
YOLOv5 ve YOLO11 gibi Ultralytics YOLO11 depoları, varsayılan olarak AGPL-3.0 Lisansı altında dağıtılır. OSI onaylı bu lisans öğrenciler, araştırmacılar ve meraklılar için tasarlanmıştır, açık işbirliğini teşvik eder ve AGPL-3.0 bileşenlerini kullanan herhangi bir yazılımın da açık kaynaklı olmasını gerektirir. Bu, şeffaflığı sağlar ve yeniliği teşvik ederken, ticari kullanım durumlarıyla uyumlu olmayabilir.
Projeniz Ultralytics yazılımını ve AI modellerini ticari ürünlere veya hizmetlere yerleştirmeyi içeriyorsa ve AGPL-3.0'ın açık kaynak gereksinimlerini atlamak istiyorsanız, bir Kurumsal Lisans idealdir.
Kurumsal Lisansın Faydaları şunlardır:
Sorunsuz entegrasyon sağlamak ve AGPL-3.0 kısıtlamalarından kaçınmak için, sağlanan formu kullanarak bir Ultralytics Kurumsal Lisansı talep edin. Ekibimiz, lisansı özel ihtiyaçlarınıza göre uyarlamanıza yardımcı olacaktır.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
