Vivity AI通过Ultralytics YOLO模型实现工业AI

工业自动化对于提高造船厂、石化工厂和制造工厂等工作场所的效率和安全性至关重要。然而，传统的监控系统通常已经过时，导致代价高昂的停机时间和安全风险。Vivity AI 意识到了这些挑战，并着手开发一种由视觉 AI 驱动的解决方案，以增强实时监控、简化工作流程并防止运营故障。

为了优化工业监控，Vivity AI 使用 Ultralytics YOLO 模型 开发了计算机视觉解决方案，以实现实时工业自动化。 例如，他们的工业 AI 创新包括自动缺陷检测、预测性维护和工作流程优化，帮助各行业跟踪生产进度、在故障发生前检测故障并确保符合安全法规。

利用计算机视觉增强工业自动化

制造业经常面临与自动化和安全监控相关的挑战。例如，仅在造船厂，就有 1,000 多家分包商和 20,000 名工人参与建造一艘船。手动监控这些大型操作通常会导致发现危险的延迟，从而增加事故风险和代价高昂的停机时间。

Vivity AI是一家为制造业提供AI驱动解决方案的领先供应商，它使用Ultralytics YOLO模型构建了计算机视觉解决方案，以应对这些挑战。通过利用目标检测等计算机视觉任务，Vivity AI的创新可以识别危险、跟踪工人和设备，并确保安全合规性，从而提高高风险环境中的效率并降低风险。

工业自动化的障碍：技术老化和劳动力短缺

在像造船厂和重金属生产工厂这样的工业环境中，数字化转型可能很复杂。与直线制造不同，这些行业涉及动态的、非线性的工作流程，使得自动化难以实施和维持。

一些最大的担忧是健康、安全和环境风险 (HSE)。造船厂和工厂通常涉及重型机械和大型移动部件，这使得事故更容易发生。如果没有有效的实时监控，安全事故可能会导致严重的混乱和工作场所危险。

此外，老化的基础设施和过时的流程可能导致频繁的设备故障、质量控制问题和环境合规性挑战。许多制造工厂仍然依赖人工监督，这可能效率低下且容易出错。

同时，另一个日益严重的问题是技术工人的流失。随着老一代人退休，他们的经验和知识并不总是能传承下去。这种人才缺口使得维持高效运营变得更加困难。 

考虑到这些问题，Vivity AI 意识到需要一种更智能、由 AI 驱动的方法来应对这些挑战，并弥合自动化、安全性和员工知识保留方面的差距。 

在制造业中实施视觉人工智能：Vivity AI 的解决方案

为了促进实时工业监控，Vivity AI 将 Ultralytics YOLO 模型集成到其 AI 驱动的解决方案中。通过使用计算机视觉任务自动化耗时的手动流程，这些解决方案有助于提高效率、可靠性和工作场所安全性。

Vivity AI的主要解决方案包括：

• 動態視覺智慧（DVI）：YOLO 模型每天多次用於處理無人機圖像，以檢測和追蹤船舶分段、監控施工進度以及識別錯位。 通過與 CAD 數據集成，該系統可確保分段放置與工作流程計畫相符。 它還提供生產延遲的即時警報，幫助團隊在問題導致中斷之前解決問題。
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• Vivity Edge：该平台专为危险工业环境而设计，采用 YOLO 驱动的防爆摄像头，可全天候监控设备。它提供实时分析，检测早期故障迹象，并帮助优化维护计划。它还可以针对振动、雾和眩光等具有挑战性的条件进行调整，以支持准确的监控和安全合规性。

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‍为什么选择 Ultralytics YOLO 模型？

与其他视觉AI模型相比，Vivity AI选择Ultralytics YOLO模型是因为其高精度、快速处理和高效训练。YOLO支持实时目标检测，这对于工业自动化至关重要，因为延误可能会导致高昂的成本。 

与需要更长训练时间和更高计算能力的传统模型不同，YOLO 为 Vivity AI 的解决方案提供了 99.8% 的检测精度和低延迟。它能够处理来自造船厂和重型制造设施等环境的复杂视觉数据，使其成为可扩展的实时工业监控和安全合规性的理想选择。 

使用 YOLO 每年节省超过 500 万美元

Vivity AI的计算机视觉解决方案，使用Ultralytics YOLO构建，已对多个行业产生了重大影响。

例如，在造船业中，他们的解决方案动态视觉智能 (DVI) 通过更快地确定分段位置提高了效率，每年节省 200 万美元。此外，通过优化船舶组装跟踪，它每年贡献了 300 万美元的节省。 

同样，在制造业和石化行业，Vivity Edge 平台已避免了因计划外停机造成的近 200 万美元的收入损失，并在全厂部署后额外提高了 30 万美元的生产力。 

Vivity Edge 在故障检测中实现了接近 100% 的准确率，并将误报率维持在 0.1% 以下，从而提供简化的监控和即时警告通知，使技术人员能够主动解决潜在问题并最大限度地减少停机时间。

最终，凭借 60 FPS（每秒帧数）的实时推理，Vivity AI 基于 YOLO 的解决方案正在使工业运营更加可靠和高效。

通过计算机视觉赋能数字化转型

展望未来，Vivity AI 致力于进一步提高其全球合作伙伴的运营效率、安全性和环境合规性。通过继续利用先进的计算机视觉和机器学习技术，他们旨在帮助化工、能源和制造行业的企业实现其数字化转型目标。 

随着 Vivity AI 改进和扩展其人工智能驱动的解决方案，它仍然专注于使用 Ultralytics YOLO 模型等工具来推动创新并支持工业自动化和优化。

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