วิสัยทัศน์ประดิษฐ์

La วิสัยทัศน์ประดิษฐ์หรือคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เป็นเทคนิคที่สามารถใช้งานได้หลากหลายทั้งภายนอกและภายในอุตสาหกรรม ช่วยให้เข้าใจภาพ ประมวลผลข้อมูล วิเคราะห์และจัดทำชุดการดำเนินการตามข้อมูลดังกล่าว และพวกมันสามารถทำได้ในวิธีที่มีประสิทธิภาพมากกว่ามนุษย์ เนื่องจากคุณให้เครื่องจักรมีความสามารถที่ยอดเยี่ยมในการทำความเข้าใจและตีความภาพสภาพแวดล้อมที่พวกมันกำลังสังเกต

ด้วยความก้าวหน้าของ AI (ปัญญาประดิษฐ์)เป็นไปได้ที่จะปรับปรุงเทคนิคการมองเห็นประดิษฐ์เหล่านี้จำนวนมากเพื่อให้ได้สิ่งที่คิดไม่ถึงจนถึงตอนนี้ นอกจากนี้ เทคนิคการมองเห็นเทียมยังสามารถนำไปใช้ในสถานที่พร้อมๆ กัน หรือวิเคราะห์ภาพหรือวิดีโอที่บันทึกไว้แล้ว นอกจากนี้ยังมีแง่มุม 3 มิติของการมองเห็นประเภทนี้ที่ให้ความสามารถใหม่ในการเลียนแบบการมองเห็นของมนุษย์ด้วยคอมพิวเตอร์

คอมพิวเตอร์วิทัศน์คืออะไร?

วิสัยทัศน์ประดิษฐ์ในภาคอุตสาหกรรม

La วิสัยทัศน์เทียม เป็นบทสรุปของเครื่องมือและวิธีการเพื่อให้ได้มาซึ่งการประมวลผลและวิเคราะห์ภาพโลกแห่งความจริงผ่านการคำนวณ ด้วยวิธีนี้ งานบางอย่างสามารถจัดการและเป็นอัตโนมัติได้ ตั้งแต่การแก้ไขและฟื้นฟูภาพ ไปจนถึงการตัดสินใจสำหรับการใช้งานในอุตสาหกรรมอื่นๆ เช่น งานที่จะศึกษาในภายหลัง

เป็นอย่างแม่นยำ ภาคอุตสาหกรรม ประโยชน์สูงสุดจากการมองเห็นเทียมนี้ เนื่องจากช่วยให้กระบวนการผลิตหรือการคัดเลือกเป็นไปโดยอัตโนมัติ และใช้ความเร็วที่สูงกว่าที่มนุษย์ทำขึ้นมาก นอกจากนี้ ด้วยการปรับปรุงเทคนิค ทำให้มีการใช้งานมากขึ้นและต้นทุนต่ำ ซึ่งช่วยให้ขยายจากอุตสาหกรรมยานยนต์ ไปสู่อิเล็กทรอนิกส์ เกษตรกรรม และแม้แต่โลจิสติกส์

เทคนิค

สิ่งที่ทำระหว่าง กระบวนการ โดยทั่วไปจะมีกล้องหรือเซ็นเซอร์เพื่อจับภาพวัตถุหรือสิ่งแวดล้อม ประมวลผลอย่างรวดเร็วโดยใช้ซอฟต์แวร์ที่ทำงานบนคอมพิวเตอร์ ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากภาพเหล่านั้น และนำไปใช้ในทางใดทางหนึ่ง ตัวอย่างเช่น วัตถุที่ผ่านหน้ากล้องบนสายพานลำเลียงสามารถวิเคราะห์เพื่อตรวจจับวัตถุที่เสียหายและให้ตัวกระตุ้นเชิงกลทิ้งไปเพื่อไม่ให้ไปต่อในโซ่

ทั้งหมด ระบบการมองเห็นเทียม ผ่านขั้นตอนต่อไปนี้:

  • การกักเก็บ: เซ็นเซอร์จะจับภาพของวัตถุจริง นั่นคือผ่านเซ็นเซอร์ออปติคัล, กล้อง CCD, CMOS, INGAAS, X-rays, IR, เทอร์โมกราฟฟี ฯลฯ นอกจากนี้ยังมีอุปกรณ์เสริมที่เกี่ยวข้องบางอย่าง เช่น ระบบไฟ ในกรณีนี้อาจเป็นหลอดฟลูออเรสเซนต์ LED แสงโพลาไรซ์ เลเซอร์ แสงพื้นหลัง ฯลฯ
  • การแปลงเป็นดิจิทัล: แปลงข้อมูลที่จับภาพโดยภาพที่รวบรวมมาเป็นรูปแบบดิจิทัลเพื่อประมวลผลโดยคอมพิวเตอร์
  • การคำนวณ: ต้องขอบคุณซอฟต์แวร์ควบคุมที่ช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลนี้และรับข้อมูลที่จะดำเนินการ / ตัดสินใจในขั้นตอนต่อมา
  • ผล: คุณได้รับผลลัพธ์และดำเนินการตามนั้น

ขั้นตอนทั้งหมดนั้นจำเป็น โมดูลหรือชิ้นส่วนต่างๆ เพื่อให้สามารถทำงานได้ดังนี้:

  • โมดูลรูปภาพ: ผู้รับผิดชอบในการจับภาพสัญญาณหรือภาพของวัตถุหรือสิ่งแวดล้อม
  • โมดูลดิจิไทเซอร์: ตัวที่แปลงสัญญาณแอนะล็อกของกล้องเป็นดิจิตอล
  • โมดูลแสดงผล: ไม่ควรสับสนกับอันแรก มันคือตัวที่แปลงสัญญาณดิจิทัลที่อยู่ในบัฟเฟอร์ให้เป็นสัญญาณภาพเพื่อแสดงบนจอภาพหรือหน้าจอหากจำเป็นต้องมีการตรวจสอบ
  • ตัวประมวลผลภาพ: สามารถเป็นซอฟต์แวร์หรือฮาร์ดแวร์ได้ มีหน้าที่ในการตีความภาพดิจิทัลที่ถ่ายโดยกล้องโดยไม่คำนึงถึงการใช้งาน แน่นอน ไม่ว่าในกรณีใด คุณต้องมีคอมพิวเตอร์
  • โมดูล I / O: อินพุตและเอาต์พุตจัดการการจับภาพและควบคุมเอาต์พุตตามข้อมูลที่ได้รับ
  • การสื่อสาร: เป็นบัสหรืออินเทอร์เฟซที่ระบบการมองเห็นเทียมสามารถสื่อสารกับองค์ประกอบที่เหลือได้ พวกเขาสามารถเป็นแบบไร้สาย, อีเธอร์เน็ต, RS232, ...

วัตถุประสงค์หรือการทำงาน

หากมีวัตถุบางอย่างผ่านสายพานลำเลียงนั้นทุกนาที มนุษย์ก็สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ถ้าเกิดขึ้นหลายสิบ หลายร้อย หรือหลายพันเรื่อง มันจะกลายเป็นเรื่องที่ซับซ้อนหรือเป็นไปไม่ได้ นี่คือจุดที่คอมพิวเตอร์วิทัศน์สามารถ เร่งกระบวนการเหล่านี้ และดำเนินการออก

ดังนั้นคอมพิวเตอร์วิทัศน์จึงเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการเร่งการผลิตภาคอุตสาหกรรม ขอบคุณทุกกระบวนการที่ยึดตาม โซลูชั่น ที่ปรับให้เข้ากับกระบวนการผลิตของแต่ละอุตสาหกรรม ด้วยความสามารถในการปรับขนาด อัปเดต และปรับแต่งได้หากจำเป็น

วิสัยทัศน์เทียม เทคโนโลยี อุตสาหกรรม iot

สำหรับสิ่งนี้ คุณสามารถใช้อุปกรณ์ได้มากมาย ตั้งแต่แบบธรรมดา เซ็นเซอร์ออปติคัลไปจนถึงกล้องขั้นสูงหรือกลุ่มของพวกเขาเพื่อให้ได้ 3D

ข้อดีและข้อเสีย

นอกเหนือจากข้างต้นแล้วยังมี .อีกจำนวนหนึ่ง ข้อดีและข้อเสีย ของระบบการมองเห็นเทียม ที่โดดเด่นที่สุดคือการปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตในอุตสาหกรรมแต่ยังมีอีกมาก

ระหว่าง ข้อดี สามารถเน้น:

  • ขจัดอัตวิสัยของการตรวจสอบ: ด้วยการใช้ระบบการมองเห็นประดิษฐ์ การปรับปรุงในแง่นี้สามารถทำได้และปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อหาปริมาณและประเมินพารามิเตอร์ต่อหน่วยเวลา
  • มีความยืดหยุ่น: ระบบเองอนุญาตให้มีการปรับตัวและปรับขนาดเพื่อปรับให้เข้ากับกระบวนการผลิตได้ดีขึ้นหากมีการเปลี่ยนแปลง ซึ่งช่วยประหยัดเวลาได้มากและช่วยให้เริ่มต้นได้อย่างรวดเร็วหลังจากการเปลี่ยนแปลงทุกครั้ง โดยไม่ต้องฝึกอบรมพนักงานสำหรับการเปลี่ยนแปลงหรืออะไรทำนองนั้น เพียงแค่ตั้งค่าง่ายๆ
  • ราคาไม่แพง: แม้ว่าจะไม่ใช่สินค้าราคาถูกสำหรับกระเป๋าเงินของคนส่วนใหญ่ แต่ก็ช่วยประหยัดเงินได้มากในระยะยาวสำหรับบริษัท นอกจากนี้ เทคโนโลยีนี้มีความเป็นผู้ใหญ่เพียงพอและเข้าใจได้เพียงพอที่จะถูกลงและถูกลง คอมพิวเตอร์ ซอฟต์แวร์ หรือส่วนประกอบออปโตอิเล็กทรอนิกส์มีราคาถูกลงและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
  • Costes: ระบบวิชันซิสเต็มเหล่านี้ช่วยลดต้นทุนได้หลายวิธี เช่น ค่าใช้จ่ายในการส่งคืนคำสั่งซื้อ บุคลากรถูกแทนที่ด้วยระบบเหล่านี้ ต้นทุนชั่วคราว การผลิตที่เพิ่มขึ้น (ผลกำไรที่สูงขึ้น) เป็นต้น
  • มาตรวิทยา: ช่วยให้คุณวัดหรือรับข้อมูลเกี่ยวกับขนาดทางกายภาพที่ปรากฏในภาพที่ถ่ายได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น คุณสามารถกำหนดมิติของชิ้นส่วน พื้นที่ ระยะห่างระหว่างชิ้นส่วน เส้นผ่านศูนย์กลาง มุม ตำแหน่ง ฯลฯ ในเสี้ยววินาที สิ่งที่มนุษย์ทำไม่ได้อย่างรวดเร็ว
  • การจัดหมวดหมู่: ต้องขอบคุณข้อได้เปรียบก่อนหน้านี้ ทำให้มีข้อดีอีกอย่างหนึ่ง เช่น การจำแนกประเภทอุตสาหกรรมที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยให้สามารถจัดประเภทและทำให้งานเป็นอัตโนมัติด้วยความเร็วที่ไม่แน่นอนตามขนาด รูปแบบ บาร์โค้ด สี พื้นที่ รูปร่าง ฯลฯ
  • ผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายที่ดีที่สุด: การมองเห็นเทียมยังมีข้อได้เปรียบอย่างมากที่สามารถส่งผลกระทบต่อลูกค้าปลายทางและเป็นการปรับปรุงคุณภาพของชิ้นส่วน ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แม้ในพื้นที่ที่มนุษย์ไม่สามารถเข้าถึงได้ จึงทำให้สามารถผลิตชิ้นส่วนคุณภาพสูงขึ้นได้ นั่นแปลว่าผู้บริโภคพึงพอใจมากขึ้นและความภักดีของลูกค้า
  • อื่น ๆ: นอกจากนี้ยังต้องการความสนใจน้อยลง ไม่ไวต่อข้อผิดพลาดทางสายตาเหมือนมนุษย์ (การไม่ใส่ใจ ความประมาท สิ่งรบกวนสมาธิ ...) ไม่ได้รับผลกระทบจากการขาดงาน ปรับปรุงการตรวจสอบในสถานที่ที่ไม่สามารถเข้าถึงสายตามนุษย์ได้ (เช่น : โดยรังสี X เพื่อดูส่วนภายใน).

ระหว่าง ข้อเสียสิ่งที่น่าสังเกตมากที่สุดคือราคาของระบบเหล่านี้ เนื่องจากแทบไม่มีจุดอ่อนเลย เฉพาะในบางกรณีที่จำเป็นต้องมีการประเมินวัตถุประสงค์น้อยกว่าและเชิงอัตนัยมากกว่าเท่านั้นจึงจะล้มเหลวได้ เนื่องจากในกรณีเหล่านั้น ไม่มีอะไรดีไปกว่าตัวบุคคลเองที่จะสามารถประเมินแต่ละกรณีได้

การใช้งานในอุตสาหกรรมวิชันซิสเต็ม

การประยุกต์ใช้วิสัยทัศน์ประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมต้องผ่านสามสาขาที่เฉพาะเจาะจงมาก เช่น การควบคุมกระบวนการและการควบคุมคุณภาพแม้ว่าบางบริษัทจะดำเนินการต่อไปและกำลังใช้งานแอปพลิเคชันอื่นๆ ที่ไม่ใช่อุตสาหกรรม

ตัวอย่างการปฏิบัติ ตั้งแต่การควบคุมอุณหภูมิ การควบคุมการจราจร การตรวจสอบการประกอบที่ถูกต้อง การติดฉลากและการทำเครื่องหมาย การตรวจสอบรอยเชื่อม การควบคุมคุณภาพของวัตถุ การเลือกและการกรอง การควบคุมเครื่องมือ การควบคุมผิวสำเร็จ ระบบหยิบและวางสำหรับหุ่นยนต์อุตสาหกรรมนำทาง การตรวจจับสิ่งแปลกปลอมในภาชนะ ฯลฯ

ตัวอย่างที่ใช้งานได้จริงในด้านอุตสาหกรรม

การประยุกต์ใช้การมองเห็นเทียมในภาคอุตสาหกรรมค่อนข้างกว้างอย่างที่คุณเห็น NS ช่วงการใช้งาน ในภาคต่างๆ พวกเขาต้องผ่าน:

  • อิเล็กทรอนิกส์: ในอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ การมองเห็นเทียมสามารถใช้ในกระบวนการผลิตต่างๆ เช่น การจัดการและการระบุส่วนประกอบ การควบคุมคุณภาพ การตรวจสอบการเชื่อมและการบรรจุชิ้นส่วนที่ถูกต้อง สำหรับกระบวนการหยิบและวางเพื่อวางส่วนประกอบใน PCB และบัดกรี พวกเขา ฯลฯ
  • ยานยนต์- ใช้สำหรับตรวจสอบกระบวนการผลิตและประกอบชิ้นส่วนรถยนต์ เช่นเดียวกับในกระบวนการปั๊ม, การตัดเฉือน, การเชื่อม, การทาสี, ครีบ, การอัดรีด ฯลฯ
  • การให้อาหาร: การมองเห็นเทียมในอุตสาหกรรมนี้ช่วยปรับปรุงการควบคุมคุณภาพ เช่น ดูว่าภาชนะบรรจุถูกเติมอย่างถูกต้องหรือไม่มีสิ่งแปลกปลอมอยู่ข้างใน พวกเขายังใช้กันอย่างแพร่หลายในการกำจัดผลไม้ที่เสียหายหรือเน่าเอากิ่งก้านหินเปลือกและองค์ประกอบอื่น ๆ ที่ไม่ควรผ่านไปยังกระบวนการที่ตามมาแบ่งตามขนาด ฯลฯ
  • บรรจุภัณฑ์และบรรจุภัณฑ์: ในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์และบรรจุภัณฑ์ คอมพิวเตอร์วิทัศน์สามารถตรวจสอบว่ามีหรือไม่มีเครื่องหมายบางอย่าง คุณยังสามารถทำรายการตามบาร์โค้ดหรือฉลาก ตรวจสอบแบทช์ วันหมดอายุ ใส่แคปอย่างถูกต้อง ฯลฯ
  • โลจิสติกและการระบุตัวตน: ช่วยให้คุณระบุชิ้นส่วนหรือผลิตภัณฑ์ได้อย่างรวดเร็ว มันปรับให้เข้ากับความต้องการของห้างสรรพสินค้าและผู้จัดจำหน่ายได้เป็นอย่างดี เช่น ในศูนย์ลอจิสติกส์ของ Amazon

แมชชีนวิชั่นและอุตสาหกรรม 4.0

วิสัยทัศน์ประดิษฐ์และอุตสาหกรรม 4.0

La วิสัยทัศน์เทียมเช่นเดียวกับเทคโนโลยีอื่น ๆ ของการแปลงเป็นดิจิทัลและการเปลี่ยนไปสู่ความทันสมัยของบริษัท เช่น Big Data, AI, IoT และคลาวด์เอง Fog และ Edge Computing มีบทบาทสำคัญในสิ่งที่เรียกว่า อุตสาหกรรม 4.0.

กระบวนทัศน์ทั้งหมดเหล่านี้ร่วมกันทำให้สามารถปรับปรุงเงื่อนไขทั้งหมดของอุตสาหกรรมเกิดใหม่นี้ได้ซึ่ง มุ่งปฏิวัติวงการ. และหลังจากการปฏิวัติอุตสาหกรรมด้วยการนำเครื่องจักร (1.0) การนำไฟฟ้าเข้ามาใช้ในภาคส่วน (2.0) การมาถึงของคอมพิวเตอร์ (3.0) ก็ได้มาถึงการปฏิวัติครั้งใหม่นี้ด้วยเทคนิคใหม่ๆ เหล่านี้แทน เวอร์ชัน 4.0

อันที่จริงแมชชีนวิชันสามารถจัดกลุ่มการปรับปรุงหลายรายการเป็นหนึ่งเดียวได้ เนื่องจากมันใช้ ซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ ในการทำงานและอาจรวมถึง AI เพื่อให้มีสติปัญญาและความสามารถในการจดจำที่ดียิ่งขึ้น ทั้งหมดนี้ทำให้อุตสาหกรรมมีข้อดีและความแม่นยำที่ยอดเยี่ยมดังที่กล่าวไว้ข้างต้น

แต่ถ้าความสามารถนั้นรวมเข้ากับมาตรการอื่น ๆ เพื่อปรับปรุงและปรับปรุงส่วนอื่น ๆ ของบริษัทเองที่ฝังไว้ ก็สามารถนำไปสู่อุตสาหกรรม 4.0 ด้วยโซลูชั่นที่ครอบคลุมได้มาก มีประสิทธิภาพและแข่งขันได้มากขึ้น.

ขั้นตอนของการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์

บริษัท ที่ชอบ IBM, Red Hat, Marval, เทเลโฟนิกา, และอีกหลายๆ คนพยายามช่วยเหลือบริษัทในการเปลี่ยนแปลงนี้มาระยะหนึ่งแล้ว เพื่อให้สามารถบรรลุวัตถุประสงค์ได้ ในสเปน บริษัทสำคัญๆ หลายแห่ง เช่น Santander, Cepsa และอื่นๆ อีกมากมายได้เริ่มเพลิดเพลินกับการพัฒนา 4.0 ครั้งใหญ่แล้ว

เป็นอย่างแม่นยำ มาร์วัล บริษัทที่พัฒนาระบบวิชันซิสเต็มสำหรับอุตสาหกรรมมากว่า 20 ปี และพัฒนาเครื่องมือต่างๆ ต้องขอบคุณโครงการเหล่านี้และของบริษัทคู่แข่งรายอื่น เครื่องมือทั้งหมดที่มีให้สำหรับอุตสาหกรรมได้รับการปรับปรุง

ตัวอย่างเช่น ลองนึกภาพ a ระบบครบวงจร ของอุตสาหกรรม 4.0 ในโรงงานที่ระบบวิชันซิสเต็มสามารถเลือกปริมาณวัตถุดิบหรือชิ้นส่วนที่ถูกต้องตามต้องการได้ จากข้อมูลนี้ ไม่เพียงแต่สิ่งที่ไม่เหมาะสมเท่านั้นที่สามารถถูกละทิ้งได้ และมีเพียงสิ่งที่เหมาะสมเท่านั้นที่สามารถส่งต่อไปยังห่วงโซ่การผลิตได้

ด้วย 4.0 ข้อมูลนี้ยังสามารถถ่ายโอนไปยังคลาวด์และใช้อื่นๆ ได้ เทคโนโลยีเกิดใหม่ เช่น การสั่งซื้อชิ้นส่วนหรือวัตถุดิบจากซัพพลายเออร์จากผู้ผลิตตามกำลังการผลิตและปริมาณของชิ้นส่วนที่ทิ้ง การประเมินสินค้าคงคลังทั้งหมดโดยอัตโนมัติ หรือบางทีคุณอาจรายงานความล้มเหลวที่ตรวจพบไปยังซัพพลายเออร์รายนั้น เพื่อลดข้อบกพร่องเหล่านั้นในคำสั่งซื้อในอนาคต

นั่นคือในอุตสาหกรรม 4.0 เทคโนโลยีครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่ขั้นตอนแรกจนถึงขั้นตอนสุดท้าย และในทุกแผนกและทุกภาคส่วนของบริษัท

เหนือกว่าการตรวจสอบย้อนกลับ

ระบบแมชชีนวิชันในอุตสาหกรรม 4.0 สามารถก้าวข้ามมาตรการของ ตรวจสอบย้อนกลับ (การวิเคราะห์ทางสัณฐานวิทยา ข้อบกพร่อง ตัวยึดตำแหน่ง การวิเคราะห์สี ลักษณะที่ปรากฏ วัตถุแปลกปลอม คุณภาพ การอ่านโค้ด ฯลฯ) นอกจากนี้ยังสามารถใช้ข้อมูล OCR, OCV หรือข้อมูลที่ได้รับหลังจากการประมวลผลเพื่อทำให้เครื่องจักรหรือกระบวนการอื่นในโรงงานพร้อมหรือมีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้

ตัวอย่างเช่น ลองนึกภาพว่ามีการสร้างวัตถุที่มีความสอดคล้องต่างกันออกไป ระบบการมองเห็นเทียมสามารถกำหนดได้ ระดับความอดทนตัวอย่างเช่น ความสอดคล้องของแต่ละวัตถุผ่านระบบที่แตกต่างกัน และด้วยเหตุนี้จึงทำเครื่องหมายเพื่อให้เครื่องที่ต้องประทับตราในกระบวนการต่อมาออกแรงกดที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับความสม่ำเสมอ

สิ่งนี้เกิดขึ้นได้โดยการทำความเข้าใจระบบการมองเห็นเทียมเช่น องค์ประกอบ IoT เชื่อมต่อและเครื่องประมวลผลถัดไปเป็นอุปกรณ์ IoT ที่เชื่อมต่ออีกเครื่องหนึ่ง ดังนั้นพวกเขาสามารถสื่อสารผ่านเครือข่ายและแม้กระทั่งระหว่างองค์ประกอบอื่น ๆ ของหมอกหรือสามารถใช้คลาวด์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลบางอย่างได้

วิชันซิสเต็มและอุตสาหกรรมดิจิทัล

ลอส ระบบดิจิทัลอุตสาหกรรมใหม่เครื่องมือที่เกิดขึ้นใหม่และการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์จะมีบทบาทสำคัญในปัจจุบันและอนาคตอันใกล้ในบริษัททุกขนาด ตัวอย่างเช่น ร่วมกับระบบ MES / MON (Manufacturing Execution System / Manufacturing Operation Management)

นั่นคือ ระบบ MES เป็นระบบการจัดการข้อมูลที่เชื่อมต่อกับอุปกรณ์อุตสาหกรรมและสายการผลิต คุณสามารถตรวจสอบและควบคุมกระบวนการ การไหลของข้อมูลของโรงงาน และทั้งหมดนี้ได้แบบเรียลไทม์ผ่านซอฟต์แวร์ ERP นี่คือวิธีการติดตามและบันทึกการเปลี่ยนแปลงจากวัตถุดิบเป็นผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย

MOS เป็นวิธีการที่ช่วยให้เห็นภาพกระบวนการผลิตตั้งแต่ต้นจนจบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ที่รับรองการดำเนินการผลิตอย่างมีประสิทธิภาพและปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต

ดังนั้นระบบการมองเห็นเทียมจึงมี มีบทบาทสำคัญในกรณีเหล่านี้เนื่องจากเป็นเครื่องมือเสริมที่สมบูรณ์แบบในการจัดทำกลยุทธ์การแปลงเป็นดิจิทัลในอุตสาหกรรมเหล่านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งร่วมกับการพัฒนา PLM (Product Lifecycle Management) กล่าวคือ ระบบซอฟต์แวร์เพื่อจัดการวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์ตั้งแต่การผลิตจนถึงการกำจัด ตลอดจนผ่านการทดลองเดินเครื่อง

อย่างที่คุณเข้าใจ ทั้งหมดนี้คุณต้องการข้อมูลจำนวนมากที่จัดเก็บไว้ในขนาดใหญ่ ฐานข้อมูล ในระบบคลาวด์หรือในเครื่อง และสามารถประมวลผลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์โดย Big Data และฐานข้อมูลเหล่านั้นจะถูกป้อนโดยระบบวิชันซิสเต็มเหล่านั้น ซึ่งเป็นระบบที่สามารถรับข้อมูลอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ทั้งหมด

ทุกสิ่งที่ โดยไม่ต้องเปลี่ยนTTM (Time To Market) ในทางกลับกัน คุณสามารถรับข้อมูลทั้งหมดและปรับปรุงพารามิเตอร์นั้นได้อย่างมาก กล่าวคือหากระยะเวลาตั้งแต่ผลิตภัณฑ์เริ่มตั้งครรภ์จนถึงออกสู่ตลาดนานขึ้น