女人自慰AV免费观看内涵网,日韩国产剧情在线观看网址,神马电影网特片网,最新一级电影欧美,在线观看亚洲欧美日韩,黄色视频在线播放免费观看,ABO涨奶期羡澄,第一导航fulione,美女主播操b

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

谷東科技為達意隆開發AR智能維修系統將錯誤率降至“近零”

谷東科技 ? 來源:谷東科技 ? 2023-08-01 09:40 ? 次閱讀

7月,全國工業和信息化主管部門負責同志座談會在京召開,部署下一階段重點任務,實施新型工業化舉措,加快建設制造強國和網絡強國,確保全面完成全年目標任務。到了年中,各方紛紛抓住經濟恢復的關鍵時期,推出多項支持措施,加速推進傳統產業改造升級,推動工業經濟持續回穩向好。

隨著科技的快速發展,新型工業化已成為實現經濟轉型和可持續發展的重要途徑。為此,政府鼓勵企業向綠色、低碳、可持續發展的方向進行升級轉型,提升整個產業鏈的競爭力。旨在逐步轉型傳統工業結構中的高污染、高耗能產業,同時給予新興產業和高附加值產業更多支持和培育。

作為新一代信息技術重要前沿方向,虛擬現實是數字經濟的重要前瞻領域,正加速賦能千行百業。在工業領域,虛擬現實已經成為新一代生產力工具,將其與自身業務需求相結合,可為產品研發、裝配、維修等環節賦能,不僅提高了工業生產效率和質量,同時也為傳統產業轉型升級提供了新的機遇。

以谷東科技為達意隆開發了AR智能維修系統為例,通過將AR應用于流程優化,在人工巡檢、維修等場景中大大提高了效率,創新了傳統維修流程。去年年底,經過持續三個月的線上投票和專家評審,谷東科技的“達意隆5G+AR輔助維修服務”榮獲第七屆金陀螺獎的“年度XR行業技術創新獎”。 智能巡檢,將錯誤率降至“近零”

在工廠的流水線上,達意隆的吹塑機以及其他設備均扮演著重要的角色,這些設備常常應用于塑料制品的生產,機器將塑料顆粒熔化、塑型、冷卻,制成各種形狀的產品。吹塑機與周邊設備的緊密配合使生產線高效運行,完成塑料制品的成型后,傳輸帶瞬間將其傳送出去,順利移交給下一個工序。

在生產過程,操作人員常常通常會監測和記錄各個參數,如溫度、壓力和速度等。他們還會定期抽樣檢查吹塑產品的質量,以確保其符合標準。 針對設備的常規維修管理,傳統的巡檢沒法做到信息化同步,不利于平臺管理監督管控,初級檢修人員缺少技術專家現場監督,可能存在一定的質量風險。AR智能巡檢技術的應用使得在達意隆的吹塑機及其他設備上,提升了生產效率和操作人員的工作體驗,錯誤率得以顯著降低,甚至接近于零。 借助AR技術,操作人員可以在實際操作和維護設備時,通過AR眼鏡或手機等工具,實時獲取設備運行狀態和工作參數(包括溫度、壓力、速度等),并獲得關鍵部件的精確位置和運行狀態。這樣可以了解設備的狀態,發現異常情況并及時采取措施。

他們可以通過AR鏡頭觀察設備的內部結構,清晰了解各個部件的狀態,這對于準確定位潛在故障源、快速判斷設備狀況以及預防故障的發生至關重要,不僅能夠提高工作效率,還可以減少錯誤的風險。 另外,附帶的參數可視化、設備可視化、3D模型圖展現等功能,也可幫助一線員工快速鎖定故障。結合AR攝像頭拍照、識別和采集實時數據,一旦出現漏檢、錯檢或誤檢就會彈窗提示,避免出現以往人工巡檢的低級錯誤。巡檢過程中,通過物體識別算法自動識別設備,與數據庫數據匹對,規避修錯設備,提高設備巡檢的準確性和效率。 據麥肯錫公司發布的數據顯示,基于人工智能的預測性維護可以將設備可用性提高多達20%,同時將檢查成本降低25%,并將年度維護費用降低多達10%。 通過谷東科技提供的AR服務,達意隆可以實時監測設備的狀態,預測故障,并在故障發生之前采取相應的維護措施,從而減少設備停機時間,提高設備可用性。同時,預測性維護不再需要定期固定檢查,而是根據設備的實際狀況進行有針對性的維護,這將大大提升維修效率和節約維護費用,加快實現數字化轉型的目標。 智慧維修,助力大幅提高工作效率

對于制造企業而言,設備的維修維護,保障設備的穩定運行具有非常重要作用。然而,隨著設備的集成度、復雜度越來越高、操作人員的經驗缺乏使得設備的維修維護變得越來越困難。尤其對于達意隆這樣零件內部結構復雜,制造精密的設備而言,拆裝和維修尤其困難,這時候AR技術發揮著巨大的應用價值。

在工業生產中,人始終都是核心資源。借助智能AR眼鏡的佩戴,可以將實際操作場景與模擬的數字場景相結合,從而在制造過程中的生產、維修和培訓等環節中實現技術的革新。 維修人員帶上AR眼鏡、攜帶標準維修工具,AR眼鏡對準設備銘牌或設備外觀。自動識別設備,與數據庫數據匹對。通過訪問數據庫,AR眼鏡可以獲取特定設備的裝配和維修工卡數據,并將其顯示在眼鏡上,操作人員可以按照規范的步驟進行維修作業。每個維修步驟都配有相應的輔助信息,比如3D模型動畫、圖紙、維修手冊、視頻指引和所需工具等。同時,通過裝配/維修工卡平臺管理,可以靈活配置每個工卡的內容。工卡可以包括具體的裝配或維修步驟,以及相關的三維模型、視頻、裝配圖紙、工具和耗材等信息。 這些信息可以通過AR技術實時顯示在眼鏡上,使操作人員能夠真實還原裝配和維修的過程。這樣一來,通過AR技術的實時交互性和沉浸式體驗,操作人員可以真實還原裝配和維修的過程,驗證智能工廠中的裝配標準化技術,從而提高排除故障的效率和準確性。

此外,當設備出現故障時,維修人員可以通過AR設備進行遠程指導,以提高故障排除的效率和準確性。AR技術使得學習場景可以無限接近工作場景,可以為使用者提供操作培訓。相較于傳統的文字和學習手冊,AR演示效果更加生動、易于理解。

在工業企業的制造車間里,一臺大型設備往往價值百萬元以上。若設備發生故障造成停機,每一分鐘的停工停產都會造成高昂的損失。據行業報告顯示,制造企業每年要處理平均高達800小時的停機時間,損失更是達到了整體利潤的20%。

谷東科技的5G+AR智能維修系統在達意隆的設備維修維護中具有重要的應用價值。不但可助力達意隆提高了設備維修的效率和準確性,還實現了設備維修的數據化管理和遠程培訓技術支持,為制造企業提供全方位的服務和支持。

打造AR大腦,提升價值創造與管理效能隨著制造業競爭日趨激烈,傳統的制造模式和業務模式已經不能滿足市場發展的需求。未來,傳統制造商需要加強數字化轉型,提升生產線的智能化程度,實現更高效的協同和協作。 為了達到這一目標,達意隆公司采用智能化設備和大數據技術,給原來的設備加裝了大量傳感器、攝像頭、探測裝置,讓設備和設備、設備和系統實現連接,且借助‘智慧大腦’對設備進行控制,實現了更高效的資源配置、更迅速的響應市場變化以及更好的利潤空間掌控。

在生產線上,達意隆通過應用增強現實(AR)技術的場景主要可分為兩個方面:產品生命周期管理和一線作業人員的輔助作業。

在產品生命周期管理方面,公司利用AR技術實現了產線零部件漏裝、錯裝等操作的檢測,提高了設備維修的效率。在生產過程中,AR技術幫助及時降低生產不良品風險,提高了生產效率和產品質量。此外,利用AR+AI技術進行外觀缺陷檢測,能夠在完成上一環節組裝后,進入下個環節前,確保產品質量,降低流入下個環節的產品瑕疵概率。

在數據采集、分析和質量追溯方面,谷東科技AR系統結合達意隆各種傳感器,以及智能硬件設備,實現了對工廠內各種數據的采集、分析、處理、輔助決策等全過程自動化。這些系統中應用到的算法,也都經過了多次的實際應用和優化,可以滿足對于工業生產過程中各種數據處理的需求。以設備螺栓為例,扭力數據生成力矩曲線,與系統設定的曲線進行智能比對,如果超出閾值,意味著螺栓擰緊過程出現異常,下個工位的顯示大屏就會亮起紅燈,大幅提高了生產流程的準確性與效率。

此外,通過與達意隆各個系統的集成,谷東科技AR大腦可存儲,分析生產中產生的設備數據、虛實融合數據、AI大模型數據、空間數據等。這些數據能夠實時反饋產線的產能,為生產管理者提供提前預警和動態調整生產計劃的支持。

谷東智能系統的應用,助力達意隆在制造過程中實現了更高效的生產管理和更好的產品質量控制,助力實現智慧工廠的不斷進化,這一轉型為制造業的發展提供了新的機遇。
責任編輯:彭菁

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • Ar
    Ar
    +關注

    關注

    25

    文章

    5143

    瀏覽量

    171953
  • 數字化
    +關注

    關注

    8

    文章

    9251

    瀏覽量

    63067
  • 谷東科技
    +關注

    關注

    0

    文章

    68

    瀏覽量

    1684

原文標題:傳統工廠新風口 ,“AR+制造”如何實現效率提升和產品優化?

文章出處:【微信號:goolton,微信公眾號:谷東科技】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

收藏 人收藏

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    智能亮相2025深圳文博會

    近日,第二十一屆中國(深圳)國際文化產業博覽交易會盛大開幕。智能作為全球領先的AI+AR全產業鏈專精特新小巨人企業,以“AI+AR技術賦
    的頭像 發表于 05-26 17:21 ?350次閱讀

    智能亮相2025深圳國際人工智能展覽會

    應用前景。智能作為全球領先的 AI+AR 全產業鏈專精特新“小巨人”企業,攜旗下核心產品驚艷亮相,全面展現了 AI+AR 技術在賦能美好
    的頭像 發表于 05-26 17:11 ?353次閱讀

    科技亮相2025廣東省人工智能交流會

    由廣東省省情調查研究中心主辦的“2025人工智能交流會暨廣東省人工智能產業發展調研報告發布會”在廣東外貿大廈隆重舉行。作為AI+AR領域的領軍企業代表,
    的頭像 發表于 04-28 18:17 ?390次閱讀

    科技AI+AR的典型應用案例

    2025年,人工智能技術以驚人的速度快速演進,AI大模型(LLM)從最初的概念火爆走向全面落地應用。同時,增強現實(AR)技術也逐漸成熟,正步入產業化應用的關鍵階段。當這兩項前沿技術深度融合,會為我們的世界帶來怎樣的變化?
    的頭像 發表于 04-22 17:34 ?575次閱讀

    科技智能眼鏡星彩1S的真實生活實測

    “當我們談論AR+AI的未來,不應該只停留在概念展示,而要真正落地于人們的日常生活。智能正在用一副眼鏡,你構建真正的‘第二大腦’。”
    的頭像 發表于 04-21 15:39 ?309次閱讀

    AR+AI智能眼鏡如何改變生活

    這不是科幻電影,而是一副AR+AI眼鏡正在發生的“魔法”。今天,我們帶大家走進這款即將改變生活的未來科技——AR+AI智能眼鏡。
    的頭像 發表于 04-14 12:50 ?409次閱讀

    科技出席2025年萬億AI智能眼鏡產業趨勢峰會

    年全球AI-AR市場突破1.2萬億美元,其中工業場景占比半,而這場峰會的主角——科技,正用“硬核科技”給出答案。
    的頭像 發表于 03-28 14:36 ?581次閱讀

    深圳遠景達條碼防重防呆檢錯系統:工業自動化場景下的創新實踐

    重防錯防呆檢測系統,通過“硬件+軟件+實時數據庫”的閉環方案,實現了打印環節與產線檢測環節的同步在線監控,錯誤率降至0.1%以下。二、系統
    的頭像 發表于 03-19 15:09 ?221次閱讀
    深圳遠景達條碼防重防呆檢錯<b class='flag-5'>系統</b>:工業自動化場景下的創新實踐

    OpenAI攻克Sora視頻創建錯誤率高難題

    在人工智能與多媒體技術的交叉領域,OpenAI近期宣布了一項重要進展:成功解決了Sora視頻創建過程中錯誤率高的問題。這一突破不僅標志著OpenAI在視頻處理技術上取得了顯著進步,也廣大用戶帶來
    的頭像 發表于 12-31 10:37 ?453次閱讀

    科技引領智慧工地AR新變革

    在科技飛速發展的今天,增強現實(AR)技術與北斗導航系統的結合,智慧工地帶來了前所未有的變革。它們像一雙“神眼”和一把“智慧尺”,共同點亮了工地的未來,讓建筑施工更加智能、高效和安全
    的頭像 發表于 12-18 09:42 ?553次閱讀

    科技發布兩款“AI+AR”眼鏡

    近日,科技正式推出了兩款創新的“AI+AR”眼鏡產品,分別是全彩雙目波導分體式AI+AR眼鏡Star1和全新AI一體機眼鏡Star1S。 據悉,Star1S作為
    的頭像 發表于 12-02 10:19 ?1012次閱讀

    科技推出AI+AR眼鏡星彩1和星彩1S

    隨著技術的不斷進步,科技一直致力于行業內外的朋友們帶來最前沿的XR技術,以推動科技的數字化轉型和智能化升級。今天,我們自豪地宣布,我們的兩款全新產品——星彩1和星彩1S正式發布,
    的頭像 發表于 11-27 14:55 ?1113次閱讀

    科技民航維修智能決策大模型榮獲華為昇騰技術認證

    經過華為專業評測,科技民航維修智能決策大模型1.0成功與華為Atlas 800T A2訓練服務器完成并通過了相互兼容性測試認證,正式榮獲華為昇騰技術認證,被授予Ascend Com
    的頭像 發表于 09-30 15:22 ?747次閱讀

    科技成功實現分子鍵合技術驗證

    帶來的問題,有效提升了陣列光波導鏡片的生產良,陣列光波導產品的大規模量產和應用鋪平道路。科技分子鍵合技術具有以下優勢: 提升生產良
    的頭像 發表于 07-24 17:26 ?833次閱讀

    使用低α粒子錫膏降低微電子封裝的軟錯誤率

    錯誤是指由輻射對硅集成電路(Si ICs)的影響導致的設備的暫時性故障。軟錯誤會影響設備的性能和可靠性,尤其是在空間、防御、醫療和電力系統等高輻射環境中。隨著電子設備的不斷微型化和高密度化,軟
    的頭像 發表于 07-05 11:38 ?622次閱讀
    使用低α粒子錫膏降低微電子封裝的軟<b class='flag-5'>錯誤率</b>