生产过程行为理解系统

生产过程行为理解系统

自动化的底层逻辑是“集中式、大批量、少品种”。近些年，对柔性化生产的探索让市场逐步回归理性：特定生产过程适合半自动化。针对人工完成的作业流程目前缺乏检测，导致整个生产过程无法全流程可控。传统的工业视觉检测手段针对此类场景很难做到准确、实时、普适、易用的兼顾。安洛壹深耕生产过程人员动作行为检测以及异常检测，实现低延迟、高准确、简单操作的过程分析系统，软硬件工具链使得可在短时间内完成部署落地，对生产过程实时干预，让生产过程保持在可控范围内，提升产品的质量稳定性。

企业业务痛点

• 故障难复现

针对自动化生产，未知的异常事件无法捕获，也难以复现

• 效率难提升

想要制定生产改善计划，但是缺乏足够的生产过程数据支撑，且结果精准性存疑

• 生产SOP难监管

对于人员标准作业程序（SOP），没有有效手段监测操作员是否按要求遵守

拒绝纯人工管理手段，让工厂管理有的放矢

三步解决方案，创造更多收入

第1步：实时监测

1名产线管理员，难以同时检测所有操作员。安洛壹解决方案，可24小时不间断全程监控产线操作员行为以及未知的异常事件。一经出现违规操作或异常，设备便会马上识别并自动记录短视频，更快一步发现产品质量问题。

第2步：实时干预

大多工厂投入不少人力巡逻和监测生产线，仍避免不了员工违规和未知异常事件的发生。借助安洛壹，可以做到全天监测，准确发现违规行为和异常事件，实时发布预警，并自动记录违规发生始末，既可不错过任何一个违规和异常，又可腾出更多时间在产线管理上。

第3步：实时数据化

生产流程是否存在低效？具体是在哪个环节通过安洛壹，厂方能够简单并即时地获取到任何异常时段的视频数据，使工程师不用再花时间自行采集生产数据，即可快速找出问题，并制定科学合理的生产改善计划。

更高投资回报的产线管理方式

• 产品不良率下降

规范人员的标准作业流程，防止跳步或漏步的情况出现，检测并及时介入干预。动作操作的一致性可带来产品质量稳定性提升，降低不良率

• 生产效率提升

人员动作节拍的数据化，可帮助管理者了解当前生产的瓶颈点，针对性的改进产线布局，提升操作者的动作节拍和循环效率，降低工作强度和出错概率

• 设备故障率下降

无监督AI学习的算法，可对自动化生产过程的未知异常进行实时检测并停机报警，可帮助设备管理者，快速发现生产异常，在未造成重大损失之前及时解决，降低设备故障率，提升生产稼动率