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在工厂生产过程中，存在各种生产安全流程管控难、计件工招工难、疫情防控难、物料统计难、商品部件分拣难等问题，比如冰箱外观处理过程中，人工成本上升、错误率高、招工难、漏检率高、生产高峰劳动强度大等问题，还比如印刷品的生产过程中，能耗贴位置错误、不一致等问题，还比如在工业产品生产过程中外观缺陷检测困难、人工失误率高、漏贴漏检等问题，还比如工地上施工流程违规、工料统计困难等问题，以及其它各种工厂生产过程中的痛点问题。

人工智能 (AI) 在自动化技术中的应用已经涵盖了广泛的领域,从引导自主移动机器人和显着改善质量检查到控制逻辑、食品安全和预测性维护,人工智能在智能化中发挥关键作用。比如基于AI+AR技术以及实时机器视觉 AI 技术，通过在用户进入不安全区域时提醒用户并记录该信息以进行再培训,从而提供额外的好处来增强工人的安全。例如,如果工人接近危险区域,而不是机械臂完全关闭,它可能会进入功能安全流程循环。诸如此类的例行程序不仅可以提高工人的安全性,还可以提高工厂的运营效率。

针对员工工作效率问题，可使用人工智能+摄像头实现工业视觉技术，可以监控员工行为和位置有助于执行标准操作程序并提高员工效率,从而缩短周期时间。通过AR技术，实时视频的姿势检测可以在模拟世界之上叠加数字内容和信息,人工智能机器视觉使工厂操作员和工人能够专注于身体位置如何影响他们的工作。姿势数据是一种很好的培训工具,可以指导操作员将手臂和手放在哪里,以便更符合人体工程学和更高效地工作。跟踪操作员是否在生产线上的工作站也可以自动化和验证时间表。监控他们是否积极遵循标准操作程序可确保质量控制和生产线平衡。

手动产品质量检查耗时且经常不一致,最终会在生产线中造成瓶颈。传统的自动光学检测 (AOI) 机器视觉可以比人类更快地检测到易于发现的缺陷,但是当难以检测的故障(例如隐形眼镜上的缺陷)时,这些机器视觉系统在术语和准确性方面达到了极限和一致性。

人工智能机器视觉应用需要人工智能算法进行深度学习。开发人工智能算法需要一个智能、可靠的平台来执行人工智能模型推理,通过视觉分析 AI 智能算法解决了传统 企业生产过程中遇到的各种痛点问题。

综上分析，针对生产制造型企业中遇到的痛点问题（比如生产安全流程管控难、计件工招工难、疫情防控难、物料统计难、商品部件分拣难等），通过人脸识别技术、工业视觉技术、图像处理技术、物联网技术，专注于用AI+AR技术赋能传统制造业，为高端工业场景降本提效，面向生产制造业提供人工智能个性化解决方案，实现企业生产的智能化快速转型。