AI 影像分析帮你找出生产瓶颈

测量标准工时并优化生产

由研华和 PowerArena 共同开发的人因信息数据化人工智能系统，使用摄像机记录工人的行为，然后通过 AI 人工智能推理分析图像和视频。该系统帮助铸造厂识别瓶颈并提高生产效率。

PowerArena专注于 AI 应用的图像分析。PowerArena联合创始人Ken Law认为，尽管制造业的“工业4.0”刺激了转型，但大多数公司仍然专注于机械和设备改进。与工人行为相关的信息仍然极难收集和量化，导致相关解决方案的短缺。

由于机械臂和自动化设备仍然无法取代高灵活性的人力劳动，在劳动密集型行业，Ken Law表示，“有必要指定一名负责人对所有工人进行监控和观察，以收集相关数据，因此不可能在工厂完全实施这些措施。”

PowerArena开发了一套 AI 人工智能软件，取代秒表来测量工作时间，以此优化生产效率。Ken Law以世界五大电子制造服务铸造厂为例，进一步阐述了PowerArena 如何利用图像识别和分析技术“匹配”人因信息。在 AI 人工智能深度学习软件的帮助下，工厂仅在两个月内就将单位小时产量（UPH）提高了5%。

数据化提高生产效率

PowerArena 的人因信息数据化AI系统显著提高了工厂生产效率。2019年，PowerArena受委托将 AI 系统导入深圳的一家工厂。该试验首先由一条生产线进行，该生产线由16个工作站组成，负责制造打印机显示屏。PowerArena在每个工作站上都设置了摄像机，以收集工作图像并将其与AI软件进行数据匹配。量化数据是管理生产线和优化生产过程的重要数据参考。

由于人工智能系统的图像识别率超过90%，它计算了每个工人的工作周期时间，并生成了帕累托图，以进一步识别生产瓶颈。如果产量发生变化，系统会实时发出电子邮件警告。此外，它在六个月内访问了图像数据，并将其与现有系统集成，包括MES、EPR和SFC。如果一批产品中出现问题，IE工程师可以轻松搜索图像，根据工作订单序列号确定问题源。

在过去，秒表和纸质记录只能粗略地了解生产状态。PowerArena在中国台湾的区域销售经理Harold Cheng表示，“有了人工智能软件，我们可以随时进行更详细的生产过程分析，从而有助于为工厂制定解决问题的具体解决方案。”

Ken Law 补充道， “该铸造厂要求多家软件公司为其在不同国家的工厂建立 AI 人工智能系统。然而，只有PowerArena建立的人工智能系统能够真正识别问题并提高生产效率。此外，UPH的5%增长仅是实施后前两个月内实现的统计结果。在持续 AI 人工智能系统下随着生产工艺的改进，UPH也将增加。”

因此，铸造厂最终决定大规模采用PowerArena人工智能系统。它不仅复制了该系统，并将其应用于中国各省市的所有工厂，还将该系统逐步引入亚洲其他工厂。

研华科技提供稳定的产品和最有效的技术支持

在硬件方面，PowerArena选择了研华的3款产品作为人因信息数据处理AI系统。其中包括人工智能推理系统MIC-730AI、4U机架式GPU服务器SKY-6400和2U机架式GPU服务器SKK-6200。

MIC-730AI 负责图像数据收集。另外两台SKY 系列服务器负责模型计算推理和后端数据集成、显示和分析。用户受益于GPU强大的计算效率，并进行了自我优化和人工智能培训。

当被问及选择研华的原因时，Harold Cheng首先解释了产品的稳定性和完整性。他说， “工厂使用的硬件产品应坚固耐用，这是研华科技的产品优势之一。此外，不同工厂的应用情况以及所需的硬件各不相同。无论是通用标准应用程序还是专注于边缘计算的应用程序，研华科技都有相应的产品可用。这使我们能够节省大量的成本用于为应用程序选择最合适的硬件产品”。

由于PowerArena在许多地区拥有大量成功的产品案例，Harold Cheng认为研华通过其海外办事处和广泛的技术支持增加了另一个优势，他说，“PowerArena专注于开发人工智能软件，而硬件是研华科技的优势所在，因此研华科技可以通过其众多的国外办事处及时提供硬件技术支持。

他还举了一个例子来进一步阐述他的观点，“一些与软件使用有关的问题发生在我们的海外客户身上，研华科技在短短一周内就妥善处理了这些问题。”Ken Law和Harold Cheng相互称赞研华科技的及时故障排除能力。

生产行动和生产时间与制造业的盈利能力和竞争力密切相关。在过去，当没有其他替代品时，工厂只使用老式方法来衡量工作时间和确定生产瓶颈。PowerArena和研华共同开发的人因信息数据化人工智能系统，所有这些繁琐的任务都可以在未来移交给AI。

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