SolVisionCaso de Estudo
Digitalização do Medidor de Gás com IA
Cliente
O cliente é um fabricante de optoeletrônicos especializado na produção de polarizadores para displays de alta precisão. Manter níveis consistentes de gás durante o processo de fabricação é crucial para obter camadas de filme uniformes. O processo de produção do cliente depende fortemente do monitoramento em tempo real dos parâmetros de compressão de gás, que afetam diretamente a qualidade do produto e o rendimento.
Caso
Monitoramento de Medidores de Gás em Optoeletrônicos
Na linha de produção do cliente, os níveis de gás são monitorados com medidores de gás analógicos. Esses medidores exibem informações críticas relacionadas à compressão de gás e outros parâmetros ambientais necessários para uma fabricação de alta qualidade. No entanto, a falta de interfaces digitais nesses medidores tradicionais impediu o cliente de transferir rapidamente os dados para um sistema de monitoramento digital, o que retardava a tomada de decisões e reduzia a eficiência operacional.ncy.

Desafio
Entrada manual de dados e tempos de resposta lentos
O principal desafio enfrentado pelo cliente era o processo manual de leitura e registro de dados dos manômetros analógicos. Esse método gerava atrasos no monitoramento e aumentava a probabilidade de erros humanos, dificultando a resposta rápida a flutuações nos níveis de gás. A ausência de transferência digital de dados em tempo real também prejudicava a capacidade do cliente de otimizar os processos de produção e garantir os mais altos padrões de qualidade.
Solução
Digitalização de Manômetros com IA usando SolVision
Para enfrentar esses desafios, o cliente implementou o SolVision, um sistema de visão alimentado por IA. O SolVision utiliza tecnologia de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) para converter as leituras dos manômetros analógicos em dados digitais legíveis. O sistema captura imagens de alta resolução dos manômetros e processa as informações por meio de OCR baseado em IA. Esses dados digitais podem então ser carregados na plataforma de monitoramento do cliente, permitindo análise em tempo real e uma tomada de decisão mais eficiente.
Reconhecimento Óptico de Caracteres em Manômetros de Gás
Passo 1: A câmera captura imagens
Passo 2: O OCR extrai os dados do manômetro
Passo 3: Os dados são convertidos para formato digital