META-aiviVaka Çalışması
Bisiklet Çerçevesi Boruları Sayımı AR + Yapay Zeka Kullanarak
Müşteri
Müşteri, bisiklet endüstrisinde 40 yıldan fazla deneyime sahip, yüksek kaliteli bisiklet çerçeveleri üreten bir firmadır.
Durum
Doğru Üretim İçin Boru Sayımını Hızlandırma
Müşteri, çerçeve üretiminde kullanılan çeşitli metal boruları (üst boru, alt boru, baş borusu, oturak borusu, alt yatak, oturak destekleri ve zincir destekleri gibi) hesaplamak için daha verimli bir yol arayışındaydı. Doğruluğu artırma ve operasyonları hızlandırma amacıyla AR ve yapay zeka gibi ileri teknolojileri kullanarak malzemeleri otomatik olarak saymayı keşfettiler. Bu yaklaşım, bileşenlerin doğru sayılmasını sağlayarak üretim çıktısını talep ile uyumlu hale getirecek ve manuel çabayı azaltarak genel verimliliği artıracaktır.
Zorluk
Yanlış Manuel Sayım ve Malzeme Yönetimi
Tedarikçilerden alınan boruların tam sayısının doğru bir şekilde belirlenmesi, üretim ihtiyaçlarını karşılamak için surplus ya da eksiklik olmadan önemlidir. Ayrıca, bisiklet çerçevesi üretimi için metal boruların manuel sayımı genellikle hatalara yol açmakta ve mevcut boru sayısı ile bisiklet çerçevesi montajı için gereken boru sayısı arasında uyumsuzluklar oluşmaktadır. Bu manuel süreçler hatalara ve verimsizliklere yol açtığı için daha güvenilir ve hassas bir sayım çözümüne ihtiyaç duyulmaktadır.
Çözüm
Hassas Boru Sayımı İçin AR + Yapay Zeka Çözümü
Sayım zorluklarını çözmek için müşteri, bisiklet çerçevesi borularını hassas bir şekilde sayabilen META-aivi adlı benzersiz bir AR + yapay zeka vizyon sistemi uygulamıştır. Tabletler ve akıllı telefonlar gibi mobil cihazlar aracılığıyla kolayca işletilen META-aivi, sayım sürecini otomatikleştirerek insan hatasını azaltmıştır. Sistem, farklı boru türleri ve bisiklet çerçevesi bileşenleri için modellerin hızlı bir şekilde geliştirilmesini ve özelleştirilmesini sağlayan kullanıcı dostu bir yapay zeka model eğitim platformuna da sahiptir. Bu akıllı çözüm, doğru bileşen sayımı sağlayarak hataları en aza indirgemiş ve bisiklet çerçevesi üretiminde operasyonel verimliliği önemli ölçüde artırmıştır.