META-aivi成功案例
使用AR + AI 计算自行车车架管数
客戶
该客户是一家拥有超过40 年经验的高品质自行车车架制造商，在自行车产业中享有盛誉。
案例
优化管材计数以提升生产准确性
客户需要一种更高效的方法来计算车架生产中使用的各种金属管材（如上管、下管、头管、座管、下托架、座管支架和链条支架）。为了提高精确度并简化操作流程，他们开始探索先进技术，如AR（增强实境）和AI，自动化计数材料。这种方法能够确保零件计数的准确性，使生产输出与需求匹配，同时减少人工操作，提升整体效率。
挑战
改善不准确的人工计数与材料管理
确保从供应商处接收到的管材数量精确，对于满足生产需求并避免过剩或短缺至关重要。此外，传统人工计算自行车车架用金属管材的方式，经常导致不精确，造成可用管材数量与实际车架组装所需数量之间有所落差。在手动过程容易出现错误和效率低落的情况下，更加突显对可靠且精确的计数解决方案的需求。
解决方案
AR + AI 解决方案以精确计算管材
为了解决管材计数的挑战，客户导入 META-aivi 这一独特的 AR + AI 视觉系统，能够精确计算自行车车架的管材。该系统可以轻松地透过平板电脑和智慧型手机等移动设备操作，透过自动化计数过程降低人工错误。
META-aivi 配备的 AI 模型训练平台，让用户能够快速开发、针对不同管材及自行车车架零件的客制化模型。这套智慧化解决方案确保零件计数的准确性，将错误降至最低，大幅提升自行车车架生产的运营效率。