石化业

META-aivi AR + AI 即时 SOP 验证改善一家生产高性能材料的企业，提高效率并减少了停机时间。

AccuPick AI 透过无缝整合和避免料箱碰撞来优化轮胎生产中的橡胶化合物料箱拣选，从而增强材料处理。

利用Solvision AI的视觉检测技术，可以快速准确地识别碳纤维布料上的瑕疵,减少人工目视辨识的错误,提高效率。

META-aivi 通过自动化机器故障检测和监控来优化塑料射出成型，以提高效率、减少停机时间并降低成本。

运用META-aivi快速进行设备仪表数值监控，改善人工抄写的失误率及低效，一举提升仪表数据数字化。

所罗门屡获殊荣的AccuPick 3D智能取放系统，融合了3D机器视觉和深度学习的创新取放技术，让机器人具有类似人的视觉与大脑一样的思考能力，显着提高机器人执行的精确力度。

在石化工厂的环境中，充满许多大型化学槽车，其专门承载危险性较高的化学液体及气体，以提供大型工厂使用。然而，由于化学品危险性高，装卸过程中如有任何一个环节出错，恐导致大量化学品泄漏，造成可能的财物损失、人员安全问题以及环境污染等严重工业灾害。故如何落实人员正确的操作流程与减少人为错误，是工厂安全的关键之一。

轮胎在制程的环节经历许多高压、高负荷与高温差的工序，使内胎表面字迹模糊且刷色深浅不齐，影响内胎编码的辨识度，不利于人工辨识与传统AOI检测。利用SolVision工具，针对轮胎内胎编码的数字与形状进行拍摄，进行AI模型训练，能成功辨识，有效改善编码辨识的正确率。

橡胶射出成形采用AOI检测塑料缺陷时，由于瑕疵种类及位置多变，易遇橡胶射出瑕疵样品不足使得瑕疵定性定量困难，检测精准度不足。利用SolVision AI瑕疵检测，针对橡胶射出成品瑕疵形状与颜色建立数据库，AI学习可后辨识种类及位置多变的瑕疵。有效解决橡胶射出成品瑕疵不固定的检测问题。