HOP 是什么?HOP 导入事前部署要点一次看

HOP 是什么?HOP 导入事前部署要点一次看

15 January 2025

By Sursha Wu 

前言

随着工业4.0、智能制造、人工智能等议题的兴起,工厂的数字化转型已成为不可忽视的趋势与挑战。企业都希望通过自动化软硬件的导入,彻底解决生产效率与质量问题,实现生产升级。HOP人因作业平台正是能够帮助企业达成目标的解决方案。

然而,在导入HOP之前,需要进行多方面的准备与规划。本文将从HOP的功能与应用开始,逐步讲解导入前需注意的要点,为企业提供切实可行的建议与指引。

[点击]直接查看具体步骤

HOP 是什么?

HOP,全称 Human Operation Platform 人因作业平台,专为劳动密集型产线设计,为人工操作制程提供数据化与自动化的管理平台。

通过 AI视觉技术,记录与数据分析生产影像,提供实时生产管理支持,帮助管理层掌握生产过程,识别制程根因,防止制程错误。

HOP 的产品功能

延伸阅读:HOP 应用在哪些场域?

数字工站 Digital Station

数据化人力产线信息

管理者可在平台上查看各生产线的运行状况,使管理者无需进入产线,也能全面掌握生产进度。对于异地工厂、跨部门管理、产品生产履历构建具有极大帮助。

AI 线平衡 AI Line Balancing

生产效率优化

自动追踪与分析关键产线数据,如:生产线周期时间 (Cycle Time)、制程时间 (Process Time) 与闲置时间 (Idle Time) 等,极大地减轻人力管理负担,提供完整的生产计划优化信息支持。

AI 防错防呆 AI Poka-Yoke

制程品控实时作业防错

人员设定好 SOP,系统会自动追踪作业人员的操作动作。当发现未符合标准的作业流程时,系统会自动发出警报,通知管理人员,帮助排查制程瑕疵。

HOP 对产线的重要性

改善生产质量

做好制程端防错防呆,可以省去许多品控端的工作。

AI视觉识别能在 制程的当下,确保作业员操作符合标准生产流程 SOP。

制程端防堵错误,不仅能减轻品控端负担,更能提升整体产线良率。

提升生产效率

通过 生产影像记录+AI视觉分析,所有生产过程都被详细记录与分析。

完整的产线报告能够揭示隐藏的低效率根因。无论是作业人员的操作失误,还是作业 SOP 设计问题,HOP 的数据洞察能够消除管理盲区,为产能优化提供不可或缺的支持。

提升管理效率

HOP 提供 客观数据资料支持

系统持续分析产线影像,并生成数据化生产报告。

管理人员能够直观、清晰地掌握产线状况,快速定位低质量、低效率的根因。

完整的信息支持使管理者能够更高效地提出生产优化计划。

所有生产过程的环节都被完整记录。

92% 的客户都想了解:HOP 的更多优势

HOP 导入要点及注意事项

准备好要解决的问题

导入 HOP 的第一步,从充分了解产线开始。

企业应首先明确当前生产过程中或管理上存在的瓶颈或痛点。可能是影响效率、质量或管理透明度的关键问题,例如(不限于以下情况):

  • 现行制程管理系统不足,质量根因难以追溯。
  • 某条产线生产效率波动大,无法稳定达成生产目标。
  • 某工站时常出现作业瑕疵,制程品控难以落实。

只有明确需要解决的核心问题,才能清晰确定 HOP 的切入点。

确保基本标准化的作业模式

在 AI 发挥效用之前,基本的 SOP 标准化作业流程是必不可少的基础。

HOP 的核心功能在于帮助追踪和记录生产过程中的「异常」。由于系统是基于人工定义的作业流程进行分析与记录,我们建议您的工厂应具备一套相对标准化的作业模式,例如(不限于以下情况):

  • 工件摆放的正确范围
  • 螺丝锁付的顺序
  • 装配动作的具体步骤

目前,HOP 具备基础模型(fundamental model),已预先训练识别如手部、人物、载具和印刷电路板(PCB)等基本元素。导入时可节省 AI 视觉冗长的训练时间。若工厂已有明确定义的作业流程,更能加快导入进度,有效降低误判率,进一步提升 HOP 的运行效率与准确性。

认识 AI 的需求与限制

AI 视觉需要影像数据的训练

AI 视觉的运行原理是利用影像数据进行模型训练。为了保持模型的判断性能,需要定期提供新的影像数据,维护模型效能,同时确保系统能适应生产环境的变化,例如光线条件、工件外观的细微差异或流程调整等。

AI 就像一个初入工厂的新手,需要通过不断学习积累经验。随着更新与标注,AI 的能力逐步提升,最终能像资深厂长一样掌握各种变化。
── PowerArena AI Director, Tzu-Kuei Huang

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模糊的影像会增加 AI 误判的风险

尽管 AI 视觉相比传统 AOI 缺陷检测,在减少误判率方面已有显著改善,并在检测与分析上具备高效与稳定性,但工厂环境的变化,如光线不稳定或工件表面反光,可能干扰 AI 模型的判断。

HOP 的 AI 视觉技术是生产管理的强大辅助工具。然而,确保影像数据能反映真实生产场景,才能让系统充分发挥价值。

搭建数字基础设施

我们认为,数字基础设施不仅是 HOP 顺利导入的关键,更是推动整体数字化转型的必要条件。

AI 的导入是一个循序渐进的过程,需要企业从多层面进行周全的规划与执行。关键在于管理层对企业现状的了解,以及对转型目标的设定与长期策略规划。

根据 HOP 的运行需求,我们建议企业应确保工厂具备一定的数字化基础,或愿意投入资源进行数字化基础设施的建设。

系统会大量涉及影像传输与数据运算,需要配备摄像机、网络架设、服务器等设备。根据产线项目的需求,所需设备的规格可能会有所不同。

[欢迎预约专人,我们为您提供针对需求的咨询服务]

如果您的工厂已经配备了生产管理系统(如 IoT 或 MES),HOP 可以在不更改现有流程的情况下与这些品管工具协同运作。不仅强化制程品控,也降低了系统开发的难度。

筹备团队成员

HOP 的导入过程涉及大量的沟通、反馈、维护与调整,不仅需要项目负责人,还需一线的产线管理人员参与合作,提供最直接的需求与反馈。然而,这并不意味着您的团队需要专业的数据科学家或技术工程师。

HOP 采用 no-code 操作模式,设计初衷是让产线人员能够直观管理。

HOP Dashboard 采用 No-code 形式,不需程序撰写背景,能直观操作。

 

培养拥抱 AI 的企业文化

我们希望企业了解,导入 HOP 的价值不仅在于短期的效率提升,更在于为企业开辟更多可能性,赋予长期发展潜力。AI 技术的应用能够帮助企业突破传统运营模式的限制,打造更加灵活、智能的管理方式,从而在竞争中保持领先地位。

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