PowerArena HOP 人因作业平台在全球知名电子制造企业的快速实施与部署

概述

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一家全球知名的电子制造服务企业，以生产高品质的电源供应器而闻名，该公司计划将其成功部署在国内的生产线，复制到泰国的新设工厂。目标是加快新工厂的生产量，该工厂初期的生产量仅为国内工厂的八成，希望通过先进的人工作业检测分析和优化，迅速缩短这一差距，预计达成 28% 的效率提升。

挑战：在新环境中的快速部署

在制造业快速变化的环境中，时间至关重要，尤其是在扩展业务至新地点时。通常，部署 AI 视觉系统来检测和优化生产线上的人工作业，是一个复杂且耗时的过程。这涉及到训练模型，来识别每个生产环境中特定的物体和条件，通常需要几个月的时间。

该企业需要一个可以快速实施的解决方案，以避免在 AI 模型训练上常见的延迟。他们还需要系统能够足够稳健，应对新生产线的复杂性，并进行最小调整，确保泰国新工厂可以迅速达到国内现有工厂相同的效率水平。

解决方案：PowerArena HOP 人因作业平台与基础模型

HOP 的基础模型：

PowerArena HOP 人因作业平台之所以被选中，是因为它具有提供快速部署的独特能力。HOP 的核心在于其基础模型，该模型预先训练识别如手部、人物、载具和印刷电路板（PCB）等电子厂常见物件特征。这个模型专门设计来杜绝与 AI 视觉系统相关的冗长训练时间。

快速实施过程：

HOP 在电源适配器生产线上的 25 个工作站的部署，仅用了四周时间，这大大缩短了通常需要数月的系统部署时间。这一快速部署得益于基础模型能够立即开始识别关键物体和流程，而无需进行广泛的定制或再训练。

检测的关键指标：

• 物体检测： HOP 系统能准确识别并追踪所有工作站中 PCB 和载具的移动。
• 工作循环定义与周期时间收集： 通过定义工作循环并收集周期时间数据，HOP 能够提供每个工作站效率的实时洞察。
• 精确单位产出计算： HOP 能够识别放置在同一载具上的多个物体，从而计算出精确的单位产出。

克服传统 AI 实施挑战

缩短耗时近十二周的模型训练：

传统的 AI 视觉系统通常需要大量时间来训练模型，以识别生产线上的不同物体，这往往会延误部署。HOP 的预训练基础模型克服了这一挑战，使该企业能够在数周内投入运行。

环境变量：

在典型的实施过程中，诸如光照、相机角度和物体设计等变量，可能会显著影响 AI 系统的准确性，导致高故障率。HOP 的稳健物体检测能力在各种条件下均能有效运行，确保性能一致。

可扩展性与灵活性：

不同生产环境扩展 AI 解决方案通常需要耗时的再训练。然而，HOP 的灵活且可扩展的设计使得该企业能够快速将在国内成功的模型，应用到泰国的新工厂，而无需进行重大调整。