沉浸式技术改变制造业的5种方式

作者: Naveen Joshi 2021-04-30 11:21:40

图片来源:https://pixabay.com/images/id-4500840/

在制造业中使用沉浸式技术(例如虚拟现实和增强现实)可以帮助人们以更高的精度和效率执行任务。

1、交互式设计

在生产过程中,生产产品通常先进行大量的计划和设计练习。由于功能性产品设计是质量的本质,也是产品价值的关键驱动力,因此制造商非常重视设计的正确性。传统上,设计师们一直在使用二维CAD模型来测试和试用本质上是三维的产品。而对于必须实时测试的产品,设计人员则使用物理原型来测试产品设计。这些原型很难制作,甚至很难进行重新设计以进行试验和重新测试。除了价格昂贵外,它还延长了产品上市时间,因为物理原型制作需要多次重做模型,而且每次迭代都需要时间来对原型进行物理再现。

使用虚拟现实,设计师可以在三维空间中构思产品,并在模拟环境中测试这些产品,直到设计完成。除了最大限度地缩短上市时间外,虚拟现实还提供了在预期条件下测试产品并识别设计缺陷的能力,这些缺陷是使用常规测试方法无法发现的。这样可以确保所生产的产品在设计上是完美的,并最大限度地减少了产品召回和产品故障等其他不良后果的可能性。

2、智能决策

生产运营需要敏捷,以跟上市场和客户不断变化的需求。为此,他们需要能够快速做出决策,但是,这需要对可用信息进行彻底而详细的分析。然而,为了做出安全有效的决策,需要分析的数据量可能太大,决策者无法轻松处理和理解。这会导致决策过程的延迟,从而延迟了必要的行动,并最终得到了敏捷的相反效果。越来越明显的是,数据可视化的使用可以增强管理人员的决策能力,并确保不仅可以轻松找到问题的答案,而且还可以发现能够推动更高性能和进一步发展的新问题。

在与生产相关的数据可视化中使用虚拟和增强现实,加速了生产组织各个级别(从顶级战略决策到关键运营决策)的决策过程。

3、知情维护

设备故障是一个导致生产意外中断的问题,需要维护团队立即做出响应。有时,维护团队可能无法随时待命,无法及时将设备恢复到正常状态。与生产设备的性能和运行状况有关的数据可视化可以使维护团队识别通常不会引起注意的设备运行状况问题。在解决这些问题的同时,使用增强现实设备来指导业余人员,可以确保生产设施正常运转而不会造成太长时间的停机,从而最大限度地提高工厂和设备的利用率。

4、严格检查

质量检验是生产流程的一个关键组成部分。当组织推动生产力最大化时,他们也强调提高产品的质量和一致性标准。为了确保产品质量,除采用自动化测试方法外,人类质量检查人员通常还必须检查数百个单元以发现缺陷。由于人为因素的限制,这导致检查员遗漏了不合格的细微指标。将增强现实技术与人工智能和传感器技术相结合,可以阐明生产单元上甚至最细微的偏差,从而实现更高的产品质量标准。

5、沉浸式培训

在职培训对于制造业员工发挥最大效能和效率是必要的。这一过程需要时间,并且部署没有经验的新员工来执行关键操作可能会影响工作质量,甚至导致安全问题。在虚拟现实环境中培训新员工可以使他们在不影响生产力、质量和安全的情况下获得履行其职责的经验和熟练程度。

虚拟现实和增强现实在制造业中的不可或缺性将在未来几年成为一种普遍趋势,至少在功能强大且通常为智能的机器人取代我们之前是如此。然而,也有可能,随着这些和其他技术的改进(使人类进一步参与制造业),我们可能在很长一段时间内都不需要机器人。(编译iothome)

虚拟现实 人工智能 增强现实
上一篇:自动驾驶汽车今年将在英国合法化 下一篇:直击自动驾驶三大痛点:安全?溢价?隐私泄露?
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

面部识别的利与弊:是福还是祸?

虽然现代技术使面部识别更加精确和安全,但与面部识别隐私问题和监控有关的担忧也在增加。因此,让我们在这篇文章中探讨一下这该技术的利与弊。

Naveen Joshi ·  2021-06-01 16:36:22
人工智能和5G如何结合以实现物联网收入最大化

网络系统通过信令和使用软件以及分析来检测和分类设备非常棘手,并且对有限且日益紧张的网络资源提出了巨大的需求。然而,解决这些问题有一个主要解决方案:采用人工智能、自动化和5G技术。

Jordi Castellvi ·  2021-06-01 13:49:15
MIT团队最新研究,仅靠LiDAR和2D地图实现端到端自动驾驶

最近, MIT 计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)团队成功展示了一种基于机器学习的自动驾驶系统,该端到端框架仅使用 LiDAR获取的原始 3D 点云数据和类似于手机上的低分辨率 GPS 地图就能进行自主导航,并且大大提升了鲁棒性。

文龙 ·  2021-06-01 12:47:51
自然语言处理(NLP)的历史及其发展方向

自然语言处理的历史是一个充满曲折的故事。它从徒劳的研究开始,经过多年卓有成效的工作,最后结束于一个我们仍在试图找出该领域极限的时代。今天,让我们来一起探索这一AI科学分支的发展。

佚名 ·  2021-06-01 12:46:26
是福还是祸?人脸识别技术的利与弊

面部识别并不是一项全新的技术,但人工智能和机器学习不断使面部识别变得更好。苹果通过引入具有 3D 扫描功能的面部生物识别系统和 iPhone 的 Face ID,提高了面部识别的标准。

Naveen Joshi ·  2021-06-01 11:11:01
人工智能能否使机器具有流体智力?

麻省理工学院和奥地利研究人员为灵活的人工智能创造了“液体”机器学习。

千家网 ·  2021-06-01 10:38:55
大脑模拟NLP,高德纳奖得主:神经元集合演算用于句子解析

一个简单的大脑模型为人工智能研究提供了新的方向。世界顶尖计算机科学理论学家、哥德尔奖和高德纳奖获得者、哥伦比亚大学计算机科学教授 Christos Papadimitriou 关于「大脑中单词表征」的演讲。

Ben Dickson ·  2021-06-01 09:39:24
美城市Baltimore可能颁布最严格的面部识别禁令

据介绍,拟议的法令将禁止私人或商业组织,甚至执法机构在城市使用面部识别技术。

千家网 ·  2021-06-01 09:34:07
Copyright©2005-2021 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载