인프라 및 에너지

단계를 놓칠 경우 비용이 가장 많이 드는 항공우주 머신 비전: 메모리에서 배선을 확인하고, 수십 개의 거의 동일한 부품으로 제작된 키트. 이러한 배포에서는 작업자가 절차를 수행하도록 하는 AR 안내와 5mm 와셔까지 구성 요소를 식별하는 로봇을 보여줍니다.

공항 계류장 모니터링은 기존 IP 카메라 피드에서 항공기 회전의 각 단계를 측정하여 교량 연결, 화물 적재, 케이터링 및 하선에 대한 수동 스톱워치 기록을 대체합니다. 결과는 실시간 개입을 위해 계류장 관리 시스템에 바로 입력됩니다.

풍력 발전소 전체에서 블레이드와 모터 개스킷의 상태를 확인하고 GPS 좌표로 결과를 기록하는 AI 장착 드론을 사용한 재생 에너지 검사. AR 안내 점검은 절차에 따라 에너지 저장 장치 설정 및 전기 배선을 확인하고 디지털 검사 기록을 생성합니다.

여전히 눈과 클립보드에 의존하는 야드 및 창고 단계에 대한 물류 AI 비전: 컨테이너 번호로 입력한 게이트 기록, 랙을 돌아다니며 계산한 재고. 이러한 배포는 카메라에서 실행되는 읽기, 계산 및 선택을 보여주며 각 결과는 발생하는 대로 기록됩니다.

AI가 아날로그 게이지 수준과 패널 표시등을 지속적으로 판독하고 안전 범위를 벗어나는 모든 것에 플래그를 표시하는 펌핑 스테이션의 유틸리티 자산 검사. 전기 배선 점검은 AR 안내를 통해 절차에 따라 실행되므로 작업이 진행되는 동안 현장 기록이 캡처됩니다.

석고 건식벽체 패널에 대한 건축 자재 검사, 인쇄 및 질감이 있는 표면 패턴 내부에 숨어 있는 얼룩, 흙, 긁힘 및 엠보싱 결함을 찾아냅니다. 현장에서는 AR 안내 점검이 운전자에게 탱커 적재 및 하역 과정을 한 번에 한 단계씩 안내합니다.