工业机器人行业研究报告:景气周期开启,智能制造先锋
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2023-12-12
线束系统,是现代汽车最重要的零部件之一,如同人体的神经系统一样,行车电脑的所有信号指令都要通过线束进行传递,因此起着“牵一发而动全车”的关键作用作为连接汽车电路的载体,普通家用车的线束长度约在三千米左右,如此的长度任何一处出了问题都将影响信号传输的准确性和可靠性。
汽车线束在生产之前,首先需要分析线束图纸,提取包含的工序种类及工艺,然后再制定合理的工艺安排和流程,并经过裁线、压接、预装、导通、组装等工艺才能交付出货。
△汽车线束简图对于零部件厂商而言,这意味着分析线束图纸是制定工艺流程的基础,也是进行生产调度的依据,因此对线束图纸的解析和前期的数据采集有着十分严苛的要求1、人工读图解析之困A公司是世界顶尖的出行技术及汽车零部件厂商,长期以来承接着奔驰、通用等众多头部车企的包括线束在内的零部件生产订单,因此每年会收到大量来自整车厂商的询价项目,而给出报价的前提则是基于对设计图纸的解析,进而催生出了高质高效的图纸解析需求。
传统的图纸解析通常由人工读图和数据录入两步构成,其中人工读图是解析工作的基础现实情况是,各家整车厂商的设计图纸采用各自不同的设计规范,内容复杂且差异巨大,人力读图工作量繁重且难以纠错不仅如此,以常见的图像分类为例,就算是同一厂商的同一张的设计图里,零件的图像形态也可能多达十几种甚至几十种,更不要说不同厂商的CAD线框图都各不相同。
可想而知,依靠人工来读取非结构化的图纸是一项多么费时费力且效率低下的工作2、智能解析 打通数据全链于是,为了解决这些问题,思谋科技为A公司打造了一款基于SMore ViMo智能工业平台的图纸解析系统,利用思谋的计算机视觉处理技术,一张包含有复杂图形、文字、表格等要素的非结构化设计图能够迅速被识别并解析为统一的结构化的数据图表,大大加快了读图的流程。
针对人眼看似相近的、多达几十种的零件样态,思谋的图像分类技术可以准确的对零件进行识别并分类除此之外,针对不同厂商差异化巨大的CAD图,思谋训练成熟的图像识别模型都能够广泛兼容,无需单独去定制和匹配
△方案架构图图从操作的层面来看,由一张张包含了上万个表格及图像的设计图,摇身一变为一系列结构清晰的数据图表只用了短短的一小时,那么这一过程的背后发生了什么呢?事实上,整个过程可以分为表格检测、表格解析、图像分类以及字符识别等几个步骤
,而每一步都是基于思谋智能视觉强大的图像处理技术以及成熟领先的算法,看似简单的操作背后实际上是多项核心技术共同作用才能够实现的最终结果不仅如此,得益于思谋的全栈式方案解决能力,该智能解析平台还打通了和企业ERP(资源计划系统)系统之间的数字化链路。
这意味着,经过数据清洗和结构化输出后的BOM表可以直接被入库到A公司的ERP系统,省去了人工查价的麻烦,令报价的生成更加便利,加快了其为客户提供报价的时效性3、降本亦增效值得关注的是,除了样式不同带来的影响外,设计图的字符模糊、残缺不全等情况十分常见,因而人工读图常常容易出错,那么难道使用思谋智能解析系统的准确率就可靠吗?根据经验统计,人工识别的准确率通常在90%左右,而。
思谋智能解析的表格结构识别准确率能够达到95%,字符识别准确率甚至可以达到99%使用思谋智能解析系统的意义不止于此,A公司每年收到的报价项目多达200多个,但询价不等同于订单,因而如何减轻不必要的人力损耗显得尤为重要。
思谋智能解析花1个小时完成的工作量原本需要25个人用一整天的时间来完成,使用人力读图每年的成本高达上千万元如今,思谋智能解析系统为A公司每年节省开支多达600万元,员工从低效、疲劳、损耗视力的人工读图中解放了出来,转而使用操作简单的思谋SMore ViMo,真正的为企业实现了降本、提质、增效的目的。
从长远来看,不只是汽车线束图纸,对于复杂工业设计图的智能化解析需求广泛的存在于众多行业中,从传统的建筑、汽车行业到新兴的PCB、新能源、半导体等等,思谋的智能制造技术能够广泛的服务于有相关解析需求的各类企业,为其生产协作加装智慧视觉,这也是思谋的智慧之眼、工业之眼的意义所在。
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