Mejora de la supervisión de máquinas con ML en la periferia
Labs está trabajando con el equipo de hardware de Tulippara incorporar la IA y el aprendizaje automático para la detección de anomalías en el perímetro y otros casos de uso potenciales. La detección automática de valores atípicos puede alertar al personal para ayudarle a gestionar los riesgos.
Mejorar la producción con perspectivas ML y análisis avanzados
El equipo de Labs está trabajando en varios proyectos, entre ellos el uso del aprendizaje automático (ML) para agilizar los flujos de trabajo de los operarios. Otro proyecto central es el uso de minería de procesos y análisis avanzados para ayudar a los ingenieros a automatizar los pasos y obtener información para optimizar las operaciones.
Aumento de operadores con RealWear y Hololens
Labs está capacitando a los operadores con aplicaciones Tulip controladas por voz que utilizan wearables para implementar operaciones manos libres como la revisión de cuadros de mando y la captura de imágenes.
Democratizar la tecnología de visión por ordenador
Un proyecto central de Labs ha sido el desarrollo de detectores de visión por ordenador sin código que funcionan con cámaras estándar y dentro de las aplicaciones de Tulip . Los casos de uso incluyen la detección de anomalías, la lectura automatizada de documentos y el seguimiento automatizado del flujo de materiales.
Mejorar Tulip Apps con inteligencia espacial hiperprecisa
Tulip y ZeroKey integraron la tecnología RTLS con las aplicaciones Tulip para automatizar las alertas de llegada de materiales y analizar los datos de localización de materiales en tiempo real.
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