Two people in a factory observing machinery

Linker Vision 利用 AI 的强大功能保障工人安全

Linker Vision 的 Observ 平台转变了制造商监控工厂车间的方式。

2024 年 5 月 16 日

员工安全是全球制造商至关重要的优先事项。然而，对于许多人来说，这一过程一直高度依赖人工。通常情况下，只有少数人员负责监督工厂所有工作人员的福祉状况，这可能导致疏忽和风险。正如在许多行业中一样，AI 正帮助彻底改变公司的运营方式，在这种情况下，它也致力于保护员工的安全。

成立于 2013 年的 Microsoft 合作伙伴 Linker Vision 是一家美国和中国台湾合资企业，它正在利用其 AI 支持型旗舰级软件产品 Observ 引领工作场所安全与准确性的提升。Observ 基于大型视觉模型，并建立在 VisionAI 平台之上，集成了 Microsoft Azure AI，并为客户提供实时流式传输功能。Linker Vision 的解决方案可应用于多个行业，应对从交通管理到零售等多种现实世界的应用场景。

Linker Vision 的全球合作关系业务拓展经理 Wendy Lee 表示：“只要你连接到实时流式传输协议，就可以开始在后台进行各种 AI 分析，而你只需要将其与摄像头连接即可。”

费时且容易出错的流程

一家位于亚洲的全球半导体生产商需要实现其监控方法的现代化，以便改善工作场所安全。他们为包括高性能计算、智能手机、物联网 (IoT)、汽车以及数字消费电子产品在内的各种终端市场生产超过 12,000 种产品。该组织的监控需求涵盖从个人防护设备 (PPE) 合规状况到用于预防事故或伤害的限制区域检测等方方面面。

尽管客户的安全生产规程已相当稳固，但面对动态变化的条件和不断演进的安全要求，这些规程仍需更新。生产线上必要的安全功能历来依赖于现场团队的手动处理。公司仅有五名员工负责监控 1,700 个摄像头及周边的红外传感器，这使得实时报告成为一个重大难题。

各种事件的验证、评估以及向管理层的报告是一个繁琐的过程。“实时问题非常棘手。一旦发生，客户需要时间去深入分析，这通常耗时长达 30 分钟，”Linker Vision 的产品经理负责人 Twinkle Cheng 表示，“逐一处理这些事情非常耗时耗力，不仅要监控是否发生了事情，而且当事情确实发生时，还需确认是良性还是恶性的。”

缺乏实时监控能力意味着潜在的安全风险可能在事件发生后才会被发现。更糟糕的是，传感器可能引发误报，给已经不堪重负的安全团队增添更多工作。公司意识到，是时候寻找创新的 AI 支持型安全解决方案了。

“实时问题非常棘手。一旦发生，客户需要时间去深入分析，这通常耗时长达 30 分钟。”

- Twinkle Cheng，Linker Vision 产品经理负责人

现代化触达工厂

随着制造业的现代化和自动化发展，该公司需要一个能够提供实时监控、准确识别安全风险并无缝融入现有体系的解决方案。他们的目标不仅仅是实现合规，还要建立一种能够预防事件发生并优化运营效率的主动型安全文化。这位客户决定在 Linker Vision 的支持及其 Observ 平台的助力下，迈出这技术飞跃的一步。

作为行动的第一步，Linker Vision 与这家半导体制造领军企业协作，深入了解他们的特定需求、痛点及用户旅程。“我们对用户进行了访谈，了解他们对 AI 解决方案的需求、他们的期望以及他们的目标，”Cheng 说道。这一洞察帮助公司明确了部署 Observ 并在边缘实现实时视频分析的最佳途径。

Linker Vision 在研究适合客户需求的工具时探索了多种技术，由于其平台基于 Azure，集成其他 Azure 技术十分简单。从应用服务、IoT 中心和 IoT Edge 到 Azure 机器学习，他们能在客户环境中无缝地实施众多工具。面向制造商，Linker Vision 还引入了 Microsoft Entra ID，以便将帐户权限与企业帐户关联起来。

Azure 为 Observ 提供了可扩展的基础结构，该基础结构能够高效处理大量数据并运行 AI 视频分析。Lee 指出，“我们不需要自建数据中心，我们可以专注于为客户提供 AI 软件解决方案，将所有基础结构工作留给 Azure 处理。”

尽管 Linker Vision 是其所在领域的专家，但将 AI 部署到工厂车间说易行难。一个不恰当的摄像头角度就可能破坏结果。“一旦将模型部署到某个特定环境，当你再将它部署到另一个摄像头角度发生改变的环境时，它往往就无法很好地运行，”Lee 说道，“这是目前将 VisionAI 模型部署到真实环境中的痛点。”

不过，Observ 提供了一个持续学习的平台和以数据为中心的方法，考虑到了环境背景和多样性。使用 Observ 的半导体制造商正在利用其丰富的功能进行标准操作程序和 PPE 检测、限制区域检测、摄像头画面可用性检测以及人员/车辆计数。同时，该工具可促进漂移数据的收集，将宝贵见解反馈到其数据引擎，以持续改进、重新训练模型并提高其准确性。

这一直观的基于视觉的 AI 平台正在帮助客户提前防范安全问题，既提高了准确性又减少了管理和监控所需的时间。

A person using a laptop at a desk in a factory

“我们不需要自建数据中心，我们可以专注于为客户提供 AI 软件解决方案，将所有基础结构工作留给 Azure 处理。”

- Wendy Lee，Linker Vision 全球合作关系业务拓展经理

智能监控，客户满意

在工厂环境中，管理人员和工人的安心是无价的。Linker Vision 通过 VisionAI 平台以及借助 Azure 实现的无缝边缘部署，提供了这种安心。Observ 自动化了原本高度依赖人员手动操作的流程，提供了精确的实时报告。“这一流程简化了他们的工作，他们无需处理大量误报并进行报告和分析，只需关注真实无误的警报，”Cheng 说道。

在 Linker Vision 的帮助下，这家半导体制造商在安全问题上变得更加主动，通过预测和预防潜在危险，事故显著减少。此外，Observ 平台的虚拟围栏减少了巡逻频率，而数据可视化通过一键生成报告提高了生产力。

据 Linker Vision 估计，客户实现了以下成效：

ROI 提高 200%。
用于处理警报的工作时间缩短 90%。
用于限制区域检测的时间减少了近 100%。

基于视觉的 AI 和 Azure IoT 在半导体行业的前景一片光明。Linker Vision 展望未来，期待能够有机会利用 VisionAI 为顾客构建一个智慧 IoT 园区，该技术应用范围广泛，涵盖从车辆检测、安全边界管理到 X 射线机等各个领域。未来发展过程中，他们还可能纳入与 Azure 机器学习的集成，从而使客户能在自己的环境中训练模型。

“一直以来，我们采用以数据为中心的 AI 方法，聚焦于环境背景和多样性，”Lee 说，“通过这种方式，我们能推动模型的性能和准确性达到更高层次，确保我们的 AI 解决方案具备更可靠且更能指导行动的洞察力。”

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