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3S Market 傳遞 智慧應用與價值的商業資訊
美國全新價值 9200 萬美元的大型直升機投入使用
智慧經營管理 |
智慧工廠\工業 4.0與公共工程
2022年12月14日 星期三
· 視覺人工智慧鐵路檢查：更好地檢測鐵路缺陷和障礙物
使用 NDT 超音波技術進行鐵路檢測
鐵路營運商必須對軌道、火車和其他裝置進行例行檢查和維護，以確保鐵路的安全執行。透過這些檢查和維護活動，鐵路營運商透過解決一些最常見的事故原因，如火車和裝置故障、軌道缺陷和其他問題，防止服務中斷，最重要的是，減少發生災難性鐵路事故的機會。
雖然火車比任何其他鐵路基礎設施都需要更多的維護，但軌道在被忽視時也極易造成故障和延誤。最終，成功完成對火車、軌道和其他裝置的詳細目視檢查，是防止導致事故的忽視維護問題的第一道防線。
除了日常維護檢查和維修外，火車售票員和工程師還透過不斷監視前方軌道上的障礙物（如車輛、岩石、樹木、牲畜和人員）來幫助預防事故。如果火車司機及早發現這些障礙物，就更有可能避免災難性的事故。
最新的電腦視覺技術，為鐵路營運商提供了巨大的投資報酬率優勢，可以更早、更實惠地檢測缺陷和障礙。事實上，與傳統的缺陷和障礙物檢測方法相比，電腦視覺大大提高了效率。
傳統的鐵路缺陷和障礙物檢測方法
檢測鐵路和火車相關缺陷和維護問題的傳統方法，包括目視檢查、超音波、液體滲透檢查（LPI）、X 光照相等。 目視檢查特別昂貴，而且不方便，因為它們需要訓練有素的技術人員團隊，沿著軌道和火車行走，尋找需要維修的問題。鐵路還使用攝影機來協助檢查過程。
在鐵路和火車檢查期間，人類技術人員必須直觀地評估軌道、拉帶、軌道鎮流器、安裝系統、火車輪子、火車起落架和其他細節的狀況。在這個過程中，人為錯誤和疏忽比比皆是，檢查員意外忽視需要立即維修，以防止火車出軌或服務關閉的明顯維護問題並不罕見。正如下文進一步詳細討論的那樣，當這些缺陷被忽視時，鐵路營運商將承擔鉅額成本。
至於障礙物檢測，導體和工程師必須依靠他們敏銳的視力和專注。不幸的是，早期指揮家如何直觀地辨識障礙通常並不重要。火車通常停不夠快，無法避免碰撞。
視覺缺陷和障礙物檢測的挑戰
儘管每年花費數百萬美元檢查北美鐵路，但鐵路檢查過程充滿了問題和錯誤。這主要是由於：
- 員工短缺：削減成本和缺乏熟練的檢查員，意味著一些鐵路營運商手頭可能沒有足夠的檢查員，來足夠的規律和關注細節來監控所有軌道資產。
- 圍繞檢查的管理決策不當：鐵路行業經理在平衡他們可以用於軌道檢查和維護的有限資源時容易出錯。這可能導致忽視需要更多關注和護理的軌道和火車資產。
- 檢查執行不當：由於嚴格的時間限制、分心、疲勞和人的能力限制，人類鐵路檢查員容易錯過細節和犯錯。
- 缺乏定期檢查：一些鐵路營運商必須將其有限的檢查資源，轉用於關鍵基礎設施。這可能導致對不太重要的軌道路段的檢查不頻繁或不充分。
- 人類限制：培訓工程師受其前進程度的限制。此外，彎曲的軌道、樹木和建築物可能會掩蓋即將到來的障礙。這使得很難及早發現牲畜、人和其他障礙物，以阻止火車以避免碰撞。火車軌道自殺也很常見。可悲的是，許多工程師還記得他們無法及時停下火車，以防止某人死亡的時代。
鐵路檢查錯誤和火車事故的成本
未能檢測到維護問題，會導致鐵路營運商發現問題為時已晚 —— 而且成本可能是災難性的。在這些情況下，易於修復的缺陷可能會變成修復成本高昂的問題，或導致嚴重事故。
根據美國的最新資料。 交通部聯邦鐵路管理局、人為錯誤、軌道故障、雜項因素（如與障礙物、動物和人員碰撞）和裝置故障導致了大多數火車事故。
與未能檢測到鐵路缺陷和障礙相關的一些成本包括：
- 更換和維修火車裝置和鐵路軌道。
- 更高的維修和保養成本。
- 人身傷害和不當死亡責任。
- 火車運輸的貨物和用品損壞。
- 因聲譽損害和服務延誤而導致客戶損失和銷售額減少。
- 環境影響和危險材料洩漏的清理。
- 火車司機在目睹人類死亡後經歷了心理和情感動盪。
利用視覺人工智慧改善鐵路缺陷和障礙物檢測
視覺人工智慧技術，可以提供比鐵路營運商單獨透過人工檢查員，和培訓工程師，就能更早、更準確、更實惠地檢測缺陷和障礙，提供具有成本效益和高效的解決方案。鐵路缺陷和障礙物檢測的電腦視覺策略利用以下功能：
- 安裝在鐵路車廂、前部和側面，以及鐵路軌道沿線的高畫質攝影機。
- 執行複雜人工智慧模型的伺服器，可以解釋視覺資料。
- 紅外線和高畫質攝影機，用於掃描鐵路軌道上的障礙物，如動物、岩石、樹木、人、車輛和碎片。
- 即時報告和警報傳送給決策者，決策者可以立即觸發維修請求，以進行進一步調查。
- 即時報告和警報傳送給列車手和工程師，他們可以儘早減速或停靠火車，以防止碰撞。
藉助 Chooch AI 電腦視覺技術，鐵路營運商可以快速訓練視覺人工智慧模型，以檢測所有型別的視覺可感知缺陷和物體。事實上，Chooch AI 可以在短短六到九天內開發、培訓和實施自定義視覺人工智慧策略。在這麼短的時間內，鐵路營運商可以開始意識到更快、更準確、更實惠的鐵路缺陷和障礙物檢測，帶來的巨大投資報酬率的好處。
總之，鐵路行業的 Chooch A I 電腦視覺模型，可以幫助鐵路營運商：
- 比人類工程師更早地檢測火車路徑上的障礙物，以提供額外的時間來防止碰撞和自殺。
- 目視檢測火車、車輪和底盤的維護問題。
- 直觀地辨識與焊縫、裂縫和其他維護問題相關的軌道缺陷。
- 評估鐵路連線、軌道鎮流器和安裝系統的條件。
- 減少火車事故和相關成本和損壞。
- 降低軌道、火車和裝置檢查的成本。
- 透過更早地發現缺陷和問題，降低軌道、火車和裝置維護的成本。
· RFID 在航空領域的應用逐步展開
RFID 行李追踪、管理解決方案
來源：RFID 世界網 作者：連橫
RFID 技術從上世紀 90 年代，開始商用並逐漸在零售、服裝、物流等領域攻城拔寨，但是在航空領域的應用則起步較晚。但是，根據SITA最新的報告指出，RFID 技術已將不當行李數量，從 2007 年創紀錄的 4690 萬件，減少到了 50%，為行業節省了 224 億美元。
航空公司在經過深思熟慮之後，也開始擁抱 RFID 技術，如達美航空、漢莎航空等引入 RFID 技術，幫助解決行李跟蹤、飛機維護中存在的問題。RFID 在航空領域的應用開始升溫。
以點帶面，RFID 航空領域應用升級
與其他應用領域相比，RFID 在航空領域面臨的問題更多更加複雜。比如溫度、震動、金屬環境等如果沒有解決，都會導致 RFID 技術成為雞肋。因此，很多航空公司在技術沒有成熟前，都是持觀望的態度。這就造成了 RFID 最早的應用是電子機票上，這應該是環境對其影響最弱的應用了。
1993 年 8 月，以亞特蘭大為基地的美國 Valuejet 航空公司售出第一張電子機票。1998 年，美國聯合航空公司電子機票比例達到 36%。隨後 RFID 技術被延伸應用到旅客行李追蹤，也是目前很多航空公司應用到該技術的環節。
期間，受德國空客公司的委託，不萊梅大學工業技術和應用科學研究所(BIBA)，對航空裝載支撐系統，和航空運輸系統中的 RFID 應用進行了研究。主要工作是在集裝箱或集裝箱架上安裝 RFID 技術設備，以測試 RFID 在空中運輸中的功能。在此次測試之前，已經有研究表明 RFID 可以用於空中運輸。但是此次試驗為 RFID 技術在空運中的實際應用打下了良好的基礎。
RFID 被應用於旅客行李的導火索，應該是美國 911 恐怖事件。在此事件之後，FAA 為有效防堵此類恐怖攻擊自 1997 年起已經在國際線展開採用 RFID 技術的 PPBM 系列驗證計劃，其目的即旅客未在時間內登機時，該旅客名下已通過檢查的行李則需撤離飛機，以杜絕恐怖攻擊。PPBM 計劃曾與 11 家航空公司、8,000 次航班與將近 75,000 旅客人次進行驗測。RFID 應用於行李真正爆發時間是在 2004 年前後。
美國 McCarran 國際機場為美國繁忙度排名第七的國際機場，為強化機場的保安措施、提升旅客滿意度、增加旅客與員工安全，以及加速行李處理效率， 2004 年 4 月展開為期五年的計劃，將 RFID 技術導入行李處理系統中。
日本國土交通省 2004 年 3 月開始在成田機場展開導入 RFID 技術執行「空手旅行」的試驗計劃。該計劃日本推動「電子機場構想」之一，由成田機場、日本航空、全日空、佐川急便、福山通運、NTT DAT 等單位參加，其計劃驗證行李材質與形狀不同時，所貼在行李上的 RFID 電子標籤的讀取率，以及資訊可在相關產業(如機場管理系統、航空公司簽到系統、宅配業者配送管理系統等)迅速正確的傳輸。
從 2005 年 5 月開始，南韓機場公司宣告南韓五個機場從 2005 年 5 月開始將行李導入 RFID 技術驗證計劃。該計劃目標為強化機場保安查核，降低恐怖主義威脅，以及提高行李運輸的效率。為確保該機場其大陸轉運地位與提升競爭力，香港機場管理當局於 2004 年 6 月 11 日決議將 RFID 技術全面分階段導入處理行李保全與追蹤。
由此，RFID 技術開始在航空行李追蹤上發光發熱。航空公司正是在這個時候真正認識到 RFID 技術的優勢，條碼在航空領域也受到了 RFID 技術的挑戰。此後，各大航空公司開始著手將 RFID 技術在航空領域各個環節試點部署。
優勢技術，引領航空領域新改變
RFID 是一種無線通信技術，可以透過無線電信號辨識特定目標並讀寫相關數據，而不需識別系統和特定目標之間建立機械或光學接觸。它可以實現條碼無法實現的功能，給航空業帶來更多新改變。
目前：RFID 技術主要可以用於：
1、行李分揀追蹤
在機場登記櫃台處，工作人員給旅客的行李貼上 RFID 標籤。在櫃台、行李傳送帶和貨倉處，機場分別安裝上射頻讀寫器。這樣航空管理系統就可以全程跟蹤行李，直到行李到達旅客的手中，解決了以往出現的行李丟失問題。這是航空公司應用 RFID 技術最多的地方。
在對岸中國，這方面的應用還比較少，只有武漢天河機場、重慶江北機場等極個別機場引入了該技術。SITA 的首席技術官 Jim Peters 說：「航空業正處於行李跟蹤革命的邊緣。全球部署 RFID 將提高準確性並減少錯誤率。這是一個雙贏的局面 —— 乘客更高興了，營運更順利了，航空公司也將節省數十億美元。
2、航空倉儲物流
RFID 技術可以實現全程追蹤產品，可以實時、準確、完整地記錄產品的運行情況。RFID 標籤可以安裝在貨箱上，記錄產品擺放位置、產品類別和日期等。通過識別在貨箱上的 RFID 標籤，就可以隨時瞭解貨品的狀態、位置以及配送的地方。RFID 技術具有可視化管理，和對物品進行全程追蹤的特性，可為航空公司解決物品誤送的問題。
3、飛機修理和大修(MRO)
根據去年市場研究報告顯示，全球飛機發動機 MRO 市場複合年均成長率(CAGR) 到 2019 年能夠達到 6.42%。這意味著比過去更多的技術人員要為大量的零件完成文本工作。製造商和營運商迫切需要一種高效追蹤維護記錄和維修零件的方式 —— RFID 提供了一種高效且可靠的方式。採用 RFID，每架飛機上安裝的嵌入式標籤能夠完整記錄下維護記錄。設備能夠快速讀取關鍵部件的檢查和維修記錄，最大限度的減少完成檢查的時間，節省了飛機停機時間。維修工具也可以加入 RFID 標籤晶片，可以準確快速的找到相關工具，減少工具的丟失，提高飛機維修速度。
4、飛機製造自動化
一架飛機由無數個零配件組成，例如波音 787 裡面需要用 RFID 管理的零配件就有 2000 多種。在零配件中加入 RFID，不僅能在確認這些零配件的使用期限、召回缺陷零配件等方面將起到關鍵的作用，還能追蹤能夠減少偽劣品的生產，並確保每個組件按需及時送達裝配線，簡化解決相關服務問題的內部過程和減少週期時間，改進航空公司和供應商之間資訊交換的準確性。
5、人員定位追蹤
在機場入口為每個旅客發一個 RFID 資訊卡，將旅客的基本資訊輸入 RFID 資訊卡，該資訊卡可以透過語言提醒旅客航班是否正點、在何處登機等資訊。此外還可以搜索走失兒童、尋找登記延誤旅客，在發生緊急安全事件時，還能幫助疏散人流。
透過使用 RFID 技術，還可以在機場為旅客提供「導航」服務。丹麥 Kolding 設計學院探索的概念更前衛；利用 RFID 的個人定位和電子地圖技術，不管機場有多複雜，你只要按個人資訊顯示的箭頭，就能準確地達到登機口。
6、人員授權、身份辨識
機場可以根據每位工作人員的工作性質、職位和身份對他們的工作範圍進行劃分，然後把以上資訊輸入員工工作卡上的 RFID 電子標籤。RFID 系統能夠即時辨識該員工是否進入了未被授權的區域，使航空公司更好地對員工進行管理。RFID 還可以進行身份辨識，辨識旅客身份，並為貴賓即時提供周到的服務。
目前，RFID 在航空領域的應用並沒拘泥於電子機票和行李，很多航空公司開始在別的環節使用 RFID 技術，以減少管理時間和經費，並提高航空服務水平。新西蘭航空公司、阿拉斯加航空、Aman 航空、達美航空等越來越多的航空公司加入 RFID，相信 RFID 將會在航空領域顯光彩。
· 電腦視覺如何徹底改變全球武裝部隊的戰鬥行動？
Anduril：為軍隊建造監控系統和無人機粉碎機的新創公司
武裝部隊行動中的電腦視覺輔助工具
技術和軟體愛好者，肯定聽說過被稱為電腦視覺或機器視覺的人工智慧新興領域。
它主要涉及培訓電腦和機器，以從數位影像或影片中辨識物件。一個非常流行的例子，是大多數現代智慧手機相機，如何在拍照時檢測人臉。
該領域的初步實驗和研究始於 20 世紀 50 年代，當時程式設計師和科學家試圖用他們的個性使機器人變得智慧。然而，近年來，電腦視覺在各個領域的穩步成長。世界各地的武裝部隊都從這個領域中獲益，戰鬥行動發生了革命性的變化。
人工智慧和電腦視覺在世界各地武裝部隊，展開的各種行動中發現了多種應用。美國、中國和俄羅斯等許多國家，已經在其許多系統中實施了電腦視覺演算法。讓我們看看電腦視覺和人工智慧如何幫助全球武裝部隊的行動和任務。
自主武器和武器瞄準
制導導彈和防空導彈可以高效、更準確地工作。目標系統在電腦視覺演算法上工作，以提高其準確性和效率。自主系統現在可以瞄準高速敵機、向城鎮發射的火箭或導彈，或在小路上行駛的裝甲運兵車。有時，這些高規格武器的射程可以和太空中的衛星一樣高。
自主瞄準系統中使用的機器學習模型，必須經過極大的訓練，以儘量減少事故。在大多數情況下，安裝在炮塔上的攝影機和其他武器平台的視覺資料，來自不同角度和照明條件的視覺資料用於訓練系統。在透過機器學習演算法執行之前，這將被歸類為目標、敵對行動或自然地形。
目前的軍事研究涉及將機器學習演算法，應用於手持導彈發射器系統，和大型海軍打擊導彈的導彈系統。
偵察任務
不得不部署步兵執行偵察任務的日子，早已一去不復返了。無人機和自動駕駛汽車已經取代了它們，大大降低了人類生命的風險。各種來源，如手機攝影機、膝上型電腦提要、影像監控、無人機和衛星鏡頭，都幫助軍方收集了大量資料。在當今時代，收集資料不再像處理資料那樣痛苦。這就是電腦學習和人工智慧發揮重要作用的地方。
事實上，美軍方正是使用臉部辨識軟體，來追蹤最臭名昭著的人之一 —— 賓·拉登。美國國防部（DOD）目前正在開發 Maven 專案，以建立一種電腦視覺人工智慧，能夠對低空作戰監測裝置拍攝的監控鏡頭進行分類和辨識。
電腦視覺在監控和風險檢測中的應用，對情報收集操作有很大幫助。在參與任何型別的戰鬥行動之前，情報是必要的。電腦視覺演算法不僅可以建模，可以檢測人臉和行為，還可以檢測地雷和隱藏的陷阱。
車輛維護和效能檢查
大多數軍隊必須照顧大量的車輛，從個人車輛到直升機和飛機。使用電腦視覺和人工智慧可以幫助，減少工程師在日常效能和維護檢查中的工作量。洛克希德·馬丁是與許多軍用車輛的維修，簽訂合同的領先維修公司之一，在其效能檢查和維護操作中實施了電腦視覺。
為了提供高效的維護和支援，必須適當評估飛機船體和機身的損壞情況。洛克希德·馬丁開發了用於 F-35 飛機的自主物流資訊系統（ALIS）軟體套件。 工程師現在可以以高水準的準確度，以 3D 視覺化損壞報告並對其進行處理。
洛克希德·馬丁使用 NGRAIN 的軟體開發工具包（SDK）生成飛機的 3D 虛擬模型。維護技術人員只需在 NGRAIN 工具中輸入飛機獨特的尾號，即可輕鬆提取飛機的歷史損壞和維修資料。
武器製造
機器學習模型可用於檢查為軍隊製造的武器，和武器的異常和缺陷。由於微小缺陷會造成巨大傷害，因此有必要保持卓越的品質控制。
電腦視覺也可以用於預測性維護 —— 可以檢查軍事裝置，以檢測損壞或磨損痕跡。這確保了定期維護，這樣武器和武器就不會被使用到其故障點。它不僅降低了成本，還降低了風險。
2018 年 4 月，薩夫蘭直升機發動機與法國武裝部隊部合作，進行了多米尼奧研究。這個預測性維護專案使用大數據和機器學習，來維護軍用直升機在作戰條件下。
培訓計劃
軍方的程式設計師和軟體開發人員，建立了一個合成訓練環境或 STE，以協助進行更身臨其境和刺激性的培訓課程。正在訓練計程車兵被投入近乎真實的身體和精神壓力的行動，以使他們準備好面對現實世界。
透過將電腦視覺演算法與增強現實（AR）相結合，培訓系統可以從過去的反應中學習，並可以呈現更具挑戰性的情況，以建立一個高效和強大的培訓平台。這減少了作為教練的人力，同時對每個學員進行檢查。
面臨的挑戰
電腦視覺作為一個相對較新的領域，在市場上面臨著許多挑戰。最大的挑戰之一以財務和技能的形式出現。對於軍事預算有限的發展中國家來說，很難在人工智慧系統的研究和實施中掏出大量資金。對於這些國家來說，一個可行的選擇是決策者一次決定，並花費特定技術和人工智慧專案。
此外，人工智慧正在迅速成長，各國完全依賴人工智慧發起軍備競賽的日子可能不遠。人工智慧的出現給許多人帶來了倫理困境。這個問題仍未得到回答：如果人工智慧系統未能按預期執行，或出現故障並造成嚴重破壞，會發生什麼？
· 數位化發現淨零的盈利途徑
加速實現淨零排放
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| 不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測 |
許多人認為 COP26 —— 2021 年在蘇格蘭格拉斯哥舉行的聯合國氣候變化會議 —— 是一個錯過的機會。
許多人認為 COP26 —— 2021 年在蘇格蘭格拉斯哥舉行的聯合國氣候變化會議 —— 是一個錯過的機會。然而，它確實取得了一些成就，其中之一是關於《巴黎協定》第 6 條的指導草案，預計該草案將為有效碳市場的運作鋪平道路。
能源高管應該注意，因為這表明經濟和市場機制，將隨著行業去碳化發揮作用。由於許多領先的能源公司致力於淨零目標，因此必須重申，良好的規劃、執行和在減排措施中，表現出額外性的能力，可以導致經濟上可行的向淨零過渡。本報導基於以下主題：
- 能源公司需要根據對技術選擇、市場條件和法規的詳細分析，優先考慮其排放相關措施
- 組織需要數位能力和解決方案，來發現這條通往淨零的有利可圖的道路
- 為希望建立這種能力的組織推薦的框架和後續步驟。
淨零還是淨利潤？
對各能源公司計劃的調查，和對減排措施的審查，揭示了公司正在採取的以下廣泛階段或舉措類別。
從釋放效率開始，重點是透過更好的規劃、最佳化、控制、操作或維護來提高效率。 預計這一步驟對營運商來說是淨正面的，這些措施往往會自費。
下一個類別是逐步將低排放元件引入價值鏈。這些可能是新的低排放原料、中間體和混合元件、裝置更換、升級和新增，在不改變基本工藝配置的情況下減少排放。
最後一類措施可能需要大量資本支出（CAPEX）和營運模式的改變，當今的營運商成為低排放或零排放能源產品分銷的中心。在這個過程中，他們還捕獲和螯獲為自己和周圍的工業叢集生產的碳。
雖然這些階段有助於重申組織的策略意圖，但同樣顯而易見，這對組織如何實際實現其淨零目標的簡單化，且有時具有誤導性的看法。以能源效率為例：高管們經常低估其對去碳化的貢獻，並在第一階段被降級到一些措施。 國際能源機構（IEA）1 的一份 2019 年報告估計，一系列數位技術和高階軟體應用程式的累積影響，可能意味著全球整個行業節省高達 30% 的能源。 就溫室氣體（GHG）排放量的減少而言，這些節省了大量資金。 因此，隨著新的飼料、裝置或裝置被引入價值鏈，新的數字技術的出現，能源效率必須成為整個淨零旅程的重點。
一般來說，這種簡單的淨零計劃未能解決技術、監管和市場環境複雜相互作用帶來的挑戰，以及這些未來將如何演變。目前，淨零的技術空間非常動態，正在研究多種選項。這是正在進行的投資和需求的結果。
2020年國際能源機構的一份報告「能源技術視角」2指出，可持續發展情景（SDS）中超過 33% 的累計減排，來自當今無法商業化的技術。與此同時，政策和監管框架繼續發展。前面提到的《巴黎協定》第 6 條的指導草案談到了集中的會計和報告平台。這將推動全球更嚴格的溫室氣體報告制度，並鼓勵更全面的碳定價措施。這些發展將影響市場環境，根據這些情景的表現，以不同的方式激勵具體措施。這也為公司提供了一個機會，這些公司可以比競爭對手更好地駕馭這一點，並利用市場機制。
使用價值鏈最佳化碳鏈
隨著能源公司在實現淨零的旅程中，開始選擇性舉措和專案，他們必須開發解決方案和能力，以有利可圖的方式指導他們。溫室氣體緩解將越來越多地受到激勵，或透過市場和非市場機制懲罰排放。這些解決方案和能力將幫助組織根據現有和新興技術，確定其措施的優先次序，更重要的是，隨著各種監管和市場情景的發展對其進行評估。能源公司必須積極主動地發展這些前瞻性能力，而不是被動地發展，始終考慮到有效擴充套件所需的時間。能源轉型的贏家，將是能夠有利可圖地駕馭這一旅程的公司。
成功建立、更新和執行站得住腳的淨零路線圖的能力至少應包括三個關鍵組成部分（圖1），下文將單獨討論：
圖。 1. 成功導航到淨零的能力。 來源：AVEVA。
- 碳意識規劃：考慮到範圍 1、2 和 3 排放，建立投資和營運計劃的能力。
- 流程數位雙重能源和排放管理：計算減排潛力的能力，以推動戰術、營運改進。
- 統一生產和排放覈算：對生產、燃料和損失進行基準並跟蹤的能力，確保排放量和生產之間更一致的報告，並透過減少燃料和損失（或增加產量）將減少排放與底線聯絡起來。
在平衡盈利能力驅動因素和新的溫室氣體，和永續性相關驅動因素之間取得平衡時，具有這些能力的公司將具有競爭優勢，以找到一條盈利的淨零路徑。這些能力並不完全是新的，但應被視為現有能力和解決方案的增強，以應對即將到來的挑戰，並在行業向淨零過渡時創造可持續的競爭優勢。
碳感知規劃
這是對現有規劃模型和解決方案的增強，以解決未來的碳定價和碳上限或限制。它為組織提供了根據各種碳訂價和碳上限情景，制訂投資計劃的能力。
該能力包括有一個規劃解決方案，以適當的嚴謹性為組織模擬直接排放，包括捕捉從飼料到最終產品的碳強度，並確保所有具有經濟意義的營運，或活動及其相關排放的建模，都取決於營運或活動水準。這涵蓋了通常歸類為範圍1的排放。此外，應該有能力對間接排放量進行建模（範圍 2 和 3），通常基於供應商/客戶公佈的數字、國家或區域平均值或行業數字。這將使公司能夠從整體（範圍 1、2 和 3）碳足跡基礎上，評估碳訂價上升的風險和碳上限的影響。 在評估替代原料、能源以及一般而言，任何製造與購買決定時，這是關鍵。
建模方法必須透過與流程、永續性和商業/行銷領域的專業團隊合作來支援。 技術、監管和市場環境的不確定性意味著必須評估各種需求、價格和新技術/流程的情況。這些資訊將從專家那裡收集，然後必須在不同的政策環境和技術選項的背景下，應用不同的需求/訂價情景。
工藝數位雙重能源和排放管理 3。
碳意識規劃為轉向低排放或綠色飼料、能源選擇和生產低碳產品提供了主要投資指導和規劃洞察力。然而，公司還必須確定減少排放的戰術機會，這些機會可能不會顯著改變流程，或需要大量的資本支出投資。
這些改進機會包括進行維修工作，如交換器清潔、更換泵葉輪、在特定裝置中切換到低碳燃料、裝置級熱回收、節能和其他減排措施。改善機會通常在中短期內降低排放或提高效率，但過於精細或短期，無法透過碳意識規劃充分解決。
公司一直在使用基於站點的規範或全球/行業基準，來比較其能源和排放績效，並確定改進的機會。使用這些規範的問題在於，它們過於聚合和平均化，無法提供可解決的見解，以幫助確定行動的優先次序。例如，行業基準在單位或現場層面是有效的，但考慮到特定地點操作的性質，在優先考慮特定裝置（泵、電機、交換器等）中，提高效率或減少排放的潛力方面存在侷限性。
假設對特定裝置，或基於歷史的裝置類別使用基於場景的規範。在這種情況下，他們可以根據歷史平均資料進行比較，但不能根據潛在收益進行比較，這可以幫助經理確定行動的優先次序。這是一個挑戰，因為飼料有時可能很重或輕；它可以含有高硫或低硫量。同樣，該過程可以在嚴肅模式和不太嚴重的模式下交替執行。這種操作環境將影響該過程所需的能源，和溫室氣體排放。
平均資料會消除這種上下文 —— 因此，與平均靜態規範的差異，並不能捕捉到真正的還原潛力。相反，如果該過程的數位孿生被使用並在「綠色模式」中並行執行，它將計算最實際有效的能源和排放規範。然後，由「綠色」數位孿生計算的當前值，和動態目標之間的差異，可以準確地檢視能源消耗和排放的減少潛力（圖 2）
圖。 2. 能源和減排潛力可以提供可解決的見解。 來源：AVEVA。
第一步是收集工廠資料（圖3），然後是資料驗證、嚴重錯誤檢測和調節，這是確保結果保真度和準確性的關鍵步驟。然後，數位孿生可以在綠色模式下執行，根據最實用、最高效的操作計算動態目標 4，考慮進給率、品質、成分和獨立引數，如環境條件，同時滿足產品速率和規格要求。
圖。 3. 使用數字雙胞胎工藝計算能源和減排潛力。 來源：AVEVA。
這種方法可以計算影響能源消耗，和排放的各種改進機會的減少潛力 —— 裝置清潔和維護、更換和升級以及節熱專案。然後，這種減少潛力有助於根據對收益的準確估計，確定這些舉措的優先次序。如前所述，以正確的順序找到最有利和有利可圖的措施的能力，對於成功導航到淨零非常重要。此外，數位孿生還可以根據經濟驅動因素最佳化流程，提供進一步的好處。
統一的生產和排放核算
溫室氣體會計和報告原則不斷發展。預計隨著碳市場開始運作，排放成本得到更明顯，對排放報告的完整性、一致性、透明度和準確性的關注將增加。5
組織必須為範圍1排放報告帶來更多保證。在這種情況下，必須區分報告要求（從監管角度來看）和公司希望達到的會計水準。公司的一個關鍵能力是開發一個能夠處理未來報告要求的會計系統，該系統足夠細致，可以透過各種措施追蹤排放量的減少。此外，它還應該協調溫室氣體排放核算和整體生產核算。這種整體碳氫化合物+溫室氣體核算方法，不僅提高了數字的一致性和準確性，而且還將排放與整體燃料和損失聯絡起來，以業務為中心的重點。6
燃料和損失一直是能源行業的傳統指標 —— 反過來，燃料和損失的減少推動了效率和生產（圖 4）。透過管理良好的損失管理計劃，大幅減少損失並不罕見；這傳統上需要對各種排放、汙水和燃料使用情況進行良好的估計。 嚴格、統一的生產和排放核算體系，為實現損失數量的減少和維持損失數量提供了機會。它還提高了報告數字的可信度，並減少了排放資料的不確定性，使其與生產數字保持一致。
圖。 4. 將溫室氣體排放和可持續性指標與燃料和損失統一起來。 來源：AVEVA。
範圍 2 和 3 是間接排放，是報告公司活動的結果；然而，它們發生在另一家公司或實體擁有或控制的來源。報告公司通常無法直接從源頭，測量這些排放量，而是依賴於各種來源，如供應商或客戶公佈的數字、國家或區域平均值或行業編號（按單位計算），以及基於內部資料（如果有的話）的基礎源活動水準。範圍 2 和範圍 3 排放的潛在源活動，通常包含在報告公司的交易系統[例如，銷售，在企業資源規劃（ERP）中購買]中。公司可以確認他們正在足夠詳細地捕獲這些資料。由於一家公司的範圍 2 和 3 排放量，是供應鏈中其他公司的範圍 1 排放，因此排放報告的部門改進，將導致間接排放報告的更準確基礎。
把這一切結合起來
僅憑這些能力是不足的：它們必須利用計劃-做檢查（PDCA）框架，共同努力實現淨零目標，如圖5所示，推動迭代和持續改進。推動淨零目標需要整個價值鏈的跨職能協作，因此將系統和能力嵌入整個供應鏈營運非常重要。 一種方法是利用現有的系統、流程和標準。很少有這樣的系統需要考慮：
圖。 5. 實現淨零目標的管理系統。 來源：AVEVA。
- 國際標準化組織（ISO）50001 用於能源管理提供了一個基於 PDCA 的框架，可以擴充套件到排放管理，以指導實現淨零的旅程。
- ISO 14000 系列標準，包括 ISO 14001（環境管理系統）和 ISO 14064（溫室氣體）。
這裡討論的功能 —— 使用數位孿生來計算嚴格的、基於工程的能源和減排潛力檢視；以及統一的生產和排放核算，以及對燃料和損失進行更詳細的分析 —— 使這些系統和標準能夠更強有力地採用，克服了典型佈署中看到的傳統侷限性（這些功能傳統上使用一系列使用者特定的 Excel 計算來進行）。 一種基於系統和標準的方法，碳意識規劃和處理數位雙重能源和排放管理，有助於設定目標並確定行動的優先次序。統一的排放和生產核算能夠根據目標跟蹤、監測和報告成就，並可以在實現淨零的旅程中，為組織提供競爭優勢。
能源公司必須制定減排的目標，並根據經濟學優先考慮行動和措施。監控和追蹤其進度的能力，將幫助他們發現一條通往淨零的有利可圖的道路。市場和股東將獎勵比其他人更早證明這種能力的公司。有興趣抓住這個機會的公司應該圍繞能源和排放報告，和管理審查其管理系統，並透過使用系統和解決方案進行碳意識規劃、能源和排放管理的流程數位孿生以及統一的生產，和排放核算來加強這些系統。
· 製造業中的電腦視覺 —— 10 個最受歡迎的應用
製造 AI：用於缺陷檢測、過程跟踪、PPE 合規性等的電腦視覺
查詢製造中電腦視覺的應用和最受歡迎的用例。我們將涵蓋製造公司如何使用深度學習，和人工智慧視覺技術為電腦視覺提供檢查、工作場所安全、工廠自動化和品質控制的現實應用。
在本報導中，我們將提供最先進的概述、電腦視覺專案的新想法、現實世界的例子和行業展望：
電腦視覺在製造中的應用
應用#1：大流行保護措施
應用#2：品質檢查和控制
應用#3：最佳化供應鏈
應用#4：裝置監控和預測維護
應用#5：精益製造
應用#6：勞動力和裝置安全
應用#7：檢測產品缺陷
應用#8：實時條形碼讀取
應用#9：自動產品組裝
應用#10：保持包裝標準
建構自定義電腦視覺系統的平台
為了有效地建構和佈署製造人工智慧視覺應用程式，我們建構了一個無程式電腦視覺平台 Viso Suite，幫助企業和初創企業更快、更敏捷地交付人工智慧視覺。
1. 新冠肺炎疫情保護措施 隨著 2020 年初新冠肺炎疫情襲擊世界，它使幾項製造業活動停止。 即使活動恢復，幾家製造廠也必須保持社交距離，為了工人的安全而戴口罩。
在這種情況下，電腦視覺應用程式非常有幫助，因為它使有效監控員工，以辨識任何違反新冠肺炎協議的行為成為可能。此外，在製造廠使用此類電腦視覺模型，將確保疫情期間甚至疫情後的安全工作環境。
一個示例應用程式是使用電腦視覺進行社交距離檢測，其中深度學習模型可以檢測到人及其距離。以下應用程式是使用 Viso Suite 建構的，使用帶有 NVIDIA GPU 的常規英特爾計算裝置，和網路攝影機的影像輸入。
社會距離監測
監控人與人之間的社交距離，辨識高風險地區和不合規行為。在這裡獲得它，使用 Viso Suite 建構另一個執行疫情措施的應用是自動口罩控制，以高效檢測未遮蓋的人。工廠的口罩檢測是最受歡迎的電腦視覺新用例之一。要瞭解有關使用人工智慧視覺抗擊新冠肺炎的更多資訊，請閱讀我們的專家指南 2022 年冠狀病毒控制電腦視覺。
· 工業物聯網注入空氣品質監測系統的應用
Air Box : 空氣品質監測系統
雖然空氣對維持生命絕對非常重要，但它對工業的影響要大得多。空氣品質決定了工人的表現，這進一步影響了整個工廠的生產力和效率。
空氣還影響公司的營運成本。大氣中存在的腐蝕性顆粒和氣體，可以作為各種工業裝置金屬體生鏽和分解的催化劑，從而導致更多的維修和維護費用。 此外，空氣的存在或空氣中，特定氣體濃度的增加會影響製造過程，導致製成品品質下降。
因此，空氣品質在決定一個行業的整體績效方面，發揮著重要作用。特別是在採礦、石油和天然氣、化學等行業；處理有害氣體，或受氣溶膠影響的行業；空氣品質監測系統是必須的。
使用物聯網作為空氣品質監測器：
物聯網作為互連裝置，是確定特定設施空氣品質的完美媒介。嵌入策略位置的感測器和儀表等高階裝置，可用於確定空氣品質指數（AQI）或辨識特定有害氣體的存在。
具有即時監控、多通道警報和高階分析等功能；物聯網系統是監控空氣品質的最佳工具。資料被傳輸到一個集中的平台，沒有任何延遲，可以從任何地方監控位置的 AQI。
基於物聯網的空氣品質監測的應用：
1）室內空氣品質監測系統
非常令人震驚的是，每年有 380 多萬人死於室內空氣汙染。顆粒物和有害氣體的存在會降低空氣品質，吸入後會導致哮喘、肺功能下降甚至癌症等嚴重疾病。
雖然這些資料既涉及工業領域，也涉及商業領域，但空氣汙染物對工人的影響更多，是由於汙染物濃度的增加。因此，室內空氣品質監測系統有助於公司，建立一個更健康的工作環境，以控制AQI。透過將即時空氣品質資料與理想條件進行比較，公司可以促進充足的通風，控制其設施中的汙染物生產，並將溫度和溼度水準保持在舒適的範圍內。
2）戶外空氣品質監測系統
幾十年來，環境健康一直是討論的話題。 為保持空氣品質高，實施了與空氣中汙染物排放有關的不同政策和法規。因此，為了按照確定的指導方針很好地控制排放率，行業監測有害氣體的生產很重要。
透過使用戶外空氣品質監測系統，公司可以跟蹤其製造單位周圍的空氣品質指數，並隨後控制其排放率。這有助於他們遵守法規，並防止空氣汙染水準超過其限制時空氣品質管理組織的任何合法執行後果。
3）顆粒物監測
顆粒物（PM）或顆粒物是懸浮在空氣中的固體或液體微粒。這些顆粒也被稱為氣溶膠，肉眼看不見，可以由酸、金屬、土壤、灰塵、有機化學品等不同成分組成。
由於這些顆粒非常小，它們很容易被吸入並影響健康。健康問題的嚴重程度，與這些顆粒的大小直接相關。通常在高速公路或塵土飛揚的工業附近，發現的粗 PM 範圍在 2.5 到 10 微米之間。然而，小於 2.5 微米的顆粒更危險，因為它們可以很容易地穿過鼻子和喉嚨並進入肺部。
因此，在製造或任何其他過程中，控制這些顆粒的產生在工業中非常重要，因為它們的持續暴露會影響工人的健康和效能。透過使用 PM 監測感測器和空氣品質監測系統，公司可以監控其設施中的顆粒物數量。該感測器有一個雷射，每當顆粒物穿過它時，就會散射。根據雷射的散射，可以估計空氣中的 PM 量。
因此，公司可以採取措施降低其設施中氣溶膠的濃度，併為員工創造一個健康的工作環境。
4）氣體檢測系統：
在化學、石油和天然氣等行業，在製造過程中或製造過程中，分別使用或生產有害氣體和毒素，即使是輕微的洩漏也可能導致災難。
在 H2S 或 SO2 存在下長時間工作會影響工人的呼吸系統。長時間暴露甚至會影響心理健康，並導致嚴重的頭痛、抽搐、噁心或結膜炎。此外，液化石油氣或甲烷等可燃氣體的洩漏，可能導致爆炸，對附近的操作人員造成傷害和裝置損壞。此外，甲烷或丙烷等氧氣取代氣體（也稱為窒息劑）可以降低氧氣濃度，從而導致嚴重的心理健康問題和死亡。
透過使用氣體檢測系統，可以檢測有毒和可燃氣體的洩漏，並採取措施推出疏散流程，儘量減少裝置損壞，並防止其擴散。
結論：
顆粒物和氣體等成分決定了空氣的品質。 這些汙染物會使空氣品質貶值，在連續吸入時會引起嚴重疾病。藉助空氣品質監測系統，行業可以檢測這些有毒物質的存在並監測空氣品質，以採取智慧措施來改善工人的空氣品質。 這導致生產力的提高，裝置損壞的減少，以及有效的法規合規性。
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