Репортаж от Wedoany，Компания Deeply Inc., разработчик промышленных акустических решений на основе ИИ, 11-го числа объявила, что её система «Listen AI» достигла точности 99,87% при обнаружении звука защелкивания разъемов на производственных линиях глобального автопроизводителя, подтвердив применимость и надежность технологии акустического контроля качества на основе ИИ в реальных условиях. Основываясь на этом, компания планирует принять участие в крупнейшей в Северной Америке выставке робототехники и автоматизации «Automate 2026», которая пройдет с 22 по 25 июня 2026 года в Чикаго, чтобы активно расширять рынок североамериканских автопроизводителей и производителей комплектующих.
По мере того как глобальные автопроизводители ускоряют переход к программно-определяемым автомобилям и электрифицированным системам, плотность электронных компонентов, таких как бортовые информационно-развлекательные системы, ADAS и высоковольтные батареи, значительно возрастает. В процессе сборки проверка идеального защелкивания большого количества скрытых жгутовых разъемов стала ключевой задачей обеспечения качества производства. На традиционных сборочных линиях автомобильных заводов рабочие полагаются только на слух или осязание, чтобы определить слабый звук «щелчка» при вставке разъема, но этот метод подвержен влиянию усталости рабочих и субъективен. Кроме того, история проверок не может быть записана в виде данных, что считается потенциальным риском будущих отзывов или гарантийных затрат.
Промышленное акустическое решение на основе ИИ от Deeply, «Listen AI Industrial», вышло за рамки пилотной стадии и может быть немедленно развернуто на различных производственных линиях. Система уже работает на серийных линиях глобального автопроизводителя H на заводах в Корее и Мексике, достигая точности обнаружения защелкивания разъемов 99,87%, что соответствует строгим стандартам проверки крупных предприятий. По сравнению с традиционным методом ручного прослушивания, это решение демонстрирует более высокую точность обнаружения, четко идентифицируя звук защелкивания разъема даже в шумной производственной среде. Помимо компании H, система прошла концептуальную проверку (PoC) на линиях сборки батарей, дефектоскопии двигателей и роботизированной автоматической сборки нескольких глобальных компаний и переходит к этапу производственного развертывания.
Уровень шума внутри автомобильного завода обычно превышает 85 децибел и исходит от ударных гайковертов, пневматических пистолетов, трения металла и конвейерных лент. Deeply, специализирующаяся на сборе производственных акустических данных более 8 лет, построила собственный базовый модель на основе базы данных, содержащей более 10 миллионов точек данных о событиях процессов и более 2,1 миллиона часов реального заводского шума. Применяя алгоритмы шумоподавления, которые точно устраняют сложный фоновый шум, система может улавливать слабые звуки «неполного защелкивания» или мягкого соединения, которые трудно услышать человеческому уху. Её технология анализа частотных диапазонов позволяет различать формы волн основной блокировки (3-16 кГц) и вторичной блокировки (7-16 кГц), четко определяя состояние до полной фиксации разъема, что принципиально предотвращает прерывистые ошибки электрических сигналов или отказы критически важных компонентов, таких как подушки безопасности, после выхода автомобиля с завода из-за неполного защелкивания.
Listen AI может точно работать с первого дня установки оборудования, не требуя недель сбора данных и обучения. Нет необходимости вносить какие-либо изменения в существующее оборудование, инструменты или планировку производственной линии, что является еще одной причиной, по которой глобальные OEM-производители выбирают Deeply. Система поддерживает более 20 вариантов промышленных датчиков, включая фиксированные направленные микрофоны, микрофоны-браслеты и решетчатые микрофоны для зон с высоким уровнем шума, что позволяет гибко работать на динамичных производственных линиях с изменяющимися путями перемещения рабочих. Результаты проверки (OK/NG) могут в реальном времени связываться с MES или PLC-системой завода, капитализируясь в виде отслеживаемых данных.
Генеральный директор Deeply Суджи Ли заявила, что обнаружение звука защелкивания разъемов ранее считалось трудно поддающимся полной автоматизации, но акустическое решение на основе ИИ доказало, что эта проблема может быть решена на глобальных производственных линиях. Поскольку несколько глобальных автопроизводителей и производителей комплектующих, включая североамериканских, обратились с запросами о сотрудничестве, компания, используя Automate 2026 как возможность, намерена полностью выйти на североамериканский рынок со сложной производственной средой и возглавить AI-трансформацию на производственных площадках. Стенд Deeply находится в Северном павильоне #33046, где планируется демонстрация решения Listen AI для диагностики звука защелкивания разъемов, а также запуск сотрудничества с североамериканскими автомобильными OEM и производителями комплектующих первого уровня. Выставка продлится четыре дня, начиная с 22 июня.
Компания Deeply, специализирующаяся на акустических решениях на основе ИИ, реализует «машинный слух» с помощью собственной технологии анализа невербального звука на основе ИИ, управляя безопасностью в промышленных местах и повседневной жизни. Её промышленное решение для анализа звука на основе ИИ «Listen AI Industrial» используется для автоматизации контроля качества продукции, который ранее зависел от человеческого слуха, путем различения малейших различий в звуках компонентов, что позволяет проводить шумовое обнаружение промышленных деталей, таких как исполнительные механизмы, двигатели, шестерни, а также обнаружение звука защелкивания компонентов. В настоящее время оно поставляется группе H (автопроизводитель), компании Hyosung Electric и Корейской железнодорожной корпорации. Решение для анализа звука в сфере общественной безопасности «Listen AI Safety» обеспечивает безопасность в зонах визуальной слепоты, таких как туалеты, раздевалки и слепые зоны, путем распознавания звуковых сигналов, включая крики, громкую речь, плач и крики о помощи. Это решение уже используется в правительственном комплексном спортивном комплексе Седжон, национальном парке Нэджансан, транспортной корпорации Инчхон и курорте Канвон, а также экспортируется на глобальные рынки, включая Министерство внутренних дел Сингапура, Таиланд и Вьетнам.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
