- Konu Yazar
- #1
Endüstriyel makine görüşünde dünya lideri Cognex Corporation (NASDAQ: CGNX), yapay zeka (AI) destekli denetimi basitleştirmek ve üretim operasyonları genelinde ölçeklendirmek için tasarlanmış işbirliğine dayalı AI görüntü işleme geliştirme ortamı OneVision™'ın genel kullanıma sunulduğunu duyurdu. Bu gelişme, üreticilerin AI görüntü işleme teknolojisini küresel çapta benimsemesinde önemli bir dönüm noktası.
─────────────────────────
💡 Hızlı Benimseme ve Küresel Yayılım
Haziran 2025'teki beta lansmanından bu yana, dünya genelinde 100'den fazla müşteri, AI destekli görüntü işleme geliştirme ve dağıtımını hızlandırmak için OneVision'ı kullandı. Birçok şirket, tek hatlı uygulamalardan çok lokasyonlu dağıtımlara aylarca süren süreçler yerine günler içinde geçiş yaptı. Bu ivme, üreticilerin izole AI pilot projelerinden bağlantılı, kurumsal çapta denetim stratejilerine doğru ilerlemesini yansıtıyor.
─────────────────────────
⚙️ Ölçeklenebilir AI Görüntü İşleme için Bulut-Uç Mimari
OneVision, endüstriyel AI'da süregelen bir zorluğa çözüm getiriyor: gelişmiş görüntü işleme uygulamalarını kurumsal ölçekte karmaşıklık yaratmadan veya üretimi yavaşlatmadan dağıtmak. Bu platform, AI modellerinin bulutta eğitildiği, yönetildiği ve denetlendiği, denetimin ise gerçek zamanlı ve güvenilir yürütme için Cognex görüntü işleme sistemlerinde uçta (edge) çalıştığı bir bulut-uç mimarisi sunuyor.
Müşteriler artık üretim görüntülerinin toplanmasından etiketlenmesine, modellerin iyileştirilmesine kadar tüm AI yaşam döngüsünü merkezi olarak yönetebiliyor ve güncellemeleri küresel cihaz filolarına tutarlı bir şekilde dağıtabiliyor. OneVision, Cognex'in en yeni sistemleri olan In-Sight® 3900 ve In-Sight® 6900 ile çalışmak üzere optimize edildi.
[]Denetim süreçlerini lokasyonlar arasında standartlaştırma
[]Ekipler arası iş tekrarını azaltma
[]Ölçeklendirme maliyetlerini %50'ye kadar düşürme
[]Dağıtımlar arasında sürüm kontrolü ve tutarlılığı sağlama
─────────────────────────
📈 Müşteri Başarıları: Pilotlardan Küresel Ölçeğe
Otomotiv, elektronik, gıda ve içecek, sağlık gibi sektörlerdeki müşteriler, daha hızlı AI uygulama geliştirme, iyileştirilmiş verim ve daha tutarlı denetim sonuçları elde ederken, uzmanlık gereksinimini azaltıyor ve dağıtımları küresel olarak ölçeklendiriyor.
🎯 Essity: AI Denetim Geliştirmesi – Bir Yıldan Bir Güne
Essity'den Amin Tajeddine, "Önceki yaklaşımımızla güvenilir bir sızdırmazlık denetim uygulaması geliştirmek bir yıldan fazla sürüyordu ve kalite sorunları tüm parti iadelerine yol açabiliyordu. OneVision ile bir günden kısa sürede uygulanabilir bir çözüm oluşturabildik. OneVision'ın basitliği ve kullanım kolaylığı, geliştirme çabasını önemli ölçüde azalttı ve AI görüntü işleme uygulamalarının operasyonlarımız genelinde ne kadar hızlı ölçeklenebileceğine dair bize güven veriyor." dedi.
🌐 Schneider Electric: Küresel Ölçek için AI Denetimini Standartlaştırma
Schneider Electric'ten Christophe Ernis, "OneVision, AI denetim standartlarını merkezi olarak geliştirmemize ve doğrulamamıza, ardından aynı modelleri dünya çapındaki operasyonlarımıza dağıtmamıza olanak tanıdı. Bu yaklaşım, verimi iki katına çıkarmamıza, yanlış retleri önemli ölçüde azaltmamıza ve özel görüntü işleme uzmanlığına olan bağımlılığımızı azaltmamıza yardımcı oldu. En önemlisi, en iyi uygulamaları fabrikalarımız genelinde güvenilir bir şekilde ölçeklendirmek için tekrarlanabilir bir yol sunuyor." şeklinde konuştu.
🤝 3M: AI Görüntü İşleme Geliştirmede Hız ve İşbirliğini Artırma
3M'den Scott Daniels, "OneVision ile mühendislerimiz gerçek üretim görüntülerini hızlı bir şekilde etiketleyebilir, modeller oluşturabilir ve bunları çok daha az çabayla kameralara dağıtabilir." yorumunda bulundu.
─────────────────────────
🔮 Geleceğe Bakış
Genel kullanıma sunulmasıyla birlikte Cognex, üreticilerin küresel üretim ağlarında operasyonel verimliliği artırmak için ölçeklenebilir AI görüntü işleme talepleri arttıkça OneVision için ivmenin hızlanmasını bekliyor. Bu teknoloji, endüstriyel otomasyonun geleceğini şekillendirmede kilit bir rol oynayacak.


















