如果一定要说疫情给制造业带来了什么好处的话,那就是它迫使我们所有人寻找创新的方法保持运营,保持生产力并确保所有员工的安全。此外,它还成了增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和数字孪生等创新技术的催化剂。
在过去几年中,这些技术彻底改变了包装设计和加工,为提高效率、增强创造力以及改善客户与原始设备制造商(OEM)之间的合作开辟了新途径。
让我们深入了解一下这些技术各自的优势,看看它们是如何促进包装行业以及客户与原始设备制造商之间的合作的。
1、改进培训计划、教育和标准化说明
包装制造商可以利用AR和VR技术来改进培训计划、虚拟教育模拟和标准化作业指导。
虚拟培训环境改善了员工的培训方式。操作员和技术人员可以在没有任何不必要风险的情况下学习如何操作包装机械、遵守安全协议并排除潜在问题。这使员工掌握了必要的实践技能,从而提高了效率,减少了操作失误。
在机器上叠加技术信息,提供有关工艺和生产流程的数据以及预测性和预防性维护的数据,可以让工厂车间发生天翻地覆的变化。这减少了可能导致机器停机或者造成潜在伤害的问题。
数字化作业指导书使企业更容易实现标准化作业,并确保每个工作站的信息相同,从而缩短了时间,减少了失误并减轻了工人的认知负担。数字化作业指导书的另一个好处是,只需按下一个按钮,就能获得多种语言版本的作业指导书。
2、包装设计创新和快速迭代
包装设计师可以利用AR和VR技术,为他们的设计创建虚拟原型和3D模型。这种身临其境的体验使他们能够在模拟的真实世界环境中评估包装构思,获得对产品外观、功能和用户体验的宝贵见解。这就节省了设计实体模型要花费的时间和资源,让他们能够更快地对设计进行迭代和创新。
VR和AR还可以实现包装构思的可视化和微调,从而提高创造力、降低成本并加快开发进程。设计师可以思考产品的外观和感觉,并且在创建可能耗费时间和金钱的实体版本之前进行各种修改。
在包装设计中整合数字孪生技术,可以在整个生命周期内对其性能和行为进行持续监控。设计师可以利用实时数据和分析来优化设计,以提高耐用性、可持续性和成本效益,从而满足客户的期望。
3、真实世界测试、验证和质量保证
AR和VR模拟与数字孪生技术相结合,可以在各种条件下对包装设计进行真实测试。制造商和客户可以虚拟模拟产品的处理、运输和存储。他们还可以在投入生产前找出潜在的缺陷和漏洞。这样可以减少设计缺陷,最大限度地减少损耗,并最终节约成本。
AR指导型解决方案还可以在数字化作业指导书的任何步骤纳入快速检查,而不会影响周期时间。每次检查都会立即记录在案,有助于尽早发现潜在的问题。
制造商可以利用这些数据评估他们的流程,找出需要改进的地方。这些信息可以在公司内部分享,并与利益相关者和合作伙伴共享。
4、加强客户、原始设备制造商和劳动者之间的协作
通过使用 AR、VR 和数字孪生技术,客户、原始设备制造商和劳动者之间的协作都得到了改善。这些技术都打破了地理屏障,无论身处何地,都能实现无缝沟通与协作。
通过使用可穿戴设备,工人现在可以与设备和机器进行数字互动。异地工程师可以与现场操作人员沟通,快速有效地解决任何机械问题。
通过交互式虚拟会议和设计会议,相关人员可以共同探讨包装构思、分享想法并进行实时调整。客户可以与三维可视化产品进行虚拟互动。然后,企业可以推动动态反馈循环,从而培养创造力,确保最终设计符合所有要求和期望。
此外,AR还可用于营销和销售工作,为消费者创造互动体验,提高参与度。客户可以虚拟试用产品,了解产品的工作方式,从而更好地了解产品的价值,增加购买的可能性。
随着这项技术的不断进步,我们可以期待可持续包装解决方案取得更大的进步,全球包装行业的联系也会更加紧密。拥抱AR/VR和数字孪生技术不仅仅是一种趋势,更是一种变革力量,它将在未来数年内塑造包装设计的未来。
好文章,需要你的鼓励
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。