【虹科】如何制定数字化可追溯性流程

数字化转型近期已成为一个热门词汇，尤其是对于拥有高价值制成品和高度管制行业的市场。但是，究竟数字化转型的哪个方面真正引起了人们的关注？它仅仅涉及数字化所有基于流程的想法，还是人们渴望得到更深层次的东西？

数字化可追溯性是数字化转型（DX）愿望清单上的首个要求

可追溯性在生产过程中起到关键作用。如果你需要追溯一项客户投诉以确定根源分析，你需要花时间追溯到流程中的每一个点，以确定错误逃逸所在的位置。也许你需要追溯来查明导致市场召回产品的具体原因。使用纸质程序人工启动追溯步骤，可能既费时又费钱。

将可追溯性程序转化为数字过程可以显著地影响效率，并提供更多数据来进一步改善基于纸件的过程。据统计，利用数字工具的公司在表现上往往优于数字化之前。这是因为他们更具备利用相关工具处理追溯性投诉的能力，这些工具为他们提供了相关数据，防止今后再次发生已经发生的错误。

我们在近期对各大制造商进行的一项调查惊讶地得知，仍有大量的关键流程仍由人工操作。然而，消费者已经开始期望在产品和品牌责任方面达到更高的质量标准，充分理解制造商有了较为先进的机器和技术，因此他们的期望可以（而且应该）得到满足。

消费者已经在他们的日常生活中使用并依赖可追溯性服务，期望在包裹通知邮件中收到一张包含日期、时间和地址等附带信息的照片，以此证明交付成功。这种日益增长的期望只会给制造业带来了进一步的压力，尤其是在质量控制和改善可追溯性方面。

幸运的是，这并不复杂

机器视觉项目专用高质量相机的成本实质上已成为重点。多亏规模庞大的智能手机产业，高质量的小型相机无处不在，而且不断改进，这使得计算机视觉和人工智能比以往任何时候都更轻松地被整合到工厂自动化应用中。

通过四个步骤即可建立专属于你的数字化追溯视觉系统

1. 首先，你需要一台相机

当今相机选择诸多，无论是智能手机、网络摄像头、数码单反相机还是工业级机器视觉相机。在挑选相机时，你希望收获能自动对焦的相机。这部相机需要能够清楚地检测并聚焦于目标，因此无需花费额外时间来调整焦点。从图像质量的角度来看，你也想确保你能够在各种照明条件下捕捉到你所寻找的细节水平。

使用诸如GigE Vision和USB3 Vision符合机器视觉标准的相机，或支持UVC的网络摄像头相机，为使用标准协议的软件提供了一种简单的接口方式。这将使软件集成变得更轻松，省去了手动移动文件或使用SD存储卡的步骤，这些步骤可能极为耗费时间。

你可能认为选择智能手机更为方便，但有些厂区不允许设备进入生产车间，你仍然会面临将照片传输到你的数据库/存储库的挑战，拖慢了进程，因此它们被持续使用的可能性极小。

2.接着，你需要一台主机

你需要一台能够连接到相机以检索图像的个人计算机。你可能希望在工厂的成品品质管制区指定一台专用个人计算机作为扫描工作站。专用站允许任何人员随时收集图像，或按批号或条形码访问存储的图像。该独立运作的站点的另一个优势是尽职，可以在多名操作人员之间共享，而不是依靠个别操作员和他们的工作站个人计算机来拍摄快照。

3.然后，插入条形码扫描仪

条形码在工厂里随处可见，因此在该过程中，我们将假设你已经有了条形码。如果你没有条形码，请记住，插在个人计算机上的条形码扫描器将会用得着，以避免键入（或错误键入）产品信息。无论你是对你生产的各个产品进行序列化，还是按工单进行序列化，将代码与图像的文件名一起保存，都可以省下大量的追溯时间。图像在几分钟内可以根据产品条形码进行全面搜索，为今后省时省力。

4.最后选择一个存储库，无论是内部存储还是基于云的存储

你希望能够压缩照片，并调整压缩等级至一个合适的水平，以便你能在不损失太多细节的情况下缩小照片的文件大小。亲自建立一个系统可能涉及调整和测试。如果没有压缩数据，你会发现你的存储空间相当快地被用尽。正如我们上面所讨论的那样，因此你将根据产品的序列号将你的照片整理到文件夹里。许多云存储服务允许你为文件添加标签或标记，以实现高效的搜索功能。

你也可能认定，云存储不是你数据存储的正确方法。虽然其优势是不必担心建立服务器和应用程序，或支持整个基础设施，但视你的产品政策（即高度敏感的数据）而定，你可能认定内部部署是最适合你的方法。

如果你更喜欢云存储库的优势，但又不想从事任何 IT 基础设施的建设，诸如 Microsoft SharePoint、OneDrive、Google Drive 和 Dropbox 等基于云存储的解决方案会很合适。

如果安全和数据隐私是重中之重，那么你可以选择内部存储解决方案，这可能是一个简单的网络驱动器或上述存储解决方案的内部版本。内部部署的优势包括你可以更好地控制您的数据以及数据的安全性，但要承担更多的内部 IT 成本来建立和维护基础设施。

寻找立即可用的产品

构建可追溯性摄像系统的所有部件在市场上都是现成的，但是整合所需的时间，甚至是使用定制软件开发应用程序，可能会因为其他正在进行的项目和日常工作而无法承担。

我们成套的立即可用解决方案是复杂定制摄像系统的替代方案，预装了可定制的无代码应用程序，包括一个专门为数字化追溯开发的应用程序。关注以下产品及应用，深入了解视觉检测专用AI解决方案和数字化转型工具。

虹科-AI网关

关键特点：

1. 与现有的检测硬件、软件和终端用户流程配合
2. 支持的GigEVision、USB3 Vision、CameraLink或MIPI等多种接口协议
3. 强大的NVIDIA GPU可以部署开源或自定义算法，包括预先训练好的TensorFlow深度学习模型和使用OpenCV等开源库开发的Python plug-ins

虹科AI软件平台

关键特点：

直观的、基于web的eBUS AI Studio平台允许任何用户（从非程序员到高级开发人员）设计、培训、测试和部署自己的AI和计算机视觉插件