FOR UMIDDELBAR UTGIVELSE nr. 3255

Denne teksten er en oversettelse av den offisielle engelske versjonen av pressemeldingen, og den er kun ment som et praktisk referanseverktøy. Du finner detaljene og spesifikasjonene i den originale engelske versjonen. Dersom tekstene ikke stemmer overens, er det den originale engelske versjonen som gjelder.

Atferdsanalyse-AI oppdager små forskjeller i menneskelige bevegelser

Oppnår rask analyse uten tidligere maskinlæring

PDF-versjon (PDF:413.8KB)

TOKYO, 13. februar 2019 – Mitsubishi Electric Corporation (TOKYO: 6503) kunngjorde i dag at de har utviklet en unik kunstig intelligens (AI) for atferdsanalyse ved hjelp av selskapets AI-teknologi Maisart®*. Selv uten tidligere maskinlæring kan den nye teknologien oppdage små forskjeller i menneskelige bevegelser som det er vanskelig for folk å legge merke til. Dette kan være nyttig for å analysere menneskelig atferd på forskjellige områder, som for eksempel analyser av en samlebåndsarbeiders bevegelser, for å hjelpe til med å eliminere unødvendige bevegelser og dermed forbedre produktiviteten.

*Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the-ART in technology (Mitsubishi Electrics AI skaper det aller beste innen teknologi)

Flytdiagram for atferdsanalyse-AI

Hovedegenskaper

1)
Oppnår rask behandling uten tidligere maskinlæring
– Behandler atferdsanalyse med høy hastighet, i løpet av noen få sekunder eller minutter, mindre enn en tjuedel av den tiden som kreves av selskapets vanlige AI-metode.

Den nye teknologien analyserer menneskelige bevegelser umiddelbart etter å ha samlet inn nødvendige data og fokuserer på likheter i gjentatte bevegelser. Teknologien er enkel å bruke på arbeidssteder fordi den i motsetning til vanlig atferdsanalyse-AI ikke krever maskinlæring som involverer store mengder læredata som må innføres manuelt. Atferdsanalyse kan utføres med høy hastighet, i løpet av bare noen få sekunder eller minutter, som er mindre enn en tjuedel av den tiden som kreves av selskapets vanlige metode. Analyser kan utføres raskt på arbeidssteder for å gi rask tilbakemelding for å forbedre arbeidernes effektivitet.
2)
Oppdager små forskjeller i hver persons bevegelser for å identifisere unødvendige bevegelser
– Ved hjelp av posisjonsdata for å måle menneskelige bevegelser beregner den grensene mellom bevegelser (driftselementer), bestemmer standard bevegelsesmønstre for hver person og oppdager deretter avvik fra disse standardmønstrene, for eksempel litt annerledes eller unødvendige bevegelser.
– På samlebånd kan det brukes som et verktøy for å hjelpe arbeidere med å mestre optimale bevegelser og dermed øke effektiviteten for bedre produktivitet.

Når man analyserer samlebåndsarbeid utført i fabrikker, bruker teknologien sensorer til å måle den tredimensjonale posisjoneringen av begge hendene til en arbeider. Disse dataene gjør det mulig å finne ikke-standard bevegelser, som for eksempel små forskjeller i prosedyre eller unødvendige bevegelser. I begynnelsen følger AI med på bevegelser som gjentas i en viss rekkefølge, som for eksempel å montere en del og skru den fast. Den deler måledataene likt som den innledende verdien og setter midlertidig grenser for hver bevegelse. Etterpå trekker den ut bølgeformen for hver bevegelse og sammenligner den med måledataene for å oppdatere og fastslå bevegelsesgrensene. Beregnede bevegelser justeres for automatisk å finne standard bevegelsesmønstre. Til slutt, ved å sammenligne bevegelsesmønsteret trukket ut fra måledata med det standard bevegelsesmønsteret kan den oppdage ikke-standard bevegelser.

Merk at pressemeldingene er riktige på publiseringstidspunktet, men de kan endres uten varsel.