在現(xiàn)代企業(yè)的發(fā)展進(jìn)程中，工人培訓(xùn)的成效直接關(guān)系到企業(yè)的生產(chǎn)力與競(jìng)爭(zhēng)力。然而，傳統(tǒng)培訓(xùn)方式弊端叢生，嚴(yán)重制約了員工技能提升與企業(yè)的高效運(yùn)營。?

傳統(tǒng)培訓(xùn)主要依賴人工觀察評(píng)估，這種方式效率低下且主觀性強(qiáng)。培訓(xùn)師在面對(duì)眾多學(xué)員時(shí)，難以精準(zhǔn)捕捉每一個(gè)細(xì)微動(dòng)作，導(dǎo)致信息遺漏。而且，人的主觀判斷易受情緒、經(jīng)驗(yàn)等因素干擾，使得評(píng)估結(jié)果缺乏客觀性。同時(shí)，傳統(tǒng)培訓(xùn)多采用統(tǒng)一模式，忽視了學(xué)員的個(gè)體差異。每個(gè)工人的技能基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)速度和認(rèn)知風(fēng)格各不相同，但傳統(tǒng)培訓(xùn)一概而論，無法滿足個(gè)性化需求。這不僅可能讓部分學(xué)員接受過度訓(xùn)練，浪費(fèi)時(shí)間與資源，還可能使其他學(xué)員訓(xùn)練不足，技能提升受限。

?AI數(shù)字化框架以創(chuàng)新技術(shù)為核心，將物聯(lián)網(wǎng)（IoT）與人工智能（AI）深度融合，借助機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）技術(shù)，用于改進(jìn)和個(gè)性化從事體力勞動(dòng)密集型工作的工人的培訓(xùn)，為工人培訓(xùn)帶來前所未有的變革。在這一變革中，Movella的 Xsens Awinda 發(fā)揮著關(guān)鍵作用。這款先進(jìn)的可穿戴設(shè)備配備了17個(gè)IMU傳感器，能夠以60Hz的頻率從100m范圍內(nèi)精確收集工人身體各部位的數(shù)據(jù)，包括手腕、前臂、上臂、肩膀、腳部、小腿、大腿、臀部、胸部和頸部等。

其全面的數(shù)據(jù)采集能力為框架提供了豐富且精準(zhǔn)的信息，為后續(xù)的分析與評(píng)估奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。通過這些傳感器收集的數(shù)據(jù)，AI數(shù)字化框架能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)工人的身體運(yùn)動(dòng)，如關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)、移動(dòng)和加速度等，進(jìn)而生成高度精確的數(shù)字孿生模型，真實(shí)還原工人的工作場(chǎng)景?；诖耍旌螱AN - ML活動(dòng)分類模型發(fā)揮作用，準(zhǔn)確識(shí)別各類工作活動(dòng)，準(zhǔn)確率高達(dá)99%。在技能熟練度評(píng)估方面，ML模型對(duì)工人表現(xiàn)進(jìn)行深度剖析，對(duì)比不同學(xué)員數(shù)據(jù)，明確個(gè)體優(yōu)勢(shì)與不足。培訓(xùn)師據(jù)此制定個(gè)性化培訓(xùn)計(jì)劃，助力工人精準(zhǔn)提升技能。?

肉廠應(yīng)用案例

?在肉類加工行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用中，AI數(shù)字化框架框架與Movella產(chǎn)品Xsens Awinda緊密結(jié)合，展現(xiàn)出強(qiáng)大實(shí)力。工人以去骨和切片操作為例，該設(shè)備的17個(gè)IMU傳感器精準(zhǔn)捕捉工人手部及全身動(dòng)作，生成詳細(xì)數(shù)據(jù)，為框架準(zhǔn)確識(shí)別工作活動(dòng)提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，使企業(yè)能獲取工人操作的精準(zhǔn)信息。

兩名經(jīng)驗(yàn)豐富的男性參與者使用不同刀具進(jìn)行操作，產(chǎn)生八組活動(dòng)數(shù)據(jù)，收集于加工廠內(nèi)。數(shù)據(jù)收集時(shí)，傳感器傳輸數(shù)據(jù)，攝像機(jī)同步記錄，經(jīng)與數(shù)字雙胞胎數(shù)據(jù)標(biāo)注及預(yù)處理后用于模型訓(xùn)練。

模型選擇階段，對(duì)比多種ML模型后確定RF模型最優(yōu)。模型性能評(píng)估顯示，不同特征組合和傳感器數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率有別，雙手和全身數(shù)據(jù)組合及融合特定特征可提升準(zhǔn)確率，RF模型的混淆矩陣表明其活動(dòng)識(shí)別效果良好，GAN生成合成數(shù)據(jù)并結(jié)合SMOTE和ENN處理類別不平衡提升了準(zhǔn)確率。

技能熟練度分析方面，通過分析身體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、加速度及關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)，發(fā)現(xiàn)模型可確定工人參與度和工具有效性，如刀具鋒利度影響工人表現(xiàn)和運(yùn)動(dòng)，不同工人關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)也有差異。這些結(jié)果有助于提高工作熟練度，為培訓(xùn)改進(jìn)提供了方向，對(duì)企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)流程、提升效率和質(zhì)量具有重要意義。

潛力無限，持續(xù)創(chuàng)新?

展望未來，AI 數(shù)字化框架與 Movella Xsens 產(chǎn)品結(jié)合前景廣闊。我們將深挖 Xsens 產(chǎn)品潛力，拓展其應(yīng)用領(lǐng)域，從肉類加工行業(yè)推廣至制造業(yè)、物流等更多行業(yè)。

技術(shù)上，探索其新功能，協(xié)同框架升級(jí)，提升整體性能。同時(shí)加強(qiáng)與企業(yè)合作，定制個(gè)性化方案助力企業(yè)脫穎而出。

AI 數(shù)字化框架借創(chuàng)新技術(shù)與 Xsens 產(chǎn)品支持，為企業(yè)工人培訓(xùn)提供理想選擇，打破傳統(tǒng)束縛，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、個(gè)性化培訓(xùn)，引領(lǐng)培訓(xùn)進(jìn)入新時(shí)代，推動(dòng)企業(yè)高效、可持續(xù)發(fā)展。

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