AR眼镜赋能船舶巡检:打造智能化运维新方案

简介: AR眼镜赋能船舶智能巡检,破解传统模式漏检多、环境恶劣、响应慢、培训长等痛点。融合二维码/RFID识别与虚实交互,实现巡检自动化、维修远程协同,单次巡检从4小时缩至1.5小时,故障修复效率提升50%以上,年省成本超80万元/船,漏检率降至10%以下,助力船舶运维高效安全。(236字)

在船舶运维中,巡检是保障航行安全的关键环节,但传统模式长期受困于多重痛点:
设备密集且结构复杂,依赖船员经验易导致漏检;
机舱高温高湿、甲板颠簸等严苛环境,增加人工记录难度;
远海作业时,故障处理依赖专家登船,响应滞后;
新船员培训周期长达 3-6 个月,难以快速适配岗位。
针对这些问题,AR 眼镜应用技术方案为船舶巡检提供智能化解决方案。
从核心应用场景来看,AR 眼镜可覆盖巡检全流程。日常例行巡检时,扫描设备二维码或 RFID 后,系统自动推送标准检查项,如主机水温、油压等参数阈值,船员无需手动对照纸质清单,仅通过语音或手势即可记录数据,若发现管道渗漏等异常,标记信息会自动关联设备 ID 与时间戳,彻底解决人工记录易出错、难追溯的问题,单次巡检时间可从 4 小时缩短至 1.5 小时。
设备故障维修场景中,AR 眼镜的虚实融合能力尤为关键。面对发动机、分油机等复杂设备,AR 可叠加内部结构示意图与拆解步骤,如 “先拆左侧固定销,再松 3 号螺栓”,引导船员精准操作。若遇疑难故障,船员通过 AR 眼镜实时共享第一视角画面,岸基专家借助标注工具标记维修要点,实现远程协同,无需登船即可解决问题,故障修复时间缩短 50% 以上,单船年均节省专家差旅与停港成本 50-80 万元。
技术架构上,终端选用工业级 AR 眼镜;云端搭建管理平台,预存船舶 3D 模型、设备台账等数据,整合巡检数据与专家资源。图片2.jpg

从效益来看,该方案可实现巡检效率提升 60%、新船员培训周期缩短 50%,年节省成本超 80 万元 / 船,同时将漏检率降至 10% 以下,海事检查通过率达 100%。针对环境干扰、网络中断、人员适应等风险,可通过加装 UWB 信标、配备卫星通信模块、简化操作流程等措施应对。

相关文章
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
构建AI智能体:二十一、精准检索“翻译官”:qwen-turbo在RAG Query改写中的最佳实践
因为用户的自然提问方式与知识库的客观组织方式天生存在不可调和的差异。如果不进行改写,直接将原始查询用于检索,就如同让一个不懂检索的人自己去漫无目的地查字典,结果往往是找不到、找错了或找到的没法用。Query 改写是保障 RAG 系统可靠性、准确性和可用性的“第一道防线”和“核心基础设施”。它通过一系列技术手段,将用户的意图“翻译”成检索器能高效理解的语言,从而确保后续步骤能在一个高质量的基础上进行。
181 11
|
2月前
|
数据采集 算法 前端开发
AR眼镜在安防领域人脸识别技术方案|阿法龙XR云平台
基于AR眼镜的移动安防人脸识别系统,采用端-边-云协同架构,集成高清红外采集、轻量级人脸检测与多模式识别计算,实现毫秒级身份核验。支持本地、云端及执法终端协同比对,结合动态置信度优化与AR信息叠加,适用于大型场馆、边境巡检等场景,提升执法效率与精准度。(238字)
|
2月前
|
数据采集 运维 数据可视化
AR 运维系统与 MES、EMA、IoT 系统的融合架构与实践
AR运维系统融合IoT、EMA、MES数据,构建“感知-分析-决策-执行”闭环。通过AR终端实现设备数据可视化,实时呈现温度、工单等信息,提升运维效率与生产可靠性。(238字)
|
2月前
|
传感器 人工智能 运维
AR智慧运维系统介绍
阿法龙XR云平台是一款面向工业领域的增强现实(AR)智能化平台,助力企业实现数字化转型。平台集成智能巡检工作流、远程协助、AI视频验收、人脸识别等功能模块,支持AR眼镜与移动终端,提供虚实融合的运维体验。具备高度定制化能力,适配多种工业场景,提升运维效率与智能化水平。
|
3月前
|
传感器 运维 数据可视化
AR眼镜巡检系统在工业互联网的应用:AR+IoT
AR与IoT融合构建虚实闭环,IoT采集实时数据,AR直观呈现并交互,形成感知-分析-决策-行动高效闭环,提升运维效率。
|
4月前
|
传感器 人工智能 物联网
AR工业巡检方案有哪些功能?
XR云平台通过AR技术提升巡检、审核与质检效率与精度,实现故障记录、处理与报告全流程数字化。平台支持实时分步指导、自动报告生成、远程协作及结构化检查流程,确保操作规范,即使经验不足者也能高效完成任务。AR眼镜集成AI故障报告系统,支持照片、视频留证,结合物联网数据动态调整流程,全面优化检查体验与质量控制。
|
4月前
|
人工智能 算法 安全
AR眼镜在工业AI大模型识别的使用流程​
AR眼镜融合AI大模型,实现工业场景智能识别与预警,提升制造质量与安全。通过多模态模型适配、开源模型选型、端云协同部署及定向训练,打造高精度工业AI识别系统,助力制造业智能化升级。
|
2月前
|
人工智能 文字识别 运维
AR眼镜在巡检业务中的软件架构设计|阿法龙XR云平台
引入AR眼镜与AI融合的巡检方案,构建“端-边-云”协同架构,实现工单可视化、AR叠加数据、智能识别表计与异常、远程协作及自动报告生成,提升工业巡检效率与智能化水平。
|
1月前
|
传感器 人工智能 数据可视化
AI 驱动的 AR眼镜巡检技术方案:让工业缺陷识别更精准高效|阿法龙XR云平台​
针对电力、化工、制造等高风险场景,传统人工巡检效率低、漏检率高。我们推出AI+AR智能巡检方案,集成高清视觉与多传感器数据,采用轻量化YOLOv8-Nano和ResNet50模型实现缺陷实时检测与分级,结合ORB-SLAM3空间定位,在AR眼镜中精准叠加缺陷标注,识别准确率超95%,效率提升50%以上,助力巡检智能化、可视化、可追溯。
|
2月前
|
传感器 人工智能 安全
AR 巡检在工业的应用|阿法龙XR云平台
AR巡检技术广泛应用于电力、石化、制造、交通等行业,通过AR眼镜或平板实时叠加设备参数、历史数据及操作指引,提升巡检效率与准确性。支持远程协作、自动记录分析,并可在高危环境实现无人巡检,大幅降低安全风险,推动智能化运维升级。