Dostosuj preferencje dotyczące zgody

Używamy plików cookie, aby pomóc użytkownikom w sprawnej nawigacji i wykonywaniu określonych funkcji. Szczegółowe informacje na temat wszystkich plików cookie odpowiadających poszczególnym kategoriom zgody znajdują się poniżej.

Pliki cookie sklasyfikowane jako „niezbędne” są przechowywane w przeglądarce użytkownika, ponieważ są niezbędne do włączenia podstawowych funkcji witryny.... 

Zawsze aktywne

Niezbędne pliki cookie mają kluczowe znaczenie dla podstawowych funkcji witryny i witryna nie będzie działać w zamierzony sposób bez nich. Te pliki cookie nie przechowują żadnych danych umożliwiających identyfikację osoby.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Funkcjonalne pliki cookie pomagają wykonywać pewne funkcje, takie jak udostępnianie zawartości witryny na platformach mediów społecznościowych, zbieranie informacji zwrotnych i inne funkcje stron trzecich.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Analityczne pliki cookie służą do zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z witryną. Te pliki cookie pomagają dostarczać informacje o metrykach liczby odwiedzających, współczynniku odrzuceń, źródle ruchu itp.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Wydajnościowe pliki cookie służą do zrozumienia i analizy kluczowych wskaźników wydajności witryny, co pomaga zapewnić lepsze wrażenia użytkownika dla odwiedzających.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Reklamowe pliki cookie służą do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych reklam w oparciu o strony, które odwiedzili wcześniej, oraz do analizowania skuteczności kampanii reklamowej.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Other projects

Our artificial intelligence enhances quality in the automotive industry.

Artificial intelligence analyzing images has various applications, including its implementation in the automotive industry. Upon the request of AURES Sp. z o.o. from Sosnowiec, we developed a workstation employing artificial intelligence to assist in maintaining the quality of packing elements.

By employing a tracking camera to monitor the packer’s movements, the workstation can verify whether the packed element is placed in the correct packaging. Previously, human error occasionally occurred. Currently, the workstation triggers an audible and visual alarm when the packer makes a mistake, alerting them to the potential error. Additionally, the workstation has been equipped with QR code readers, as the produced parts are marked with these codes. The readers verify the accuracy and readability of the QR codes.

The operational model of the workstation is depicted in the diagram below:

The actual workstation was developed based on the model. Below is a simple user interface along with an image during the system’s operation. The image contains information about the recognized element, confirms the correctness of the packer’s actions, and provides details about the type of error made:

“In the next picture, you can see that the system correctly identified the removed element and confirmed the accuracy of reading the QR code:

The application has been operational at the client’s site for several months. Tests have confirmed its proper functioning and effectiveness in error elimination.

If you would like to know more, feel free to contact us at: biuro@pumaa.tech