Notre solution XR Maintenance permet aux techniciens d'effectuer des inspections mains libres à l'aide de lunettes intelligentes et de documenter les défauts par le biais d'audio, d'images et de vidéos à commande vocale gérées par une plateforme centralisée.
En fournissant des conseils étape par étape pendant le processus d'inspection, la solution augmente non seulement la sécurité du personnel, mais améliore également la qualité et la cohérence des inspections et sert d'outil de formation pour les nouveaux inspecteurs.
Utilise une technologie avancée pour convertir les mots prononcés en texte écrit, facilitant ainsi une documentation transparente sans transcription manuelle.
Permet l'enregistrement d'annotations ou d'observations verbales, garantissant ainsi une documentation précise et complète lors des inspections.
Permet de capturer des preuves visuelles par le biais d'images et de vidéos, améliorant ainsi la clarté et le détail des rapports d'inspection.
Équipés de microphones spécialisés qui réduisent les bruits de fond, ils garantissent des enregistrements clairs, même dans des environnements bruyants ou perturbés.
Ce mode permet d'enregistrer des données et des observations sans avoir besoin d'une connexion Internet, ce qui garantit un flux de travail ininterrompu dans des environnements distants ou hors ligne.
Génère automatiquement des rapports d'inspection détaillés à l'aide des données audio, des images et des vidéos capturées, rationalisant ainsi le processus de documentation.
Donnez une nouvelle dimension à votre projet. Transformez vos inspections de véhicules avec une technologie mains libres à commande vocale pour une sécurité et une efficacité accrues.
Il suit la distance parcourue par l'entraîneur à l'aide d'un micrologiciel avancé, d'optimisations de données et d'une surveillance NB-IoT, garantissant une prise en charge transparente du cycle de vie, de l'approvisionnement aux tableaux de bord d'analyse.
Utilise des caméras pour capturer des images en vue de la détection et de la classification des défauts, en employant des réseaux neuronaux pour catégoriser les images de wagons et identifier les défauts structurels.