传统巡检耗费人力，如何提升效率？

      在工厂，巡检是有效保证设备运行安全和稳定的一项重要环节。巡检的目的在于及时掌握设备运行情况，发现设备异常情况及运行环境可能存在的安全隐患，采取有效措施，防患于未然。

      传统的巡检作业，主要通过人工方式，定期对设备和环境进行评估判断。然而，随着巡检作业的精益化发展，人工巡检的弊端也随之显现——人力消耗大，人工巡检不及时，巡检效率低，劳动强度也大... ...

      如何实现更高效、更安全、更智能的巡检作业，成为企业探索的方向。也正是在这样的背景之下，智能巡检机器人应运而生。

      安防机器人自动回冲难题制约提效

      今天的案例客户就是这样一家智能巡检机器人生产企业。

      早期的巡检机器人智能化、自动化程度较低，特别是在充电环节，还需要人工操作对巡检机器人进行充电。虽然与人工巡检相比已经在很大程度上提升了效率，但是人工充电环节成为了制约巡检机器人效率进一步提升的关键。

      客户希望巡检机器人在获取充电桩位置后，通过充电桩特征识别定位，然后规划路径并自主回充电桩充电。这样可以进一步提升巡检机器人的智能化和自动化程度，为工厂降本增效。

      然而因为客户本身缺少OpenCV的相关算法技术人才，无法落地项目，只得求助外援，经朋友推荐找到了飞援。

      快速匹配算法人才，帮助落地项目

      在了解到客户的需求痛点后，飞援在人才库中为客户匹配了视觉算法项目经验丰富的算法工程师牛工，并在24H内为客户组织了线上需求沟通会。牛工在与客户沟通需求后，给出了客户解决方案建议，在飞援与客户完成商务流程后立马投入到了项目中，在1个月内即落地了项目，实现了客户想要的效果。

      智能时代，万物互联，也为工厂、城市、交通、家居等等都装上了智慧的“大脑”，而算法就是开启智慧的关键钥匙。飞援作为程序员灵活用工平台，为客户提供各类算法人才，帮助客户有效落地项目，实现智能化升级。