Giám sát điểm mù của người lái do tải trọng theo thời gian thực để ngăn va chạm. Cảm biến không dây tháo rời được gắn linh hoạt lên hàng hóa để loại bỏ hoàn toàn điểm mù.

Phát hiện chuyển động đột ngột của người lao động và cảnh báo theo thời gian thực để ngăn chặn tai nạn. Giúp tài xế nhận diện vị trí công nhân trong vùng hoạt động để giảm rủi ro.

Theo dõi vị trí và lộ trình di chuyển của tải nặng theo thời gian thực để ngăn va chạm. Phát hiện rủi ro giữa vật nâng, cấu trúc và công nhân trong khu vực làm việc.

Phát hiện chính xác cấu trúc thay đổi như khối tàu lớn để loại bỏ rủi ro va chạm. Sử dụng LiDAR đo khoảng cách thực và giám sát môi trường xung quanh liên tục.

Theo dõi vị trí và trạng thái của khối trong quá trình lắp ráp theo thời gian thực để hình dung tiến độ tổng thể. Theo dõi thời điểm bắt đầu, di chuyển và hoàn thiện để xác định rõ giai đoạn lắp ráp.

Ghi lại trạng thái các bước sản xuất (gia công→sơn→kiểm tra) theo thời gian thực. Giúp nhận diện nhanh các bước bị trễ hoặc thiếu.

Theo dõi vị trí và trạng thái công nhân trong không gian làm việc theo thời gian thật để giảm rủi ro va chạm. Cảnh báo khi công nhân nằm trong vùng hoạt động của máy móc.

Trực quan hóa tỷ lệ hoàn thành và tiến độ của toàn bộ quy trình, giúp dễ dàng nắm bắt trạng thái và vị trí hiện tại. Cho phép phát hiện nhanh các điểm nghẽn hoặc bước bị thiếu thông qua cái nhìn toàn cảnh quy trình.

Theo dõi cách các bộ phận, khối và vật liệu di chuyển và phân bổ trong không gian làm việc qua tọa độ không gian. Phân tích hành lang đi lại lặp lại, lộ trình dư thừa và giao nhau để tối ưu hóa luồng vật liệu.

Tích hợp và hiển thị lộ trình của thiết bị hạng nặng như xe nâng và transporter. Xác định các khu vực tắc nghẽn, đoạn chạy nhanh và tần suất dừng để nhận diện vùng nguy hiểm.

Đánh giá mật độ người và thiết bị theo khung thời gian để đo mức độ quá tải hoặc sử dụng thấp. Sử dụng để thiết kế lại khu vực nghỉ, làm việc và lưu trữ cùng thiết lập khoảng cách an toàn.

Hệ thống học từ các tình huống tiếp cận gần, lịch sử va chạm và khu vực tắc nghẽn lặp lại trong không gian để dự đoán khu vực có nguy cơ tai nạn cao. Từ đó xác định trước vùng nguy hiểm và tích hợp với hệ thống cảnh báo theo thời gian thực.