Honeywell inclui realidade aumentada em plataforma de treinamento industrial

Tecnologia combina ambientes da vida real com recursos e conteúdo digital para aprimorar treinamento
Fonte: Assessoria de Imprensa
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A empresa operacional integrada Honeywell anunciou que está adicionando realidade aumentada ao seu Immersive Field Simulator (IFS), uma plataforma que usa a cópia digital de uma instalação física para fornecer treinamento direcionado e sob demanda para a força de trabalho industrial.

O novo Immersive Equipment Views (Equipamentos de Visão Imersiva) da empresa, um aplicativo iOS exclusivo para iPad, combina ambientes da vida real com recursos e conteúdo digital para proporcionar um treinamento significativo e útil fora da sala de aula. Os usuários industriais, que ainda têm a opção de soluções completas de realidade virtual e mista, agora podem optar por treinar funcionários com segurança através de um tablet, de qualquer lugar, sem quaisquer tipos de treinamento adicionais.


Realidade aumentada e automação

O uso de realidade aumentada e automação para resolver problemas de força de trabalho possibilita o alinhamento do portfólio da Honeywell com três megatendências atraentes: automação, o futuro da aviação e transição energética.

"À medida que a indústria trabalha para recuperar décadas de experiência perdida com a aposentadoria de uma força de trabalho experiente, o Honeywell IFS oferece uma maneira segura e interativa de preparar as novas gerações em primeira mão.", disse Jose Simon, vice-presidente e gerente geral para a divisão de Automação Industrial da Honeywell da América Latina. "A Honeywell está comprometida em agregar valor e eficiência à força de trabalho de nossos clientes e à indústria, globalmente."

Com o seguimento de Immersive Equipment Views da Honeywell, combinados à ofertados Immersive Field Simulator (Simulador de Campo Imersivo), os trainees agora podem solucionar problemas e concluir tarefas do mundo real partir de um iPad. Além disso, os usuários têm acesso a informações detalhadas sobre peças e componentes internos dos equipamentos, leitura de máquinas baseada em código QR e um centro educacional de modelos e conteúdo para um aprendizado mais abrangente.

 

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