AI omogućuje otkrivanje kvarova u tvornici

AI omogućuje otkrivanje kvarova u tvornici
U proizvodnoj industriji ključno je osigurati visoku kvalitetu proizvoda. Otkrivanje nedostataka igra značajnu ulogu u sprječavanju da neispravni proizvodi napuste proizvodnu liniju. S napretkom tehnologije umjetne inteligencije i računalnog vida, proizvođači sada mogu iskoristiti ove alate za poboljšanje procesa otkrivanja nedostataka u svojim tvornicama.
Jedan primjer je korištenje softvera za računalni vid koji radi na industrijskim osobnim računalima temeljenim na Intel® arhitekturi u tvornici istaknutog proizvođača guma. Upotrebom algoritama dubokog učenja ova tehnologija može analizirati slike i otkriti nedostatke s visokom točnošću i učinkovitošću.
Evo kako proces obično funkcionira:
Snimanje slika: kamere postavljene duž proizvodne linije snimaju slike svake gume dok prolazi kroz proizvodni proces.
Analiza podataka: Softver računalnog vida zatim analizira te slike pomoću algoritama dubokog učenja. Ovi su algoritmi uvježbani na velikom skupu podataka slika guma, što im omogućuje prepoznavanje specifičnih nedostataka ili anomalija.
Detekcija nedostataka: softver uspoređuje analizirane slike s unaprijed definiranim kriterijima za otkrivanje nedostataka. Ako se otkriju bilo kakva odstupanja ili abnormalnosti, sustav označava gumu kao potencijalno neispravnu.
Povratne informacije u stvarnom vremenu: Budući da softver za računalni vid radi na arhitekturi temeljenoj na Intel®industrijska računala, može pružiti povratnu informaciju proizvodnoj liniji u stvarnom vremenu. To omogućuje operaterima da odmah riješe sve nedostatke i spriječe daljnji nastavak proizvodnog procesa s neispravnim proizvodima.
Implementacijom ovog sustava za otkrivanje nedostataka omogućenog umjetnom inteligencijom, proizvođač guma ima koristi na nekoliko načina:
Povećana točnost: algoritmi računalnog vida osposobljeni su za otkrivanje čak i najmanjih nedostataka koje ljudski operater može teško prepoznati. To dovodi do poboljšane točnosti u prepoznavanju i kategoriziranju nedostataka.
Smanjenje troškova: Uočavanjem neispravnih proizvoda u ranoj fazi proizvodnog procesa, proizvođači mogu izbjeći skupa povlačenja, povrate ili pritužbe kupaca. To pomaže u smanjenju financijskih gubitaka i očuvanju reputacije marke.
Poboljšana učinkovitost: Povratne informacije u stvarnom vremenu koje pruža sustav umjetne inteligencije omogućuju operaterima da poduzmu trenutne korektivne radnje, smanjujući mogućnost za uska grla ili smetnje u proizvodnoj liniji.
Kontinuirana poboljšanja: Sposobnost sustava da prikupi i analizira goleme količine podataka olakšava stalna poboljšanja. Analiziranje uzoraka i trendova u otkrivenim nedostacima može pomoći u prepoznavanju temeljnih problema u procesu proizvodnje, omogućujući proizvođačima ciljana poboljšanja i poticanje općeg poboljšanja kvalitete.
Zaključno, korištenjem AI i tehnologija računalnog vida postavljenih na industrijskim osobnim računalima temeljenim na Intel® arhitekturi, proizvođači mogu značajno poboljšati procese otkrivanja nedostataka. Tvornica proizvođača guma izvrstan je primjer kako ove tehnologije pomažu u prepoznavanju i rješavanju nedostataka prije nego što proizvodi dospiju na tržište, što rezultira proizvodima više kvalitete i poboljšanom operativnom učinkovitosti.