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.