Које су предности коришћења вештачке интелигенције у контроли квалитета?

Индустријска контрола квалитета пролази кроз трансформацију. Док су системи за обраду слика засновани на правилима или ручне визуелне инспекције били стандардна пракса деценијама, употреба вештачке интелигенције (ВИ) отвара потпуно нове могућности. Методе засноване на ВИ револуционишу индустријску обраду слика и чине производне процесе ефикаснијим, робуснијим и исплативијим.

Апстрактни приказ дигиталног кода и токова података у јарким бојама, симбол за вештачку интелигенцију и индустријску дигитализацију.
Системи за обраду слика подржани вештачком интелигенцијом нуде кључне предности.

Како вештачка интелигенција подржава производне процесе

Традиционални системи за обраду слика раде са фиксним правилима и алгоритмима. Ово добро функционише све док су процеси високо стандардизовани и док се јављају само минимална одступања. У стварности је, међутим, често другачије: материјали се разликују по боји и структури, производна окружења се мењају, на пример, због променљивих услова осветљења, а производи показују природне разлике у облику, површини или текстури. Чим се ова варијанса повећа, традиционални системи достижу своје границе. Они имају тенденцију да погрешно одбаце савршено добре делове, феномен познат као псеудо-одбацивање, или да не успеју да открију неисправне делове, феномен познат као клизање.

Резултат: повећани трошкови, неефикасни процеси и, у најгорем случају, проблеми са квалитетом за крајњег купца. Системи вештачке интелигенције нуде решење: Они толеришу природне варијације и флексибилно детектују одступања. Притом, они комбинују предности људског визуелног прегледа – као што су флексибилност и контекстуално разумевање – са брзином и поновљивошћу рачунарски потпомогнутих система.

Шта је тачно вештачка интелигенција (AI)?

Вештачка интелигенција (ВИ) је кровни термин за технологије које омогућавају машинама да самостално решавају задатке – често инспирисане људским размишљањем.

  • Машинско учење: Системи уче обрасце и односе директно из узорних података. Уместо ручног дефинисања сваког правила, сам систем „препознаје“ како се улази преводе у излазе.
  • Дубоко учење: Специјализовани облик машинског учења заснован на вишеслојним неуронским мрежама. Ова архитектура омогућава препознавање чак и веома сложених образаца и пружање прецизних резултата чак и под различитим условима.

Шта је посебно код њих: вештачка интелигенција се прилагођава, побољшава са сваким скупом података и стога се може поуздано и на начин који је спреман за будућност користити чак и у динамичним производним окружењима.

Како вештачка интелигенција оптимизује контролу квалитета

Иако су системи засновани на правилима доступни, контрола квалитета у многим индустријама се и даље обавља ручно. То је због велике варијансе могућих дефеката и ограничења људске пажње. Системи за обраду слика засновани на вештачкој интелигенцији нуде кључне предности овде: Они обезбеђују конзистентне и поновљиве процене засноване на великим скуповима података, значајно побољшавајући квалитет одлука. Истовремено, раде нон-стоп без замора, превазилазећи распон људске пажње. Резултати се документују аутоматски: Слике се чувају, генеришу се топлотне мапе и израчунавају се резултати, што одлуке чини транспарентним и пративним у сваком тренутку. Штавише, системи вештачке интелигенције могу се користити независно од доступности особља и скалабилни су. Захваљујући свом интуитивном раду, захтеви за обуком су значајно смањени, што компанијама штеди време и новац, а истовремено повећава поузданост процеса.

Контрола квалитета Wenglor сензорске машинске визије B60
Венглор Б60 Машински вид Паметна камера Контрола квалитета Делови за бризгање

Фокус на економске користи

Употреба вештачке интелигенције није само технолошки напредак, већ и економска предност :

  • Мање псеудо-отпада: Добри делови остају у процесу, ресурси се чувају, а продуктивност се повећава.
  • Мање клизања: Неисправни делови се рано откривају и уклањају из процеса – ово смањује ризике од поновног рада, повлачења производа и рекламација.
  • Повећана ефикасност: Вештачка интелигенција може да процени велике количине података у реалном времену, препозна обрасце и тако служи и као систем раног упозоравања.
  • Бржи повраћај инвестиције: Инвестиције у системе вештачке интелигенције често се брзо исплате због мањег отпада, смањених трошкова запослених и веће поузданости процеса.

Вештачка интелигенција нуди кључне конкурентске предности.

Употреба вештачке интелигенције у контроли квалитета даје компанијама одлучујућу конкурентску предност. Омогућава већу тачност и поузданост процеса, смањује трошкове кроз минимизирање отпада и растерећује квалификоване раднике, истовремено повећавајући ефикасност процеса. Штавише, вештачка интелигенција се може беспрекорно интегрисати у умрежене фабрике будућности. Ово трансформише контролу квалитета од пуке „неопходне контролне тачке“ у стратешки покретач вредности Индустрије 4.0. Компаније које рано усвоје вештачку интелигенцију не само да обезбеђују технолошку предност већ и постављају темеље за одрживи раст у све разноврснијем и подацима вођеном производном окружењу.

Б60 Паметна камера Венглор Контрола квалитета Делови за бризгање
Венглор Б60 паметна камера за контролу квалитета, делови за бризгање

аутор

Picture of Макс Мустерман

Макс Мустерман

Назив посла