AI maak dit moontlik om defekopsporing in die fabriek te maak

AI maak dit moontlik om defekopsporing in die fabriek te maak
In die vervaardigingsbedryf is dit van kardinale belang om te verseker dat hoë kwaliteit van die produk van uiterste belang is. Defekopsporing speel 'n belangrike rol in die voorkoming van gebrekkige produkte om die produksielyn te verlaat. Met die bevordering van AI en rekenaarvisie -tegnologie, kan vervaardigers hierdie instrumente nou benut om die opsporingsprosesse in hul fabrieke te verbeter.
Een voorbeeld is die gebruik van rekenaarvisie-sagteware wat op Intel®-argitektuurgebaseerde industriële rekenaars in 'n prominente fabriek van die bandevervaardiger werk. Deur die gebruik van diep leeralgoritmes, kan hierdie tegnologie beelde ontleed en defekte met 'n hoë akkuraatheid en doeltreffendheid opspoor.
Hier is hoe die proses tipies werk:
Beeldopname: kameras wat langs die produksielyn -afbeeldings van elke band opgeneem is, terwyl dit deur die vervaardigingsproses loop.
Data-analise: Die rekenaarvisie-sagteware ontleed dan hierdie beelde met behulp van diepleer-algoritmes. Hierdie algoritmes is opgelei op 'n groot datastel van bandbeelde, waardeur hulle spesifieke defekte of afwykings kan identifiseer.
Defekopsporing: Die sagteware vergelyk die geanaliseerde beelde met vooraf gedefinieerde kriteria vir die opsporing van defekte. As enige afwykings of abnormaliteite opgespoor word, vlag die stelsel die band as moontlik gebrekkig.
Intydse terugvoer: Aangesien die Computer Vision-sagteware op Intel®-argitektuur gebaseer isindustriële rekenaars, kan dit intydse terugvoer aan die vervaardigingslyn gee. Dit stel operateurs in staat om enige gebreke onmiddellik aan te spreek en te voorkom dat gebrekkige produkte verder gaan in die produksieproses.
Deur die implementering van hierdie AI-geaktiveerde defekopsporingstelsel, bevoordeel die bandevervaardiger op verskillende maniere:
Verhoogde akkuraatheid: Rekenaarvisie -algoritmes word opgelei om selfs die kleinste defekte op te spoor wat vir menslike operateurs moeilik kan wees om te identifiseer. Dit lei tot verbeterde akkuraatheid in die identifisering en kategorisering van defekte.
Kostevermindering: deur vroeg in die produksieproses gebrekkige produkte te vang, kan vervaardigers duur herinneringe, opbrengste of klagtes van klante vermy. Dit help om finansiële verliese te verminder en behou die reputasie van die handelsmerk.
Verbeterde doeltreffendheid: die intydse terugvoer wat deur die AI-stelsel aangebied word, stel die operateurs in staat om onmiddellik regstellende aksie te neem, wat die potensiaal vir knelpunte of ontwrigtings in die produksielyn verminder.
Deurlopende verbetering: die stelsel se vermoë om groot hoeveelhede data te versamel en te ontleed vergemaklik deurlopende verbeteringspogings. Die ontleding van patrone en neigings in die waargenome defekte kan help om onderliggende probleme in die vervaardigingsproses te identifiseer, wat vervaardigers in staat stel om doelgerigte verbeterings aan te bring en die algehele verbetering van gehalte aan te wakker.
Ten slotte, deur die gebruik van AI en rekenaarvisie-tegnologieë wat op Intel®-argitektuurgebaseerde industriële rekenaars ontplooi is, kan vervaardigers die opsporingsprosesse van die defek aansienlik verbeter. Die fabriek van die bandevervaardiger is 'n uitstekende voorbeeld van hoe hierdie tegnologieë help om defekte te identifiseer en aan te spreek voordat produkte die mark bereik, wat lei tot produkte van hoër gehalte en verbeterde bedryfsdoeltreffendheid.