ხელოვნური ინტელექტი ააქტიურებს ხარვეზის გამოვლენას ქარხანაში

ხელოვნური ინტელექტი ააქტიურებს ხარვეზის გამოვლენას ქარხანაში
საწარმოო ინდუსტრიაში მნიშვნელოვანია პროდუქტის მაღალი ხარისხის უზრუნველყოფა.დეფექტების გამოვლენა მნიშვნელოვან როლს ასრულებს დეფექტური პროდუქტების წარმოების ხაზის გასვლის თავიდან ასაცილებლად.ხელოვნური ინტელექტისა და კომპიუტერული ხედვის ტექნოლოგიის განვითარებით, მწარმოებლებს ახლა შეუძლიათ გამოიყენონ ეს ხელსაწყოები თავიანთ ქარხნებში დეფექტების გამოვლენის პროცესების გასაუმჯობესებლად.
ერთი მაგალითია კომპიუტერული ხედვის პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენება, რომელიც მუშაობს Intel® არქიტექტურაზე დაფუძნებულ სამრეწველო კომპიუტერებზე საბურავების ცნობილი მწარმოებლის ქარხანაში.ღრმა სწავლის ალგორითმების გამოყენებით, ამ ტექნოლოგიას შეუძლია სურათების ანალიზი და დეფექტების აღმოჩენა მაღალი სიზუსტით და ეფექტურობით.
აი, როგორ მუშაობს პროცესი ჩვეულებრივ:
სურათის გადაღება: საწარმოო ხაზის გასწვრივ დამონტაჟებული კამერები იღებენ თითოეული საბურავის სურათებს წარმოების პროცესში.
მონაცემთა ანალიზი: კომპიუტერული ხედვის პროგრამა შემდეგ აანალიზებს ამ სურათებს ღრმა სწავლის ალგორითმების გამოყენებით.ეს ალგორითმები გაწვრთნილი იქნა საბურავების სურათების უზარმაზარ ნაკრებზე, რაც მათ საშუალებას აძლევს დაადგინონ კონკრეტული დეფექტები ან ანომალიები.
ხარვეზის გამოვლენა: პროგრამული უზრუნველყოფა ადარებს გაანალიზებულ სურათებს დეფექტების გამოვლენის წინასწარ განსაზღვრულ კრიტერიუმებთან.თუ რაიმე გადახრები ან დარღვევები გამოვლინდა, სისტემა ასახელებს საბურავს, როგორც პოტენციურად დეფექტურს.
უკუკავშირი რეალურ დროში: ვინაიდან კომპიუტერული ხედვის პროგრამული უზრუნველყოფა მუშაობს Intel® არქიტექტურაზე დაფუძნებულისამრეწველო კომპიუტერები, მას შეუძლია რეალურ დროში უკუკავშირი მიაწოდოს საწარმოო ხაზს.ეს საშუალებას აძლევს ოპერატორებს დაუყონებლივ მოაგვარონ ნებისმიერი დეფექტი და თავიდან აიცილონ დეფექტური პროდუქტები წარმოების პროცესში.
ამ AI-ზე მხარდაჭერილი დეფექტების გამოვლენის სისტემის დანერგვით, საბურავების მწარმოებელი სარგებლობს რამდენიმე გზით:
გაზრდილი სიზუსტე: კომპიუტერული ხედვის ალგორითმები გაწვრთნილი არიან იმ უმცირესი დეფექტების აღმოსაჩენადაც კი, რომელთა იდენტიფიცირებაც ძნელია ოპერატორებისთვის.ეს იწვევს დეფექტების იდენტიფიცირებისა და კატეგორიზაციის სიზუსტის გაუმჯობესებას.
ღირებულების შემცირება: წარმოების პროცესის დასაწყისში დეფექტური პროდუქტების დაჭერით, მწარმოებლებს შეუძლიათ თავიდან აიცილონ ძვირადღირებული გაწვევები, დაბრუნება ან მომხმარებელთა ჩივილები.ეს ხელს უწყობს ფინანსური ზარალის შემცირებას და ბრენდის რეპუტაციის შენარჩუნებას.
გაძლიერებული ეფექტურობა: ხელოვნური ინტელექტის სისტემის მიერ მოწოდებული რეალურ დროში გამოხმაურება ოპერატორებს საშუალებას აძლევს მიიღონ დაუყოვნებელი მაკორექტირებელი მოქმედებები, შეამცირონ საწარმოო ხაზის შეფერხებების ან შეფერხებების პოტენციალი.
უწყვეტი გაუმჯობესება: სისტემის უნარი შეაგროვოს და გააანალიზოს დიდი რაოდენობით მონაცემები ხელს უწყობს მუდმივი გაუმჯობესების ძალისხმევას.აღმოჩენილი დეფექტების შაბლონებისა და ტენდენციების ანალიზს შეუძლია დაეხმაროს წარმოების პროცესში არსებული პრობლემების იდენტიფიცირებას, რაც მწარმოებლებს საშუალებას აძლევს განახორციელონ მიზნობრივი გაუმჯობესება და განახორციელონ საერთო ხარისხის გაუმჯობესება.
დასასრულს, ინტელის არქიტექტურაზე დაფუძნებულ სამრეწველო კომპიუტერებზე განლაგებული AI და კომპიუტერული ხედვის ტექნოლოგიების გამოყენებით, მწარმოებლებს შეუძლიათ მნიშვნელოვნად გააუმჯობესონ დეფექტების გამოვლენის პროცესები.საბურავების მწარმოებლის ქარხანა არის შესანიშნავი მაგალითი იმისა, თუ როგორ ეხმარება ეს ტექნოლოგიები დეფექტების იდენტიფიცირებასა და აღმოფხვრაში, სანამ პროდუქტები ბაზარზე მიაღწევს, რაც იწვევს უფრო მაღალი ხარისხის პროდუქტებს და გაუმჯობესებულ საოპერაციო ეფექტურობას.