Szybko rozwijające się technologie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (Machine learning) odgrywają kluczową rolę w ewolucji procesów przemysłowych zgodnie z koncepcją Przemysłu 4.0. Jednym z zastosowań tych technologii jest ich wykorzystanie w kontroli jakości, szczególnie, przez producentów wytwarzających komponenty w skali wielkoseryjnej.
Tradycyjne metody oceny wizualnej – pomimo skutecznego wdrożenia systemu szkoleń i doświadczenia pracowników – nie zawsze gwarantują 100%-ową wykrywalność niezgodności kontrolowanych cech wizualnych komponentu. W przypadku nowych typów czy rodzajów niezgodności ich wykrywalność pozostaje na niskim poziomie. Jednak dzięki AI możliwe jest korzystanie z zaawansowanych systemów wizyjnych, które gwarantują powtarzalność i wykrywalność niezgodności komponentów, również tych nieznanych w chwili uruchomienia kontroli.
Jak działa AI w kontroli jakości komponentów?
Systemy wizyjne wykorzystujące sztuczną inteligencję są oparte na gromadzeniu i analizie ogromnych zbiorów danych, na podstawie których uczą się rozpoznawania różnych cech i właściwości komponentów. Według tych wzorców potrafią one automatycznie identyfikować nawet najbardziej subtelne niezgodności, które mogłyby umknąć ludzkiemu oku oraz wykryć nowe potencjalne niezgodności.
Korzyści wykorzystania Machine Learningu dla produkcji
Implementacja AI i Machine Learningu w kontroli jakości, znacząco zwiększa szybkość i powtarzalność procesu oceny wizualnej. Maszyny są w stanie przetwarzać setki lub nawet tysiące obrazów na minutę, co znacznie przewyższa ludzkie możliwości.
Ponadto eliminacja ludzkiego błędu wpływa na poprawę dokładności i niezawodności oceny jakości komponentów. To z kolei przekłada się na redukcję wadliwych produktów oraz oszczędność czasu. Dodatkowo kosztów związanych z naprawami lub wymianą komponentów na etapie późniejszych procesów produkcyjnych, lub u klienta.
AI i Machine Learning — Przyszłość w kontroli jakości
Dzięki dalszemu rozwojowi technologii sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego można spodziewać się jeszcze bardziej zaawansowanych systemów do oceny wizualnej komponentów. Będą one integrować się z innymi aspektami produkcji, tworząc w pełni zautomatyzowane linie produkcyjne.
AI i Machine Learning w ocenie wizualnej komponentów to kamień milowy w zapewnieniu jej powtarzalności i zwiększeniu wykrywalności. Ma istotny wpływ na wynik procesu produkcyjnego, jego efektywność i konkurencyjność w dobie ewolucji przemysłowej, której jesteśmy świadkami.
