利用人工智能和機器學習轉變產品質量檢驗方式

供稿 / 2024-10-23 13:291615

偉創力智能制造工程團隊副總裁 Murad Kurwa

制造商利用先進的自動化技術提高工廠速度和效率的同時，產品檢驗也不容忽視。

畢竟，如果提高生產線特定部分的速度導致其他環節出現瓶頸，那就會弄巧成拙。

自動化、機器人技術和其他先進制造技術的引入使得企業能夠跟上日益復雜的產品需求，并極大提升了生產速度，但同時也給執行視覺檢測的工人帶來了挑戰。檢查員在檢查流水線上的產品時，不僅僅要應對速度的挑戰。他們還需要仔細檢查各種重要組件，包括螺絲、電線和標簽。在按照精確標準檢查產品數小時后，工人可能會出現視覺疲勞，從而產生錯誤。

使用人工智能（AI）和機器學習（ML）的視覺檢測和檢查系統可以幫助解決這兩個問題，在提高準確性和減少誤差的同時簡化生產線上的操作。

我們在多個偉創力工廠實施人工智能/機器學習檢查流程后發現，人工智能/機器學習檢測和檢查系統顯著縮短了檢查時間，同時提高了效率和質量。此外，這些系統還通過減少在零件進入生產線下一道工序之前的廢品率，幫助節省了成本。

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對于視覺檢測，人工智能系統可以關聯數值和文本數據中的變量，包括照片，以預測和預防缺陷。

人工智能/機器學習檢查系統帶來即時效益

在兩種不同的情況下，偉創力開發了專門針對以人工智能/機器學習為基礎的檢測和檢查的解決方案，以提高工廠車間的質量檢查效果。每個解決方案都使用了訓練有素的神經網絡來識別缺陷，包括那些超出人類檢查員或傳統視覺系統檢測能力的缺陷。而且，由于人工智能/機器學習模型是學習系統，它們的性能會隨著時間的推移而提高。

在部署一個系統之前，工程師會使用產品和生產過程的照片來在他們將要分析的系統上訓練模型。然后，團隊會測試這些模型并評估結果，以確保這些模型不會因數據不足或訓練不充分而產生誤報或錯誤。

當系統的功能已經編程完成并且置信度達到一定水平后，這個系統就可以用來處理關鍵的錯誤群組，如異常檢測、圖像分類、分割和目標檢測。

這些系統一經部署到車間，就迅速取得了積極的效果。例如，在偉創力的一個車間，該系統檢查硬件生產時，效率提高了30%以上，產品產量增加了97%。在另一個生產金屬板部件的產線，效率提高了28%，客戶的投資回報率達到了三位數。

人工智能/機器學習檢查系統帶來的好處中最重要的是它對員工的影響，盡管有自動化技術的應用，員工仍然是工廠運營不可或缺的一部分。人工智能/機器學習系統為產品檢查員創造了學習如何管理新技術的機會，這將為他們提供新技能，以助力他們的職業發展。此外，員工無需重復執行艱苦的檢查工作，他們可以從事制造戰略方面的工作，在提高士氣的同時培養新技能。

偉創力的成功實施推動了自動化檢查技術的進一步應用，所學到的經驗可以幫助那些計劃在車間擴展人工智能/機器學習系統應用的公司。

制造流程的轉型

近年來，人工智能一直是爭論的焦點。盡管人工智能在速度、效率和生產力方面帶來了無可否認的好處，但這些好處都被對失業和技術的不道德使用的擔憂所抵消。

然而，隨著技術在其他領域的持續發展和成型，人工智能和機器學習已經在制造業中找到了自己的位置，通過提供實際的優化方案，可以顯著精簡生產流程。這些系統通過提高質量檢查的速度和精度來增強生產力，這僅是眾多例證之一。

制造業向更高程度的自動化轉變正在順利進行中，未能利用這些技術的公司將面臨落后的風險。正如偉創力在實施過程中所發現的，人工智能/機器學習系統不僅能提高效率、降低成本，還為工人創造了新的職業機會。

人工智能和機器學習目前已穩居工業4.0的前沿，引領著制造業運營的轉型。在生產線中增加先進的檢查工具是這一演變的一部分，它提供了一種非常有效的方式來提高整個企業的成果和生產力。

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