Blog

İster Endüstri 4.0, Akıllı Endüstri veya Dördüncü Sanayi Devrimi olarak adlandırın, son yıllarda imalat endüstrisi üretkenlik, verimlilik ve kalite sorunları iyileştirmek üzerinde birçok yeni teknoloji ile tanıştı. Bunlardan biri ise yapay zeka. Bu yazımızda yapay zekanın kalite kontrolünde nasıl iyileştirmeler sağladığını anlatacağız.

Kalite sorunlarına karşı yapay zeka

Giderek daha rekabetçi hale gelen bir üretim ortamında kalite, önemli bir ayırt edici faktördür.  Kalite sorunları, performans ve rekabetçilik açısından büyük bir risk temsil eder ve endüstriler için çok yüksek maliyetlere yol açar. Bu arada hemen belirtelim her beş endüstriyel üretim tesisinden biri kalite düzeyini ölçmüyor.

Kalite sorunları

Kalitesizliği ölçebilseniz bile, ölçümlerinizin gerçeği sadece kısmen yansıtması oldukça muhtemeldir. Kalite sorunları genellikle 3 kriter üzerinden analiz edilir. Uyumsuzluk ve maddi sonuçları (retler, değiştirmeler vb.), finansal sonuçlar (garanti, cezalar, marj ve pazar kaybı vb.) ve müşteri memnuniyetsizliği/ güven kaybı. Endüstriyel şirketler için kalite, maliyet ve performans dengesini tutturması hayati bir öneme sahiptir.

Yapay Zeka Kalite Kontrol İçin Yeni Bir Araç

Ağustos 2017’de yayınlanan bir raporda, makine öğreniminin imalat şirketlerinin% 75’i tarafından dönüşümde kilit bir faktör olarak görüldüğünü ve yapay zeka tarafından yönetilen bilişsel görevlerin% 57 oranında olmazsa olmaz olarak kabul edildiğini ortaya koydu. Bu nedenle makine öğrenimi ve derin öğrenme, mevcut altyapıyı ve insan kaynaklarını güçlendirerek size üretim zincirinizi ve ürünlerinizin kalitesini zayıflatan hataları görmenizi ve hataları proaktif olarak tanımlama yeteneği sağlıyor. Günümüzde makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları, üretim zincirlerinde artan kalite kontrol otomasyonuna katkıda bulunarak, hatalı parçaların sayısını ve bunlardan kaynaklanan yüksek maliyetleri önemli ölçüde azaltmaya yardımcı oluyor.

Arıza tespit sürecini hızlandırmak

İnsan gözünden daha sistematik ve daha güvenilir kalite kontrolü, hammadde seçimi de dahil olmak üzere üretim süreci boyunca gerçekleştirilir.  Örneğin, endüstriyel kameralarla sağlanan dijital görüntü teknolojisi sayesinde sensörler ve matematiksel modellerin kombinasyonuna dayalı bir sistemi mükemmelleştirerek, kağıt endüstrisindeki talaşların tazeliğine ve boyutlarına dayalı olarak kalite kontrolü mümkündür.

Bu aynı zamanda montaj hattında da bizlere iyi bir fırsat sunar. Otomotiv endüstrisinde, üstyapı boyama prosesi çoğu hatanın meydana geldiği yerdir.  Optik inceleme çözümleri, bugün hangi renk veya boya türü kullanılırsa kullanılsın, hataları ve yüzey düzensizliklerini otomatik olarak tespit etmeyi mümkün kılmaktadır. Üretim zincirindeki diğer aşamalardaki diğer sistemler elektronik bileşenlerin konumlandırılmasını ve montajını veya emniyet kemeri tokalarının montajını kontrol etmek için yapay zeka kullanılmaktadır.

Sürekli bir ihtiyaç | Hassas ve güvenilir veri setleri

Hatalı elle yapılan denetimlere güvenmek yerine, artık kalite kontrol sürecinizin hassasiyetini, verimliliğini ve hızını artırmak için yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi kullanabilirsiniz. Bununla birlikte, bu tahmine dayalı kalite modellerinin öznel kriterleri nesneleştirerek başlaması gerektiğinden, insan zekası tarafından eğitilmiş algoritmalara güvenmeleri çok önemlidir. Yani, sistemin gerçekten verimli olmasını sağlayacak kadar hassas ve alakalı eğitim veri setleri hiç olmadığı kadar önemli hale gelecektir.