Истории

Как видеосистема на основе ИИ помогает находить ошибки в производстве

Истории
Вероника Елкина
Вероника Елкина

Редактор

Вероника Елкина

Контроль качества — важная часть производства, особенно если речь идет о дискретной электронике, в которой слишком много элементов, чтобы за ними мог уследить человек. Тут на помощь приходят искусственный интеллект и машинное обучение.

Как видеосистема на основе ИИ помогает находить ошибки в производстве

Компании Foxconn и HPE используют алгоритм, который находит ошибки в производстве и автоматизирует контроль качества. Система была разработана фирмой Realmetrics, занимающейся анализом видео. «Она всегда активна и проверяет все без остановки», — говорит Стив Фирн, главный специалист по технологиям в HPE.

Машины обеспечивают точность и контроль, и на них всегда можно положиться — в отличие от работников отдела контроля качества, им не захочется закончить работу пораньше, чтобы «быстрее вернуться домой к семье». На выставке в Женеве Фирн показал слайд с ракетой SpaceX и сказал: «Важно, чтобы контроль качества был произведен правильно — иначе будет большой взрыв и крики». Риски высоки, а люди ненадежны, считает он. «Вещи становятся меньше и разнообразнее, а значит, повышаются и требования к точности», — прокомментировал Фирн.

Умные алгоритмы используются на заводе Foxconn в чешском городе Кутна-Гора — 50-60% производимых там серверов HPE отправляются к покупателям уже через 24 часа после производства.

«За производством раньше следили люди, а они упускают многое, — говорит Джон Галлагер, операционный менеджер Foxconn. Новая система отслеживает брак до того, как он приведет к задержке поставок. — Когда мы говорим покупателям, что они получат заказ во вторник, они получают его точно в этот день».

Над конвейером завода в Кутна-Горе установлены мобильные камеры, которые изучают каждый продукт со всех углов. Камеры работают в 2D-режиме — у Foxconn пока нет необходимости в 3D-обзоре.

Делаешь InsurTech стартап? Заяви о себе на Speed Dating и найди инвестора своей мечты. Подай заявку до 23 октября

Алгоритмы обучаются в облаке и практикуют свои знания на месте производства. Любые отклонения (поврежденные или отсутствующие детали, посторонние объекты, неверные настройки) передаются живому сотруднику.

Ничто не пропадает даром. «Теперь мы отслеживаем все настройки и каждую ошибку, тем самым улучшая процесс производства», — говорит Фирн.

Теперь Foxconn планирует ввести такую видеопроверку на индивидуальных этапах сборки, чтобы выявлять недочеты на более ранних стадиях производства. «Фактически, у нас поэтапный анализ, который убирает потребность в финальной проверке», — объяснил Галлагер.

Источник.

Фото на обложке: Unsplash

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 20 способов использовать искусственный интеллект в бизнесе. Кейсы Ai Stories
  2. 2 Семь лекций, чтобы понять искусственный интеллект
  3. 3 «Когда искусственный интеллект сможет сделать айфон, на нем можно будет зарабатывать реальные деньги»

Актуальные материалы —
в Telegram-канале @Rusbase