Истории

Как видеосистема на основе ИИ помогает находить ошибки в производстве

Истории
Вероника Елкина
Вероника Елкина

Ex-Редактор «Историй»

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.

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.

Расскажи, как цифровая трансформация изменила твой бизнес

Стань лауреатом RB Digital Awards 2022

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»
FutureFood
Кто производит «альтернативную» еду
Карта