原文发布于罗克韦尔自动化官网博客
质量控制方法因行业而异,而且每家制造商,每种产品都不尽相同。但在实际产品检查时,大多数制造质量过程看起来都大同小异。训练有素的检查员对每个单元进行目测评估,并判定合格或不合格。
当然,员工的工作效率很高。但是,在执行重复性任务时,员工也容易出现意外错误、疲劳或分心。此外,员工还会休息、度假,甚至退休。
几十年来,制造商一直在自动化质量控制过程,并通过摄像头、照明和机器视觉系统来增强检查员的能力。虽然许多机器增强功能提高了检查速度和数量,但仍存在诸多限制。
因此,制造商正在寻求更高水平的人工智能 (AI) 和机器学习工具(例如罗克韦尔自动化的FactoryTalkAnalytics VisionAI),以改进其质量检查过程。
罗克韦尔自动化高级产品经理 Carl Lewis 解释道:“我们的 AI 驱动型质量控制解决方案,能够让制造商看到他们错过了什么。使用我们的方案,无需编写代码,就可以利用视觉检测,来改善质量、提高产量,并从实时生产数据中获得关键见解。” AI 视觉检测系统提供的数据,可直接助力生产更优质的产品。Lewis 表示:“这有助于制造商减少产品缺陷和浪费,缩短停产时间,并降低运营成本。”
新一代 AI 驱动型视觉检测和机器学习系统可以学习并动态适应不断变化的条件,同时全天候收集、组织和传送质量数据。
这些数据有助于质量人员和工厂操作人员快速了解和解决生产问题。Lewis 表示:“这会给我们带来非凡的意义。该系统有助于识别汽车装配线缺陷以及可能会导致产品召回问题的消费品缺陷。此外还有无数的工业用例,包括确定尺寸缺陷、包装异常或者其他出厂前质量问题。这种人工智能和机器学习视觉检测工具具有巨大的价值。”
AI 和机器学习检测系统的 5 大优势
01AI像人类一样学习
但永不疲倦
AI机器学习视觉工具全天候持续实施缺陷检测。AI算法可以比人工检查更精确地检测缺陷和不一致。AI检查系统实时监控生产过程,从而快速识别和纠正问题,大幅减少浪费并帮助防范下游后果。
02毫不起眼的细微缺陷
也不会放过
机器视觉提供更高的检查精度。自动化检测解决方案始终都以相同方式执行任务。AI视觉系统可以找到细微缺陷,通过异常检测发现新缺陷,并根据严苛公差要求进行产品评估。
03数据触手可及
制造商可以随时随地接收实时生产报告。云互联视觉检测系统提升整个生产过程的可追溯性和透明度。甚至可以提供审计记录,用于解决纠纷或在召回时尽量减少浪费。
04AI带来可衡量的投资回报
快速实现价值。基于云的视觉检测解决方案能够快速完成设置、配置和更新,同时可围绕生产现场在数小时内重新调整用途。AI解决方案还可解放员工双手,通过让他们执行更高价值的任务,来提高人效。
05节省运营成本
从自动化检查中收集的数据可以为所有制造团队提供有价值的见解,从而解决过程改进问题。此外,这些解决方案还有助于减少缺陷、浪费和召回,从而大幅节约成本。
新一代 AI 技术改进了检查过程,实现更快、更好的检查。对于制造商而言,这有助于提高良率和质量,缩短停机时间,减少浪费并最终提高利润。
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原文标题:AI 提高产品质量、减少浪费的 5 个秘诀
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