제조 분야의 인공 지능 애플리케이션

제조 시장에서 머신 비전은 많은 인공 지능 애플리케이션의 중요한 부분이 되었습니다. 인공 지능이 제조 현장에 도입되면서 이러한 표준은 더욱 중요해졌습니다.

비전 애플리케이션을 주도하는 여러 시장에서 주요 추세는 사용 편의성입니다. 정교한 카메라, 센서 및 처리 기술은 플러그 앤 플레이 솔루션으로 발전했습니다. 제조 분야의 인공지능 분야에도 동일한 접근 방식을 소개합니다. 우리의 목표는 AI를 단순화하여 조직이 새로운 기술을 배포하여 시간과 비용을 절약할 수 있도록 하는 것입니다. 우리가 제공하는 것은 고유한 워크플로를 쉽게 사용자 정의하여 제조 결정을 일관되고 신뢰할 수 있으며 추적 가능하게 만들 수 있는 인공 지능 및 비전 기반 검사 및 추적성 애플리케이션 플랫폼입니다.

제조 분야의 인공 지능 정보

가장 큰 오해 중 하나는 그것이 복잡하다는 것입니다. 몇 년 전에는 사실이었지만 최근에는 AI 도구를 더 간단하고 사용하기 쉽게 만드는 것이 강조되고 있습니다. 우리의 입장은 자신만의 AI 알고리즘이나 디지털 워크플로우를 개발하기 위해 전문가가 될 필요는 없다는 것입니다. 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 개발 도구와 사용자 정의 가능한 앱 기반 템플릿을 사용하면 누구나 자신만의 AI 기반 워크플로우를 개발할 수 있습니다. 이는 공급업체 종속과 반복적인 통합 및 개발 비용을 피할 수 있는 제조업체에게 큰 이점입니다.

AI는 어떤 유형의 문제를 해결할 수 있나요?

머신 비전은 합격/불합격 결정에 탁월하지만 수동으로 결정하기는 어렵습니다. 프로그램 허용 공차. 대조적으로, 인공지능은 이러한 다양한 결정을 학습하기 위해 더 쉽게 훈련될 수 있습니다. 제가 사용한 예는 견목 검사였습니다. 자연스러운 질감과 스크래치를 식별하기 위해 머신 비전을 수동으로 프로그래밍하는 것은 매우 어렵습니다. 이에 비해 몇 가지 좋은 이미지와 나쁜 이미지를 기반으로 AI를 훈련시켜 차이점을 인식하는 것이 훨씬 쉽습니다. 기본적으로 AI는 학습 능력으로 인해 주관적인 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

인간의 의사결정에 의존하는 검사 프로세스에서도 AI가 활용할 수 있는 좋은 기회가 있습니다. AI는 우리가 주관적인 품질 결정에 대해 올바른 결정을 내리는 데 도움을 주거나 우리의 관심이 바뀌기 시작할 때 오류를 잡아내는 데 도움을 줄 수 있습니다. 수동 검사에 의존하는 자동차 부품 제조업체와 협력하고 있지만, 놓쳤을 수 있는 결함을 찾아내거나 결함이 작동 공차 내에 있는지 확인하기 위해 인공지능 지원을 추가하고 있습니다.

인공지능을 활용한 육안 검사 기술, 자동차 부품 제조업체가 오류를 식별하고 결함이 허용 가능한 성능 허용 범위 내에 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

현재 제조업체는 인공 지능을 어떻게 사용하고 있나요?

제조업체가 인공 지능을 배포하는 핵심 영역은 인간의 의사 결정 지원에 관한 것입니다. 제조 자동화에 대한 상당한 투자에도 불구하고 미국 프로세스의 약 70%는 여전히 인간의 의사 결정을 필요로 합니다. 이는 완전 자동화에 투자하기에는 너무 비싸고 복잡한 소규모, 맞춤형 또는 계절별 생산의 경우 특히 그렇습니다.

재작성된 내용: 육안 검사는 인공 지능이 인간이 올바른 결정을 내릴 수 있도록 돕는 영역입니다. 카메라 기반 시스템의 일부인 육안 검사 애플리케이션은 제품 차이점이나 결함을 강조하여 작업자가 검사하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 동시에 이는 이전의 오해 문제를 해결하기 위해 인공 지능 모델을 훈련시키기 위해 이러한 결함을 처리할 때 운영자의 초기 결정을 사용할 수 있는 영역이기도 합니다. 운영자는 이러한 초기 차이를 수용하거나 거부함으로써 AI 모델을 투명하게 효과적으로 훈련하고 있습니다. 여러 번의 검사를 거쳐 AI 모델이 운영자에게 의사결정 권장사항을 제공하기 시작합니다.

제품이 시장에 출시되기 전에 검사자가 오류를 발견하면 제조업체에서도 제품 이미지 및 운영자 지침을 통해 수동 프로세스의 완전한 추적성을 제공합니다. 예를 들어, 우리는 신뢰성이 높은 응용 분야를 위해 부품을 조립하는 전자 제조업체와 협력하고 있으며 완전한 엔드투엔드 검사 단계와 운영자 결정 기록을 보유하는 것은 추적성에 매우 중요합니다.

Dica Electronics는 시각적 검사를 "두 번째 눈"으로 사용하여 잠재적인 생산 오류를 파악하는 동시에 제품 이미지 및 운영자 메모의 전체 기록을 캡처하여 추적성을 보장합니다. Decca Electronics는 시각적 검사를 "두 번째 눈"으로 사용하여 잠재적인 생산 오류를 파악하고 제품 이미지와 운영자 메모를 동시에 기록하여 추적성을 보장합니다.

제조업체가 인공 지능을 배포하는 방법에 대해 무엇을 알고 있습니까?

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AI에 대한 과대광고가 많으며 제조업체는 완벽한 사용 사례를 기반으로 기대치를 구축하는 경향이 있습니다. 곧 그들은 문제에 봉착했습니다. 그들의 적용은 완벽한 사용 사례만큼 간단하지 않을 수 있습니다. 많은 사용자 정의가 필요합니다. 일반적인 문제는 AI 모델을 구축하고 교육하는 데 필요한 이미지를 얻는 것입니다. 특히 고유한 소량 제품을 만드는 경우 더욱 그렇습니다.

일반적으로 우리의 조언은 프로세스를 먼저 디지털화한 다음 점차 자동화로 전환하는 것입니다. 시각적 검사는 먼저 머신 비전을 사용하여 오류를 감지한 다음 AI 기반 의사 결정 지원을 추가하여 교대 근무 또는 다양한 워크스테이션 전반에 걸쳐 일관된 의사 결정을 확장하는 시작하기 좋은 곳입니다. 오류가 발생하기 쉬운 첫 번째 프로세스를 디지털화하면 다음 자동화된 결정을 안내하는 데 도움이 될 수 있는 데이터를 캡처하게 됩니다. 일반적으로 이는 육안 검사 결정에 추적성을 추가하거나 안내 작업 또는 조립 지침을 검사 프로세스에 통합하는 것입니다.

전반적으로 오류가 발생하기 쉬운 프로세스를 선택하고 디지털화와 AI를 사용하여 시간과 비용을 절약할 수 있는 방법을 알아보세요. 우리는 처음으로 문제가 되는 결함이나 프로세스를 중심으로 파일럿 프로젝트를 시작한 많은 제조업체와 협력하고 있으며 기술에 익숙해지고 이제는 다양한 워크스테이션이나 생산 라인에 걸쳐 이를 확장하고 있습니다.

제조업에 인공지능을 활용하는 데 가장 큰 장애물은 무엇인가요?

이것은 종종 간과되는 큰 문제입니다. 참여하는 사람들을 잊지 마세요

자동화를 사용하더라도 일부 프로세스에는 많은 부분이 있습니다. 방법 때로는 인간의 의사 결정이 여전히 필요합니다. 이는 프로세스가 자동화되는 이유를 운영자에게 설명하고 새로운 방식으로 전문 지식을 적용할 수 있도록 필요한 교육을 제공하는 것만큼 간단할 수 있습니다. 예를 들어, 로봇 용접 응용 분야의 목표는 반복적이고 더럽고 위험한 작업에서 인간을 제거하는 것이지만 여전히 전문가의 통찰력과 수년간의 교육에 의존하여 프로세스를 모니터링하고 결과를 평가하는 것입니다. 적절한 의사소통과 훈련이 없으면 인간은 빠르게 기술을 포기하고 변화에 저항할 것입니다. 이것이 바로 우리입니다.

향후 몇 년을 내다보면 제조 분야에 인공 지능이 어떻게 적용될 것이라고 생각하시나요?

얼마 전, 인공지능에 대한 전반적인 두려움이 있었습니다. 그러나 이러한 광범위한 우려는 대부분 사라지고 있습니다. 인공지능 기술이 우리 일상생활에서 사용하기 쉬워지고 보편화되고 있기 때문이다. 이제 스마트폰의 가상 비서에게 많은 결정을 맡긴다는 사실이 놀랍습니다.

우리는 제조 분야에서도 같은 지점에 있습니다. 불과 몇 년 전만 해도 AI는 비용이 많이 들고 복잡했으며 대부분 고급 실험실에만 국한되어 있었습니다. 그러나 이제 개발 도구를 사용하면 품질 관리자가 자체 AI 지원 워크플로를 더욱 쉽게 설계하고 배포할 수 있습니다. 또한 AI 기술이 인간 노동력을 어떻게 지루하고 더럽고 위험한 작업에서 해방시키고 의사 결정에 도움을 줄 수 있는지에 더 중점을 두고 있습니다.

제조 시장에서 이러한 기술을 널리 채택하는 열쇠는 다음과 같습니다. 이러한 기술은 최종 사용자가 사용하기가 더 쉽습니다. 이것이 우리의 주요 초점입니다. 품질 관리자에게 제조 오류와 비용을 줄일 수 있는 사용자 정의 가능하고 배포하기 쉬운 솔루션을 제공하는 것입니다.

위 내용은 제조 분야의 인공 지능 애플리케이션의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!