Przejdź do treści

Rola jakości w popandemicznym świecie

Nie ma wątpliwości, że pandemia COVID-19 znacząco wpłynęła na praktyki biznesowe w różnych segmentach branżowych na całym świecie. Produkcja nie była wyjątkiem, a rok 2021 będzie rokiem zmian poprzez nacisk na transformację modeli biznesowych. Najlepsi producenci przyjmują zmiany i wykorzystują innowacje, aby przeskoczyć konkurencję i utorować sobie drogę do sukcesu.

Kiedy zaczynamy wyobrażać sobie ożywienie po tej pandemii, wiele trendów weszło na stałe. Nowa norma dotycząca trzech kluczowych obszarów wpłynie na to, jak producenci myślą o jakości.

1.Zakupy online

Zakupy online stale rosły przed COVID-19, ale pandemia doprowadziła do bezprecedensowego wzrostu. Wraz z ciągłym przemieszczaniem się nawyków zakupowych w Internecie, producenci są bardziej niż kiedykolwiek odpowiedzialni za satysfakcję klientów. Wcześniej konsumenci mogli wybierać spośród wielu produktów na półce, jeśli coś wydawało się uszkodzone, sklepy mogły pomóc w złagodzeniu negatywnych doświadczeń konsumentów. Dzisiaj konsumenci szybko przechodzą do recenzji online, które można przeglądać na całym świecie i natychmiast wpływają na markę firmy, stawiając jakość w centrum uwagi, jak nigdy dotąd.

2.Pracuj w domu

Nagłe zamknięcie pracowników w miejscach pracy na całym świecie doprowadziło do nowej ery pracy zdalnej. W przypadku produkcji zaostrzyło to i tak już złożony dylemat pracy. Oprócz kosztów pracy będących jedną z najwyższych pozycji w bilansie firmy, w ostatnich latach niedobory siły roboczej były ciągłą walką, która nie znika w najbliższym czasie. Według Deloitte i Instytutu Produkcji, niedobory siły roboczej w USA osiągną najwyższy w historii do 2025 r. To sprawia, że ​​producenci muszą pracować z mniejszą liczbą pracowników. Chociaż jakość jest jedną z najważniejszych funkcji w produkcji, jest również jedną z najłatwiejszych do wykorzystania automatyzacji.

Czym jest inteligentna jakość?

Inteligentna jakość powstaje dzięki roli sztucznej inteligencji w wizji maszynowej oraz chmurze umożliwiającej zdalną sztuczną inteligencję i oprogramowanie wizyjne, które wprowadzają inteligencję do linii produkcyjnych. Ta kombinacja zapewnia zdalną łączność, wdrażanie i analitykę, przekształcając subiektywne procesy w inteligentne systemy autonomiczne, które wymagają mniej pracy na miejscu. To z kolei ułatwia skalowanie i zapewnia, że ​​fabryka jest oparta na danych.

Zanim pojawiły się inteligentne systemy jakości, tradycyjne systemy wizyjne były podstawową opcją wizyjną do kontroli jakości. Te tradycyjne systemy wymagają eksperta w zakresie integracji, programowania i instalacji, co czyni je drogimi, sztywnymi i trudnymi do skalowania. Wpływ COVID na produkcję wyraźnie pokazał, że poleganie na ekspertach od wizji na miejscu nie jest już realną strategią. Producenci chcą mieć możliwość wykorzystania szerszego zestawu umiejętności do testowania i wdrażania innowacyjnych rozwiązań. Inteligentne systemy jakości odblokowują tę możliwość.

Tradycyjne oprogramowanie wizyjne również nie jest skalowalne. Interfejsy są zazwyczaj butikowe i budowane na zamówienie dla każdego wdrożenia, co oznacza, że ​​nie odnoszą korzyści z ekonomii skali ani nie poprawiają się wykładniczo wraz z dodawaniem większej liczby systemów. Wreszcie, ponieważ żaden z systemów nie jest połączony w sieć, wszystkie dane tworzone przez systemy wizyjne utknęły w silosach, osadzone obok kamer, na których są gromadzone i ostatecznie utracone lub, jeśli zostaną przeanalizowane w sposób ręczny.

Zapotrzebowanie na specjalistyczną wiedzę, oprogramowanie, które nie jest skalowalne i dane w silosie, to kluczowe komponenty, które należy rozwiązać, aby Przemysł 4.0 w odniesieniu do inteligentnej jakości mógł być wykorzystany przez całą produkcję, niezależnie od wielkości.

Rola AI w inteligentnej jakości

Sztuczna inteligencja została stworzona z myślą o podejmowaniu decyzji opartych na danych, które są odporne na wariancje i stale zmieniające się sceny. Platforma wizyjna AI przenosi Cię do świata bez kodu, usuwając wiedzę potrzebną wcześniej w przypadku tradycyjnych systemów wizyjnych. Zamiast tego został opracowany jako proste ćwiczenie polegające na konfigurowaniu inspekcji wizyjnych poprzez etykietowanie części i uczenie systemu o tym, co jest dobre, a co złe. Etykietowanie AI z intuicyjnym interfejsem użytkownika oznacza, że ​​każdy może przeprowadzić inspekcję.

Po przeszkoleniu inspekcje czerpią korzyści z danych, poprawiając się w miarę upływu czasu. W taki sam sposób, w jaki uczysz kogoś, a on kontynuuje naukę i poprawia swoją wiedzę, tak samo uczenie maszynowe.

Rola chmury w inteligentnej jakości

Przetwarzanie w chmurze to najskuteczniejszy sposób na wykorzystanie zalet systemów AI. Dzięki sztucznej inteligencji i chmurze do kontroli umożliwiasz szybkie wdrożenia za pomocą zdalnej, scentralizowanej konsoli, co oznacza, że ​​wdrożenia można kopiować i wklejać do dowolnego systemu w sieci. A ponieważ modele sztucznej inteligencji z czasem ulegają poprawie, możesz dzielić się tymi informacjami we wszystkich systemach.

Korzyści te oznaczają, że możesz łatwo skalować i wykorzystywać analitykę danych. Zdalny dostęp oznacza, że ​​zespół szkolący modele może znajdować się w dowolnym miejscu na świecie, a następnie wdrażać modele do dowolnej kamery podłączonej do sieci. Twoje zespoły inżynierów na miejscu muszą tylko być w stanie skonfigurować systemy wizyjne, a następnie możesz rozdzielić swój zespół ds. Jakości i umożliwić im zdalne zarządzanie systemami wizyjnymi i wskaźnikami jakości firmy za pośrednictwem chmury, prowadząc zautomatyzowaną analizę przyczyn źródłowych.

Wniosek

Nie ma wątpliwości, że inspekcja wizyjna ma kluczowe znaczenie dla każdego udanego procesu jakości. W post-pandemicznym świecie nastawionym na zaspokojenie potrzeb konsumentów eCommerce, producenci będą musieli szybko się dostosować. Niezależnie od tego, czy wprowadzasz innowacje z nowymi produktami, czy modyfikujesz istniejące, procesy produkcyjne będą musiały być wystarczająco elastyczne, aby obsługiwać zmiany produktów i wykorzystywać dane w znaczący sposób. Systemy wizyjne oparte na sztucznej inteligencji obsługiwane za pośrednictwem chmury uzupełniają inicjatywy przemysłu 4.0 i 5.0 oraz zapewniają ciągłość biznesową, zapewniając elastyczność, demokratyzację i skalowalność niezbędną przy jednoczesnym zapewnieniu szybkiego zwrotu z inwestycji.