Producenci każdej wielkości zmagają się z kosztami niskiej jakości produktów, niezależnie od tego, czy przekłada się to na spowolnienie produkcji, spadek zysków, czy niepotrzebne straty. Co gorsza, niska jakość może spowodować nieodwracalne szkody dla reputacji marki.

Chociaż sztuczna inteligencja zyskuje coraz większą popularność jako rozwiązanie problemów z jakością, wprowadza ona szereg nowych, czasami mylących, pojęć. Na początku wielu producentów zadaje sobie pytanie: „Czym jest sztuczna inteligencja?”.

 

Zrozumienie wizji maszynowej, a zastosowanie sztucznej inteligencji

 

Widzenie maszynowe jest podstawą w dzisiejszej produkcji, dzięki zdolności programistów do ciągłego szkolenia systemów kontroli w celu podejmowania zautomatyzowanych decyzji. Aby uzyskać dokładne wyniki, system widzenia maszynowego musi być wystarczająco inteligentny, aby porównywać dane szkoleniowe z rzeczywistymi obiektami. Dlatego dojrzałe firmy działające w sektorze przemysłowym stawiają na zastosowanie sztucznej inteligencji w swoich systemach produkcyjnych.

Algorytmy oparte na regułach wizji maszynowej doskonale sprawdzają się, gdy istnieje spójność, niezależnie od tego, czy chodzi o rodzaje defektów czy kontrolowany materiał. Jeśli parametry ulegają zmianie, algorytm musi być ręcznie aktualizowany. Programowanie oparte na regułach jest szczególnie trudne w przypadku inspekcji zmiennych powierzchni, takich jak szkło, metal lub materiał z teksturą. Zastosowanie sztucznej inteligencji w tego typu przypadkach może mieć kluczowe znaczenie dla optymalizacji procesów produkcyjnych.

Obietnicą sztucznej inteligencji jest usunięcie niektórych ograniczeń tradycyjnego programowania, dzięki czemu systemy inspekcji mogą być bardziej wszechstronne. Jest to szczególnie cenne, gdy preferencje konsumentów skłaniają się ku personalizacji, a organizacje wytwarzają produkty krótkoseryjne o różnych wymaganiach dotyczących opakowań i klasyfikacji. Innym kluczowym obszarem zastosowania sztucznej inteligencji jest możliwość zmniejszenia liczby wyników fałszywie pozytywnych i fałszywie negatywnych generowanych przez inspekcje oparte na regułach, które wymagają kosztownej i czasochłonnej weryfikacji wtórnej.

 

Definicja sztucznej inteligencji stosowanej w przemyśle

 

W szerokiej definicji AI to maszyna rozwiązująca problem w sposób, który uważamy za inteligentny. Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery otrzymują zestaw danych, aby nauczyć się, jak rozwiązać konkretny problem. Zamiast przekodowywania algorytmu, system AI może używać dobrych i złych obrazów, aby zasadniczo przekwalifikować wewnętrzne dane kodowania. Ważne jest, aby zauważyć, że ludzie nadal są zaangażowani w AI; musimy dostarczyć dane początkowe, aby algorytm AI mógł się na nich uczyć.

Głębokie uczenie rozszerza metody uczenia maszynowego na potężne sieci neuronowe, które są inspirowane sposobem funkcjonowania naszych mózgów. Dzięki treningowi i etykietowaniu użytkownik uczy system, jak podejmować decyzje na podstawie dobrych lub złych wyników. Sieć neuronowa zaczyna wtedy analizować dane i podejmować własne decyzje.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w procesach produkcyjnych to zatem ogromne przedsięwzięcie pod względem technologicznym, wykorzystujące kosztowną infrastrukturę oraz specjalistyczną kadrę. Na dłuższą metę może jednak wspomóc działanie całego systemu produkcji i finalnie obniżyć koszty wytwarzania i/lub montażu produktów przy maksymalnej efektywności ze względu na ograniczenie problemów i błędów w produkcji.