• Skip to primary navigation
  • Skip to main content

Stratis

Stratis

  • hu
  • Rólunk
  • Kulcsemberek
  • Szolgáltatások
    • Vezetési és üzleti tanácsadás
    • IT menedzsment
    • Információ- és adatmenedzsment
    • Komplex, üzletileg kritikus projektek szakmai menedzsmentje
  • Adatvezérelt megoldások
    • Ipari megoldások
    • A.N.I.T.A.
    • Anomália felderítés
  • Referenciák
  • Karrier
    • Pozíciók
    • Kiválasztási folyamat
  • Blog
  • Kapcsolat

Mesterséges intelligenciával hatékonyabbá tehető a minőség-ellenőrzés

A mesterséges intelligencia egyik legnagyobb potenciállal rendelkező alkalmazási területe a minőség-ellenőrzés. Az intelligens kamerák, és a mesterséges intelligencia-alapú szoftverek alkalmazásával munkaerő bővítése nélkül, az emberi képességeket meghaladó sebességgel javítható a minőség-ellenőrzés.

A gyártó vállalatok már évek óta használnak ipari kamerákat a vizuális minőség-ellenőrzésben az emberi munkaerőt kiváltva. A mesterséges intelligenciára, vagy mély neurális hálókra épülő minőségellenőrző szoftverek bevezetése azonban jelentős előrelépést hozott a korábbi gépi vizuális ellenőrzés megoldásokhoz képest.

Annak érdekében, hogy megértsük, hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia az ipari kamerákra épülő vizsgálatot, elmagyarázzuk a gépi látást használó hagyományos ipari ellenőrzési eljárások mögött meghúzódó folyamatokat.

Az első lépésben egy szakértő dönti el, hogy a kamerával rögzített képek mely jellemzői (például élek, ívek, sarkok, színfoltok stb.) relevánsak az ellenőrzés szempontjából. Ezután a szakértő létrehoz egy szabályalapú rendszert, amely részletezi például, hogy a „sárga” és a „görbület” mennyire minősít egy tárgyat „érett banánnak” a csomagolósoron. Az így létrejövő rendszer a szakértő inputja alapján automatikusan eldönti, hogy a termék megfelel-e az elvártnak.

Bár ez a módszer nagyon hatékonynak bizonyult, vannak olyan felhasználási területek, amikor hatástalanná teszi a gépi látást. Például nehéz észrevenni azokat az eseteket, amikor a jó és a rossz termékek közötti különbség minőségi paraméterekben mutatkozik meg, nagyon finom, komplex vagy változó.

Itt jön a képbe az AI. Ahelyett, hogy a gépi látás alapú rendszer a szakértő által megalkotott szabályokra támaszkodna, az AI-alapú szoftver önmagában megtanulhatja, hogy mely szempontok fontosak, és összefüggéseket fedezhet fel a minőségi termékeket meghatározó paraméterek között.

A mély neurális háló alapú algoritmusokkal a mérnököknek többé nem kell minden gyártási forgatókönyvhöz gépi látás modellt készíteniük. Csak össze kell gyűjteniük a megfelelő adatokat – pl. a termelésből az OK és NOK termékeket –, és meg kell tanítaniuk velük a modellt.

Egy tipikus vizsgálati feladat során egy mély neurális hálót meg lehet tanítani arra, hogy vizuálisan felismerje például a fröccsöntött alkatrészek sorjás illetve hibátlan előfordulásait a képeik alapján.

Láthatjuk tehát, hogy a mesterséges intelligencia alapú minőségellenőrző rendszerek ott vethetők be igazán hatékonyan, ahol sokféle, változatos, egyszerű szabályokkal nem leírható hibák detektálása a cél.

Egy ilyen megoldás bevezetésével nem csak a mérnöki munkaórák takaríthatók meg, de a minőség-ellenőrzés humán erőforrás költsége is csökkenthető, a minőség-ellenőrzés pontossága, stabilitása javítható, végső soron pedig csökkenthető a selejtes késztermék gyártásából fakadó veszteség, ügyfélpanasz.

Ön is szeretne élni a digitalizáció lehetőségeivel? Akkor ismerje meg Stratis szolgáltatási portfólióját, melyben minden olyan elem megtalálható, amely lehetővé teszi, hogy egyedi megoldást nyújtsunk a termelő vállalatok egyedi problémáira!

Kapcsolat

Rólunk

  • Cégismertető
  • Kulcsemberek
  • Adatvédelmi tájékoztató

Szolgáltatások

  • IT menedzsment
  • Információ és adatmenedzsment
  • Komplex, üzletileg kritikus projektek szakmai menedzsmentje
  • Vezetési tanácsadás

Iparág / Referenciák

  • Bankok
  • Biztosítók
  • Egészségügy
  • Közigazgatás
  • Távközlés

Karrier

  • Pályakezdők, frissdiplomások
  • Tapasztalt szakemberek
  • Kiválasztási folyamat

Közbeszerzés

  • Közbeszerzési projektek
Széchenyi Terv 2020

Stratis Vezetői és Informatikai Tanácsadó Kft. - Minden jog fenntartva.
1037 Budapest, Szépvölgyi út 139. Tel: +36-1-454-1900 Fax: +36-1-454-1901 Email: info@stratis.hu

We use cookies on our website to give you the most relevant experience by remembering your preferences and repeat visits. By clicking “Accept”, you consent to the use of ALL the cookies.
Cookie settingsACCEPT
Manage consent

Privacy Overview

This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may affect your browsing experience.
Necessary
Always Enabled
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.
Non-necessary
Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.
SAVE & ACCEPT