Die Auswahl der richtigen Komponenten für die jeweilige Aufgabe erhöht die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit und minimiert gleichzeitig die Kosten.
Da der Übergang zu Industrie 4.0 an Dynamik gewonnen hat, bemühen die Unternehmen und ihre Konkurrenten sich, die Subjektivität aus den Produktionsprozessen zu nehmen, indem sie automatisierte Qualitätskontrollen (AQI) einsetzen. AQI nimmt das Rätselraten aus den Qualitätskontrollen heraus und ermöglicht ein besseres Verständnis des Produktionsprozesses, wodurch Zuverlässigkeit und Exzellenz sichergestellt werden. AQI gibt es in verschiedenen Formen. Jede AQI-Lösung verwendet eine Vielzahl von visuellen Erkennungstechnologien und Datenverarbeitungstechniken, was zu großen Unterschieden bei Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Kosten führt. Infolgedessen könnte die AQI unnötige Kosten durch lange Laufzeiten, hohen Schulungsbedarf und schlechte Datenverarbeitung verursachen. Um zu vermeiden, dass technologische Unstimmigkeiten ein Hindernis darstellen, ist es wichtig, die AQI für das Problem zu optimieren, das sie lösen soll.
Verwendung und Arten von AQI
Trotz der unterschiedlichen Verwendungszwecke sind die grundlegenden Probleme, die mit AQI gelöst werden sollen, gleich: die langsamen und unzuverlässigen manuellen Inspektionen, die hohe Arbeitskosten verursachen. Die Arbeitnehmer können nicht jedes Produkt kontrollieren, sondern nur Stichproben. Da Montageverfahren und Produkte immer komplexer werden und Unternehmer versuchen, wettbewerbsfähig zu bleiben, indem sie die Montagegeschwindigkeiten erhöhen, schaffen diese Arbeiter einen Engpass und lassen fehlerhafte Produkte zu den Verbrauchern gelangen. Der Einsatz einer AQI ist eine gute Möglichkeit, diese Probleme zu lösen. Die Technologie ist äußerst flexibel und wird in vielen Branchen eingesetzt, z. B. in der Automobil- und Luft- und Raumfahrtindustrie, der Medizin und der Lebensmittelindustrie.
Verschiedene Anwendungen haben unterschiedliche Anforderungen, die berücksichtigt werden müssen. Beispielsweise erfordert die Überprüfung des Drucks in der Lebensmittelproduktion keine submillimetergenaue Genauigkeit. Diese Genauigkeit ist jedoch wichtig, wenn medizinische Geräte geprüft werden, bei denen schon der kleinste Fehler zu einem Ausfall führen kann. Auch bei der Korrosionsüberwachung auf einer Bohrinsel ist die Suche nach Defekten unerlässlich. Aber bei der Analyse der Qualität der Endmontage eines Produkts ist es erforderlich, Fehlausrichtungen von Komponenten oder ungenaue Passungen zwischen exakten Teilen zu finden.
Bei so viel Variabilität ist es nur logisch, dass die AQI auf den jeweiligen Zweck zugeschnitten sein sollte.
Das mag intuitiv erscheinen, dennoch werden häufig für den Zweck ungeeignete AQI verwendet. Das liegt zu einem großen Teil an einem Grund: ein übermäßiges Vertrauen in spektakuläre Technologien zur Erledigung von Aufgaben, die sie einfach nicht benötigen
Neuronale Netze vs. klassische Computer Vision
Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde, und AQI ist da keine Ausnahme. KI in Form von tiefen neuronalen Netzwerken spielt eine Rolle in der AQI. Wenn das Hauptziel des Unternehmens jedoch eine schnelle und genaue Inspektion einer Produktionspipeline ist, ist AQI möglicherweise nicht die richtige Wahl. Auf neuronalen Netzen basierende visuelle Klassifizierungs- und Erkennungstechnologien können zwar eine hohe Genauigkeit bieten, erfordern aber große Mengen an Trainingsdaten und lange Trainingszeiten. Am Ende zeigt sich der vermeintliche Vorteil in hoher Genauigkeit, aber bei der Inspektion von gleichförmigen Objekten ist diese zusätzliche Leistung nicht erforderlich. Das klassische Bildverarbeitungssystem kann dagegen schnell eingesetzt werden und hat geringere Verarbeitungskosten. Das mag bei Zeitmangel wichtiger erscheinen.
Abgesehen von der Einsatzgeschwindigkeit kann die von neuronalen Netzen erzeugte Genauigkeit mit Hilfe der Computer Vision erreicht werden, ohne Kompromisse in anderen Bereichen eingehen zu müssen. Der Schlüssel liegt darin, jede Technologie strategisch einzusetzen und ihre Vorteile voll auszuschöpfen. Und falls diese Optionen noch nicht untersucht wurden, könnte es sein, dass für unnötige Technologien bezahlt wird, die den Betriebsablauf behindern.
Hinter den Kulissen des AQI
Um herauszufinden, ob die visuelle Inspektion eine ineffiziente Technologie verwendet, ist es entscheidend, genau zu ermitteln, was sie leisten soll. Dies wirkt sich sowohl auf die Hardware als auch auf die Software aus und erfordert eine umfangreiche Feinabstimmung.
Diese Art von Finesse konnte Softserve für zahlreiche Geschäftsfälle zur Verfügung stellen, von Lebensmittelverpackungsinspektionen bis hin zur Qualitätssicherung bei der Automobilmontage. Jeder Fall hat seinen eigenen Grad an Komplexität und erfordert spezifische Ansätze. Das Problem kann jedoch in zwei getrennte Bereiche unterteilt werden: die Erkennung von Objekten und die Erkennung von Anomalien.
Das Whitepaper informiert über die Anpassung einer AQI-Lösung an die Bedürfnisse des Unternehmens.
Text aus dem Original übernommen und übersetzt – Softserve
