الذكاء الاصطناعي يُمكّن من اكتشاف العيوب في المصنع

الذكاء الاصطناعي يُمكّن من اكتشاف العيوب في المصنع
في قطاع التصنيع، يُعد ضمان جودة المنتجات العالية أمرًا بالغ الأهمية. ويلعب اكتشاف العيوب دورًا هامًا في منع المنتجات المعيبة من مغادرة خط الإنتاج. ومع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية، أصبح بإمكان المصنّعين الآن الاستفادة من هذه الأدوات لتحسين عمليات اكتشاف العيوب في مصانعهم.
ومن الأمثلة على ذلك استخدام برنامج رؤية حاسوبية يعمل على أجهزة حاسوب صناعية قائمة على بنية Intel® في مصنع لشركة رائدة في تصنيع الإطارات. باستخدام خوارزميات التعلم العميق، تستطيع هذه التقنية تحليل الصور واكتشاف العيوب بدقة وكفاءة عاليتين.
فيما يلي كيفية عمل العملية عادةً:
التقاط الصور: تقوم الكاميرات المثبتة على طول خط الإنتاج بالتقاط صور لكل إطار أثناء مروره عبر عملية التصنيع.
تحليل البيانات: يقوم برنامج الرؤية الحاسوبية بعد ذلك بتحليل هذه الصور باستخدام خوارزميات التعلم العميق. دُرّبت هذه الخوارزميات على مجموعة بيانات ضخمة من صور الإطارات، مما يسمح لها بتحديد عيوب أو شذوذات محددة.
كشف العيوب: يقارن البرنامج الصور المُحللة بمعايير مُحددة مُسبقًا للكشف عن العيوب. في حال اكتشاف أي انحرافات أو خلل، يُصنف النظام الإطار على أنه معيب.
ردود الفعل في الوقت الفعلي: نظرًا لأن برنامج رؤية الكمبيوتر يعمل على أساس بنية Intel®أجهزة الكمبيوتر الصناعيةيُمكّن النظام من توفير تغذية راجعة فورية لخط التصنيع. يُمكّن هذا المُشغّلين من معالجة أي عيوب بسرعة ومنع استمرار المنتجات المعيبة في عملية الإنتاج.
ومن خلال تنفيذ نظام اكتشاف العيوب المدعوم بالذكاء الاصطناعي، تستفيد شركة تصنيع الإطارات بعدة طرق:
دقة متزايدة: تُدرَّب خوارزميات الرؤية الحاسوبية على اكتشاف حتى أصغر العيوب التي قد يصعب على المُشغِّلين تحديدها. وهذا يُحسِّن دقة تحديد العيوب وتصنيفها.
خفض التكلفة: من خلال اكتشاف المنتجات المعيبة مبكرًا في عملية الإنتاج، يمكن للمصنعين تجنب عمليات استدعاء أو إرجاع أو شكاوى العملاء المكلفة. هذا يُساعد على تقليل الخسائر المالية ويحافظ على سمعة العلامة التجارية.
كفاءة محسنة: تتيح الملاحظات الفورية التي يوفرها نظام الذكاء الاصطناعي للمشغلين اتخاذ إجراءات تصحيحية فورية، مما يقلل من احتمالية حدوث اختناقات أو انقطاعات في خط الإنتاج.
التحسين المستمر: تُسهّل قدرة النظام على جمع وتحليل كميات هائلة من البيانات جهود التحسين المستمر. يُساعد تحليل الأنماط والاتجاهات في العيوب المُكتشفة على تحديد المشاكل الأساسية في عملية التصنيع، مما يُمكّن المُصنّعين من إجراء تحسينات مُستهدفة وتعزيز الجودة الشاملة.
في الختام، من خلال الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية المُستخدمة في أجهزة الحاسوب الصناعية القائمة على بنية Intel®، يُمكن للمُصنّعين تحسين عمليات اكتشاف العيوب بشكل ملحوظ. ويُعدّ مصنع مُصنّع الإطارات مثالاً ممتازاً على كيفية مساهمة هذه التقنيات في تحديد العيوب ومعالجتها قبل وصول المنتجات إلى السوق، مما يُؤدي إلى منتجات ذات جودة أعلى وكفاءة تشغيلية مُحسّنة.