Álláshirdetések
Events / Courses
Legfrissebb híreink
Parkolókat bérel a Tesla, hogy eladatlan járműveit ott tárolhassa
2024.05.17 06:21Új budapesti létesítményt avatott a Knorr-Bremse
2024.05.17 04:20Budapesten is bemutatkozik a legújabb Setra
2024.05.16 17:17Racionális döntés Magyarországon tartani a járműipari termelést
2024.05.16 16:26Autopro Blog
Autopro a Facebookon
Galériáink
Lassan terjed a gépi látás az iparban, pedig nagy benne a potenciál
A gépi látás az egyik legfőbb Ipar 4.0-ás alkalmazás, számos területen használják. Az elmúlt években sokat fejlődött ez a technológia, egyre élesebbek a kamerák képei, amik eleve egyre kisebbek és megfizethetőbbek. Érdekesség ugyanakkor, hogy a gépi látás ipari alkalmazása nem terjed olyan gyorsan.
Nem nehéz belátni, hogy miért számít a gyártásban is fontos technológiának a gépi látás: az ezzel rendelkező robotok segítségével a gyártósorok egész nap üzemeltethetőek, az emberi munkaerőt pedig kreatívabb területeken lehet használni, mint a gyártósorok melletti monoton munkakörök. Emellett a minőségellenőrzésben, vagy éppen a járvány miatt távolságtartásban is segítenek az ilyen alkalmazások.
Ennek ellenére a gyártással foglalkozó nagyvállalatok többsége nem él a gépi látás adta lehetőségekkel olyan mértékben, mint ahogy a fogyasztási cikkek iparágában már megjelent a technológia.
Az IndustryWeek szerint két oka van ennek a viszonylag meglepő adatnak: a cégek nem tudják, hol és hogyan használhatnák a gépi látást, valamint a másik, hogy nem képesek az adatok megfelelő integrálására és kontextusba helyezésére.
Legfőbb felhasználási területek
A gépi látás egyre több helyen lesz használható a gyártásban, ráadásul a technológia fejlődésével egyre nyilvánvalóbbá is válnak ezek a területek. Az IndustryWeek három fő felhasználási területet emel ki: 3D-s minőségellenőrzés és mesterséges intelligencián alapuló hibaelhárítás, hibakeresés; távoli karbantartás és megelőző karbantartás; valamint a biztonságos munkavégzés megteremtése a gyárakban.
Ezek közül a legnagyobb hasznot vélhetően a prediktív karbantartás hozza, hiszen az időben azonosított hibákat bármikor ki lehet javítani, nem szükséges a gyártósoroknak csak emiatt leállnia.
Az adatok megfelelő kezelése nélkül nem lesz siker
Még ha sikerül is megértenie saját működése szempontjából egy cégnek a gépi látás fontosságát és értékét, az adatok nem megfelelő kezelése gondot okozhat. Megfelelő átláthatóság és adatkezelés nélkül nem fognak igazán kifizetődni az Ipar 4.0-ás alkalmazások.
Első lépésben ki kell szűrni, mik azok az adatok, amikre szükség van, ezután érdemes automatizálni az adatelemzés folyamatait, és tisztán látni, mire van szükségünk az óriási mennyiségű adatbázisból.