Hírlevél
HU
EN

Gyártósor Már kialakulásuk előtt felfedhetőek a termékhibák

Már kialakulásuk előtt felfedhetőek a termékhibák

mesterséges intelligencia MI AI gépi tanulás minőségellenőrzés minőségbiztosítás adatelemzés

autopro.hu/V.M. | 2023.04.08 08:21

Már kialakulásuk előtt felfedhetőek a termékhibák

Fotó: Landing AI

A gyártóvállalatok folyamatos nyomás alatt vannak, és a sokaságból kitűnés rendkívül nehéz feladatot tud jelenteni. A versenyelőnyhöz jutás egyik módja lehet a versenytársakénál magasabb minőségű termékek gyártása, amiben kulcsszerep jut a minőségmenedzsmentnek. A hibástermék-szám csökkentésének hatékony eszköze a minőségellenőrzés prediktív alapokra helyezése, ami a mai megoldásokkal könnyebben megvalósítható, mint korábban bármikor.

Hirdetés

A szokványos módszer szerint végzett minőségellenőrzés gyakran úgy történik, hogy a legyártott termékekből mintát vesznek, és megvizsgálják annak tagjait eltérések után kutatva. Ennek az eljárásnak azonban több hátránya is van: először is a problémák csak utólag deríthetőek fel, másrészt a manuális ellenőrzés időigényes, költséges és hibáktól sem mentes lehet.

Ezzel ellentétben a minőségellenőrzés prediktív analitikai alapokra helyezésével felfedezhetőek a hibákat eredményező tendenciák a gyártásban, végső soron lehetővé téve a hibák megelőzését. A prediktív analitikai minőségellenőrzés során a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási modell a szenzorok, a gépek és a szokványos minőségellenőrzések adatait vizsgálva képesek felismerni jeleket, melyek jövőbeli hibák kialakulására mutatnak.

Van miért váltani

A minőségi problémák megelőzése több előnnyel is jár. A vásárlói elégedettség növekedhet a kevesebb hibás terméknek köszönhetően, míg a gyártásban a hibák utólagos felkutatásának és a selejtek költségei spórolhatóak meg.

Az elemzéseket felhasználva a gyártási szűk keresztmetszetek és hatékonyságot rontó pontok is felfedezhetőek, segítve a termelékenység javítását. Mindezen felül az adatok elemzése a gépek állásidejének csökkentését és magasabb fokú kihasználását is lehetővé teszi.

Nem olyan drága és bonyolult, mint ahogy tűnik

Az MI és a gépi tanulás a prediktív analitikai minőségellenőrzés elsődleges eszközei között szerepelnek. Általuk a prediktív algoritmusok idővel, egyre több adat feldolgozásán keresztül pontosabbá, és a hibák felderítésében megbízhatóbbá válhatnak. Ebből is következik azonban, hogy az adatok mennyiségének és megbízhatóságának kulcsszerepe van a prediktív analitikában.

Az MI-alapú megoldások alkalmazásától sokakat eltántorít az ár és a szakértelem igénye, ma már azonban elérhetőek olyan MI-alapú alkalmazások, melyek könnyen kezelhetőek az adattudományokban nem jártas szakemberek által is. Ezek az alkalmazások képesek potens gépi tanulási modelleket alkotni anélkül, hogy a felhasználónak az adattudományokban el kellene mélyednie. Az ár kérdésére pedig a használatarányos díjszabási modellek kínálnak megoldást, ezekkel ugyanis elkerülhetőek a rendkívül magas költségű kezdeti beruházások. A Manufacturing Tomorrow cikke szerint a költségigényt tovább redukálhatják a felhőalapú megoldások, amikkel nincs szükség az adatokhoz kapcsolódó drága infrastruktúra kiépítésére, annak terhe ugyanis a szolgáltatóra hárul.

A fentieket összegezve elmondható, hogy a mesterséges intelligenciára és a gépi tanulásra épülő prediktív analitikai minőségellenőrzés egy több módon is megtérülő megoldást jelent, mely a technológia fejlődésének hála ma minden korábbinál elérhetőbb a versenyképességük érdekében beruházni hajlandó és tudó gyártók számára.

Tetszett ez a hír? Értesüljön elsőként a járműipari történésekről, iratkozzon fel az autopro.hu hírlevelére az alábbi linken!

Kiemelt Partnereink