Retirer le film des palettes avec l'intelligence artificielle

Le constructeur de machines danois VARO, qui fournit des machines aux industries alimentaire et pharmaceutique, entre autres, a développé un décapeur - une machine qui enlève automatiquement le film des palettes. La machine est maintenant complétée par une solution basée sur la technologie de vision combinée à l'intelligence artificielle, qui détecte si tout le film a été retiré. Avec cette solution, le processus peut se dérouler entièrement sans qu'un employé ait besoin de passer du temps à surveiller ou à enlever les résidus de film.

Lorsqu'une palette arrive à l'usine ou à l'entrepôt, le film est automatiquement coupé et aspiré dans un conteneur à déchets, et quelles que soient les conditions d'éclairage, la taille et la forme du produit, ou l'épaisseur du film, la combinaison de la caméra et de l'algorithme peut déterminer par elle-même si tout le film a été retiré.

La machine elle-même libère du temps pour les employés des clients de VARO. Ils n'ont plus besoin de passer du temps à couper le film, et l'opérateur n'est pas lié à la surveillance de la machine. C'est un grand avantage pour toutes les entreprises industrielles où il est devenu plus difficile et plus coûteux de trouver de la main-d'œuvre. En même temps, la solution aide à numériser un processus manuel traditionnel, ce qui offre des avantages à la fois pour les clients et pour VARO lui-même.

« La tendance est que nos clients ont besoin d'améliorer continuellement leurs performances, alors qu'il y a moins de monde autour des machines. Grâce à la numérisation et à l'intelligence artificielle, nous pouvons offrir des services supplémentaires à nos clients sous forme de connaissances et de collecte de données, qu'ils peuvent utiliser pour améliorer leurs performances, et que nous pouvons utiliser pour construire de meilleures machines », explique Arne Lundfold Bjerring.

Bjarke Holm Thomsen, Ingénieur de développement chez VARO

Le processus consistant à apprendre au décapeur à détecter si tout le film a été retiré a commencé avec Bjarke Holm Thomsen prenant beaucoup de photos avec un téléphone portable. En utilisant les photos, un PC ordinaire et des bibliothèques open source comme Fast.ai et PyTorch, il a créé une preuve de concept. Il pouvait rapidement voir que le modèle pouvait résoudre la tâche principale, et il a commencé à l'training avec plus d'images provenant d'environnements de production réels. En même temps, il a également découvert que les défis de VARO se trouvaient ailleurs.

« Nous avons une bonne compréhension de notre tâche principale et de la façon dont l'analyse d'images peut nous aider à la résoudre. Mais ensuite vous rencontrez des problèmes avec l'ensemble de l'ecosystem, tels que la façon dont nous surveillons la solution, et comment nous mettons à jour les modèles - toutes les tâches qui soutiennent la tâche principale », explique Bjarke Holm Petersen.

La solution à ce problème est venue de Siemens, à la fois en termes de matériel et de support. VARO a emprunté du matériel pour développer davantage le modèle et a été initié à la façon dont l'ecosystem pourrait être construit dans Siemens Industrial Edge.

Søren Jakobsen, responsable de l'Industrial AI chez Siemens Danemark

Le directeur technique de VARO, Arne Lundfold Bjerring, est certain que la collaboration avec Siemens a accéléré le processus. Surtout parce que VARO est une entreprise relativement petite sans une grande équipe de développeurs pour de tels systèmes. Mais même avec leur petite équipe, ils ont déjà commencé à voir de nouvelles opportunités. Les avantages pour VARO et ses clients ne s'arrêtent pas à la solution spécifique pour le décapage.

« Nous avons constamment des idées sur la façon dont nous pouvons intégrer cela en tant que fonctionnalité dans nos autres machines pour optimiser les processus des clients. La même technologie, par exemple, peut être utilisée pour la production d'aliments en conserve, où vous n'aurez peut-être besoin de jeter que deux canettes au lieu de dix, ou pour les rouleaux de tapis, où il est presque impossible pour les humains d'inspecter un rouleau de cinq mètres de large. De cette façon, nous le voyons comme faisant partie de l'état d'esprit de l'Industrie 4.0, où l'intelligence artificielle est utilisée pour optimiser en permanence les performances des machines », dit-il.

Ainsi, la technologie ouvre également de nouvelles possibilités pour rapprocher les clients.

« Nous nous sommes habitués à des logiciels pour tout, des téléphones aux voitures électriques qui doivent être mis à jour via des abonnements, donc la prochaine étape naturelle sera pour nous d'offrir des mises à jour avec des améliorations continues à nos clients, ainsi que la collecte de connaissances et de données sur les performances de leur machine », explique Arne Lundfold Bjerring.