Digital Industries | Proizvodnja

Inspekcija kvalitete koju pokreće AI na globalnoj razini

Autor: Ali Ali, voditelj prodaje, Siemens potrošački proizvodi i roba

Proizvodnja je oduvijek bila ravnoteža između brzine, kvalitete i inovacije. Za proizvođače potrošačke pakirane robe taj je akt uravnoteženja još složeniji jer se portfelj proizvoda širi, formati pakiranja razvijaju se brže, a očekuje se da će proizvodne linije prilagoditi više varijacija nego ikad prije. Istodobno, potrošači i dalje očekuju besprijekorne proizvode svaki put kada izvrše kupnju.

Proctor & Gamble (P&G) želi osigurati najbolju kvalitetu za svoje kupce. U tisućama proizvoda i proizvodnih linija širom svijeta, čak i male promjene u materijalima, ambalaži, grafikama, teksturama ili proizvodnim uvjetima mogu utjecati na rezultate kvalitete. Tradicionalne tehnologije inspekcije dizajnirane su za raniji svijet. Moderna proizvodnja zahtijeva nešto prilagodljivije.

Taj izazov pomaže objasniti zašto Inspekcija kvalitete temeljena na umjetnoj inteligenciji pojavljuje se kao jedna od najvažnijih primjena industrijske umjetne inteligencije. Sposobnost pregleda svakog proizvoda punom brzinom proizvodnje, učenja iz varijacija, a ne da ih njime ometaju, i globalno skaliranje tih mogućnosti daje proizvođačima novi način natjecanja. Siemens vizualni inspekcijski kokpit (VIC), razvijen u suradnji s P&G-om, pokazuje kako AI, industrijsko računarstvo i strojni vid mogu pretvoriti osiguranje kvalitete iz proizvodnih zahtjeva u stratešku poslovnu prednost.

Napajanje inspekcije kvalitete za rješavanje složenih i bržih proizvodnih procesa

Brze proizvodne linije tvrtke P&G, sa svojom velikom varijabilnošću, upravo su okruženje u kojem je postupak inspekcije zahtjevan i zahtijeva specifično, pametno rješenje. Proizvodne linije moraju odgovarati visokoj propusnosti, stalnim inovacijama proizvoda, razvijajućim dizajnom ambalaže i materijalima koji se prirodno rastežu, pomiču, naboraju ili variraju tijekom proizvodnje.

Povijesno gledano, sustavi strojnog vida zasnovani na pravilima korišteni su za otkrivanje problema s kvalitetom. Iako su učinkoviti u stabilnim okruženjima, ovi sustavi često zahtijevaju opsežno prilagođavanje kad god se promijene proizvodi, materijali, uvjeti osvjetljenja ili proizvodne postavke. Kako se varijabilnost proizvodnje povećava, održavanje performansi inspekcije može postati sve intenzivnije resurse.

Kao što je objasnio Roland Joseph, viši tehnički direktor za inteligentne kontrole i automatizaciju u P&G-u: "Tradicionalni sustavi vida zasnovani na pravilima jednostavno se bore da zadovolje zahtjeve ključnih inspekcija kvaliteta proizvoda i stalnih promjena koje unose naša inovacijska i proizvodna okruženja. Potrebne su nam sposobnosti koje su znatno agilnije i robusnije."

Ono što je P&G trebao nije bio samo bolji sustav inspekcije. Tvrtki je trebao bitno drugačiji pristup, onaj koji je sposoban pružiti kontinuiranu preciznost pregleda pri brzini linije uz prilagođavanje stvarnosti moderne proizvodnje.

Industrijsko rubovo računanje čini umjetnu inteligenciju primijenjivim u velikoj mjeri

Nekoliko godina prije partnerstva sa Siemensom, P&G je već identificirao potencijal dubokog učenja za rješavanje izazova inspekcije kvalitete s kojima se konvencionalne tehnologije borile riješiti. Tvrtka je uspješno razvila i implementirala interno rješenje u više od 150 proizvodnih okruženja, dokazujući vrijednost inspekcije na temelju umjetne inteligencije.

Sljedeći izazov bio je razmjera.

Globalna primjena industrijske umjetne inteligencije zahtijeva više od razvoja točnih modela. Zahtijeva standardiziranu infrastrukturu, pouzdanu računarsku snagu, operativnu otpornost, upravljanje životnim ciklusom, procese implementacije softvera i dugoročnu podršku. To su mogućnosti koje uspješnog pilota pretvaraju u sposobnost za cijelo poduzeće.

Partnerstvom sa Siemensom, P&G je kombinirala svoju proizvodnu stručnost i inovacije dubokog učenja s našom Industrial Edge platformom, industrijskim računalima powered by pokreću NVIDIA GPU-ovi i industrijskom infrastrukturom umjetne inteligencije dizajniranom za implementaciju u više objekata i proizvodnih okruženja.

"Dizajnirali smo ovo rješenje", rekao je Paul Thomas, direktor strojnog vida i primijenjene AI u P&G-u, "kako bismo riješili bezbroj industrijskih izazova koje tradicionalni vidni sustavi nisu mogli dotaknuti: točna karakterizacija preklapajućih komponenti, suptilnost nedostataka niskog kontrasta, složenost visoko ukrašenih proizvoda i pakiranja, uska vremenska koordinacija, integracija PLC-a u stvarnom vremenu s visokim stopama proizvodnje uz kontinuirani pregled."

Rezultat je rješenje koje omogućuje Industrial AI inteligenciji da radi tamo gdje se proizvodnja odvija: izravno na podu postrojenja, u stvarnom vremenu i brzinom.

Povezani linkovi:

Sposobnost pregleda svakog proizvoda punom brzinom proizvodnje, učenja iz varijacija, a ne da ih njime ometaju, i globalno skaliranje tih mogućnosti daje proizvođačima novi način natjecanja. Siemens vizualni inspekcijski kokpit (VIC), razvijen u suradnji s P&G-om, pokazuje kako AI, industrijsko računarstvo i strojni vid mogu pretvoriti osiguranje kvalitete iz proizvodnih zahtjeva u stratešku poslovnu prednost.

Sustavi strojnog vida postaju platforma za industrijsku umjetnu inteligenciju

VIC je značajan ne samo zbog onoga što radi, već i zbog onoga što predstavlja.

U svojoj srži, VIC koristi semantičku segmentaciju vođenu umjetnom inteligencijom za analizu živih produkcijskih slika i identificiranje problema s kvalitetom koje bi bilo teško otkriti korištenjem tradicionalnih pristupa temeljenih na pravilima. Radeći na Siemens Industrial Edge, sustav provodi analizu u stvarnom vremenu bez ugrožavanja protoka i može automatski pokrenuti nizvodne proizvodne radnje kada se utvrde nedostaci.

Šira razlika je, međutim, da VIC nije izolirana primjena. Dio je rastućeg Siemensovog ekosustava koji industrijsku umjetnu inteligenciju čini praktičnom, skalabilnom i ponovljivom u proizvodnim okruženjima.

Na primjer, Siemens SIMATIC portfelj automatizacije pruža skalabilni temelj automatizacije koji proizvođačima omogućuje standardizaciju i proširenje operacija u svim objektima uz održavanje dosljednosti i operativne učinkovitosti. Ista filozofija podupire VIC: standardizirana implementacija, ponovljivi inženjering i upravljanje na razini poduzeća, a ne prilagođavanje po lokaciji.

Slično tome, naš SynThai tehnologija pokazuje kako se strojni vid koji pokreće AI može ubrzati generiranjem sintetičkih podataka, omogućujući proizvođačima da brže kreiraju i treniraju modele vida, istovremeno smanjujući napor povezan sa prikupljanjem i bilježenjem podataka o fizičkim slikama. Kako se usvajanje strojnog vida širi, sintetički podaci i razvoj modela umjetne inteligencije postaju važni dodatak tehnologijama za implementaciju proizvodnje kao što je VIC.

Drugi primjer je Siemens Vision AI Control for Machines rješenje koje koristi Industrial Edge i AI analizu u stvarnom vremenu kako bi strojevima omogućilo otkrivanje uvjeta, donošenje odluka i izravnu interakciju s PLC-ovima na tvorničkom podu. Slično kao i VIC, približava AI mogućnosti operacijama, omogućavajući brže odgovore i veću autonomiju bez oslanjanja na udaljene računalne resurse.

Uzeto zajedno, ove tehnologije otkrivaju što bi moglo biti Siemensova najznačajnija razlika u industrijskoj umjetnoj inteligenciji: ne jedna aplikacija, već okvir od kraja do kraja koji pomaže proizvođačima da razviju, implementiraju, skaliraju i upravljaju umjetnom inteligencijom tijekom životnog ciklusa proizvodnje. VIC je jedan od primjera te strategije na djelu.

Industrial AI za proizvodnju donosi rezultate izvan inspekcije

U zahtjevnim proizvodnim okruženjima tvrtke P&G, VIC kontinuirano provjerava proizvode koji se prirodno razlikuju po izgledu, teksturi, grafici, poravnanju, strukturi, slojevitosti i karakteristikama pakiranja. Umjesto da se oslanja na usko definirana pravila, sustav se može prilagoditi tim varijacijama uz održavanje učinkovitosti inspekcije.

Kao što je rekao Roland Joseph, "Ne možete isporučiti vrhunsku inovaciju bez mogućnosti da brzo pregledate i kontrolirate njezinu kvalitetu."

Mjerljivi ishodi su uvjerljivi. Rješenje osigurava kontinuiranu pokrivenost inspekcijama pri punoj brzini proizvodnje, smanjuje otpad za 10 do 20 posto ovisno o proizvodu, poboljšava dosljednost u različitim varijantama proizvoda i smanjuje ovisnost o ručnim pregledima i ponovljenim naporima za produljenje valjanosti. Nove implementacije također se mogu naručiti pet do deset puta brže od tradicionalnih sustava strojnog vida po mjeri.

"Sve je čvršće, točnije, samopouzdanije", rekao je Roland Joseph. "Možemo provjeriti svaki proizvod i imati dokaze koji će ga potkrijepiti."

Možda je najvažnije, kvalitetne informacije koje generira VIC postaju dio šireg digitalnog proizvodnog ekosustava, pomažući proizvodnim timovima da identificiraju trendove, poboljšaju stabilnost procesa i podržavaju kontinuirano operativno poboljšanje.

Kontrola kvalitete postaje konkurentska prednost

Priča o VIC-u govori o više od strojnog vida. Riječ je o tome kako proizvođači mogu prijeći s uzorkovanja na kontinuiranu inspekciju, od statičkih pravila do adaptivne inteligencije i od izoliranih implementacija do globalno skalabilne industrijske umjetne inteligencije. Kombinirajući AI modele, Industrial Edge računarstvo, automatizacijsku infrastrukturu i upotrebljivost na razini postrojenja, Siemens i P&G pokazali su kako umjetna inteligencija može postati dio svakodnevnih proizvodnih operacija, a ne ostati ograničena na pilot projekte.

Ta sposobnost ima implikacije daleko izvan proizvodnje potrošačke pakirane robe. Industrije u rasponu od hrane i pića do lijekova, ambalaže, elektronike i napredne proizvodnje suočavaju se s mnogim istim izazovima: povećanjem složenosti proizvoda, rastućim očekivanjima kvalitete i potrebom za skaliranjem inovacija bez žrtvovanja operativnih performansi. Proizvođači koji mogu pregledati svaki proizvod, reagirati na varijacije u stvarnom vremenu, smanjiti otpad i kontinuirano poboljšavati kroz uvide zasnovane na podacima bit će bolje pozicionirani za natjecanje. Naša VIC tehnologija nudi jasan primjer kako industrijska umjetna inteligencija pomaže da ta budućnost bude moguća danas.

Objavljeno: 15. listopada 2026