Digital Industries | Proizvodnja

Pregled kakovosti, ki ga poganja umetna inteligenca na svetovnem merilu

Avtor: Ali Ali, vodja prodaje, Siemens potrošniški izdelki in blago

Proizvodnja je bila vedno ravnotežje med hitrostjo, kakovostjo in inovacijami. Za proizvajalce potrošniškega pakiranega blaga je ta akt uravnoteženja še bolj zapleten, saj se portfelji izdelkov širijo, oblike embalaže se razvijajo hitreje in pričakuje se, da bodo proizvodne linije ustrezale večjim variacijam kot kdajkoli prej. Hkrati potrošniki še naprej pričakujejo brezhibne izdelke vsakič, ko opravijo nakup.

Proctor & Gamble (P&G) želi svojim strankam zagotoviti najboljšo kakovost. V tisočih izdelkih in proizvodnih linijah po vsem svetu lahko celo majhne spremembe v materialih, embalaži, grafiki, teksturah ali proizvodnih pogojih vplivajo na rezultate kakovosti. Tradicionalne tehnologije inšpekcijskih pregledov so bile zasnovane za prejšnji svet. Sodobna proizvodnja zahteva nekaj bolj prilagodljivega.

Ta izziv pomaga razložiti, zakaj Pregled kakovosti na podlagi umetne inteligence se pojavlja kot ena najpomembnejših aplikacij industrijske umetne inteligence. Sposobnost pregleda vsakega izdelka s polno hitrostjo proizvodnje, se učiti iz variacij, namesto da bi jih ta motil, in razširiti te zmogljivosti po vsem svetu, daje proizvajalcem nov način konkurence. Siemens vizualni inšpekcijski kokpit (VIC), razvit v sodelovanju s podjetjem P&G, prikazuje, kako lahko umetna inteligenca, industrijsko računalništvo in strojni vid spremenijo zagotavljanje kakovosti iz proizvodnih zahtev v strateško poslovno prednost.

Omogočanje nadzora kakovosti za reševanje zapletenih in hitrejših proizvodnih procesov

Hitre proizvodne linije podjetja P&G s svojo visoko variabilnostjo so ravno okolje, v katerem je postopek inšpekcijskih pregledov zahteven in zahteva posebno, pametno rešitev. Proizvodne linije morajo ustrezati visoki prepustnosti, stalnim inovacijam izdelkov, razvijajočim se modelom embalaže in materialom, ki se med proizvodnjo naravno raztezajo, premikajo, gubijo ali spreminjajo.

V preteklosti so bili za odkrivanje težav s kakovostjo uporabljeni sistemi strojnega vida, ki temeljijo na pravilih. Čeprav so ti sistemi učinkoviti v stabilnih okoljih, pogosto zahtevajo obsežno ponovno prilagajanje, kadar se spremenijo izdelki, materiali, svetlobni pogoji ali proizvodne nastavitve. Ker se spremenljivost proizvodnje povečuje, lahko ohranjanje učinkovitosti inšpekcijskih pregledov postane vse bolj intenzivno.

Kot je pojasnil Roland Joseph, višji tehnični direktor za inteligentne kontrole in avtomatizacijo pri P&G: »Tradicionalni vidni sistemi, ki temeljijo na pravilih, preprosto težko izpolnijo zahteve ključnih pregledov kakovosti izdelkov in nenehnih sprememb, ki jih prinašajo naša inovacijska in proizvodna okolja. Potrebujemo zmogljivosti, ki so bistveno bolj okretne in robustne.«

Kar P&G potrebuje, ni bil zgolj boljši sistem inšpekcijskih pregledov. Podjetje je potrebovalo bistveno drugačen pristop, ki je sposoben zagotavljati neprekinjeno natančno pregledovanje pri hitrosti proge, hkrati pa se prilagaja realnosti sodobne proizvodnje.

Računalništvo z industrijskim robom omogoča uporabo umetne inteligence v velikem obsegu

Nekaj let pred partnerstvom s Siemensom je podjetje P&G že prepoznalo potencial poglobljenega učenja za reševanje izzivov preverjanja kakovosti, s katerimi se konvencionalne tehnologije težko spopadajo. Podjetje je uspešno razvilo in uvedlo notranjo rešitev v več kot 150 proizvodnih okoljih, kar dokazuje vrednost inšpekcijskih pregledov na podlagi umetne inteligence.

Naslednji izziv je bil obseg.

Uvajanje industrijske umetne inteligence po vsem svetu zahteva več kot le razvoj natančnih modelov. Zahteva standardizirano infrastrukturo, zanesljivo računalniško moč, operativno odpornost, upravljanje življenjskega cikla, postopke uvajanja programske opreme in dolgoročno podporo. To so zmogljivosti, ki uspešen pilot pretvorijo v zmogljivost za celotno podjetje.

S partnerstvom s Siemensom je podjetje P&G združilo svoje proizvodno strokovno znanje in inovacije za poglobljeno učenje z našo platformo Industrial Edge, industrijskimi osebnimi računalniki, ki jih poganjajo grafični procesorji NVIDIA, in industrijsko infrastrukturo umetne inteligence, zasnovano za uporabo v več obratih in proizvodnih okoljih.

»To rešitev smo zasnovali,« je dejal Paul Thomas, direktor strojnega vida in uporabne umetne inteligence pri P&G, »da bi rešili nešteto industrijskih izzivov, ki se jih tradicionalni vidni sistemi niso mogli dotakniti: natančna karakterizacija prekrivajočih se komponent, subtilnost napak z nizkim kontrastom, kompleksnost visoko okrašenih izdelkov in embalaže, tesna časovna koordinacija, realna integracija PLC z enim izdelkom pri visokih stopnjah proizvodnje z neprekinjenim pregledom.«

Rezultat je rešitev, ki Industrial AI inteligenci omogoča delovanje tam, kjer poteka proizvodnja: neposredno na tleh obrata, v realnem času in s hitrostjo.

Povezane povezave:

Sposobnost pregleda vsakega izdelka s polno hitrostjo proizvodnje, se učiti iz variacij, namesto da bi jih ta motil, in razširiti te zmogljivosti po vsem svetu, daje proizvajalcem nov način konkurence. Siemens vizualni inšpekcijski kokpit (VIC), razvit v sodelovanju s podjetjem P&G, prikazuje, kako lahko umetna inteligenca, industrijsko računalništvo in strojni vid spremenijo zagotavljanje kakovosti iz proizvodnih zahtev v strateško poslovno prednost.

Sistemi strojnega vida postanejo platforma za industrijsko umetno inteligenco

VIC je pomemben ne le zaradi tega, kar počne, ampak tudi zaradi tega, kar predstavlja.

VIC v svojem bistvu uporablja pomensko segmentacijo, ki jo poganja umetna inteligenca, za analizo slik v živo in prepoznavanje težav s kakovostjo, ki bi jih bilo težko zaznati s tradicionalnimi pristopi, ki temeljijo na pravilih. Sistem, ki deluje na Siemens Industrial Edge, izvaja analizo v realnem času, ne da bi pri tem ogrozila pretok, in lahko samodejno sproži nadaljnje proizvodne ukrepe, ko so ugotovljene napake.

Širši razlikovalec pa je, da VIC ni izolirana aplikacija. Je del rastočega Siemensovega ecosystem, zaradi katerega je industrijska umetna inteligenca praktična, razširljiva in ponovljiva v proizvodnih okoljih.

Na primer, Siemens SIMATIC Portfelj avtomatizacije zagotavlja razširljiv temelj za avtomatizacijo, ki proizvajalcem omogoča standardizacijo in razširitev poslovanja v vseh objektih, hkrati pa ohranja doslednost in operativno učinkovitost. Ista filozofija podpira VIC: standardizirana uvajanje, ponovljiv inženiring in upravljanje v podjetju in ne prilagajanje po mestu.

Podobno je tudi naša SynThai tehnologija prikazuje, kako je mogoče strojni vid, ki ga poganja umetna inteligenca, pospešiti s sintetičnim ustvarjanjem podatkov, kar proizvajalcem omogoča hitrejše ustvarjanje in treniranje vizualnih modelov, hkrati pa zmanjšuje napor, povezan z zbiranjem in označevanjem fizičnih slikovnih podatkov. Ker se uporaba strojnega vida širi, sintetični podatki in razvoj modela umetne inteligence postanejo pomembna dopolnila tehnologijam uvajanja proizvodnje, kot je VIC.

Drug primer je Siemens Vision AI Control for Machines rešitev, ki uporablja Industrial Edge in analizo umetne inteligence v realnem času, da strojem omogoča zaznavanje pogojev, sprejemanje odločitev in neposredno interakcijo s PLC-ji v tovarni. Podobno kot VIC tudi zmogljivosti umetne inteligence približuje operacijam, kar omogoča hitrejše odzive in večjo avtonomijo, ne da bi se zanašal na oddaljene računalniške vire.

Te tehnologije skupaj razkrivajo, kaj je Siemensov najpomembnejši razlikovalec v industrijski umetni inteligenci: ne ene same aplikacije, temveč celovit okvir, ki proizvajalcem pomaga razvijati, uvajati, razširjati in upravljati zmogljivosti umetne inteligence skozi celoten življenjski cikel proizvodnje. VIC je en primer te strategije v akciji.

Industrijska umetna inteligenca za proizvodnjo prinaša rezultate, ki niso pregledani

V zahtevnih proizvodnih okoljih podjetja P&G VIC stalno pregleduje izdelke, ki se naravno razlikujejo po videzu, teksturi, grafiki, poravnavi, strukturi, strukturi, plastenju in značilnostih embalaže. Namesto da bi se zanašal na ozko opredeljena pravila, se lahko sistem prilagodi tem spremembam, hkrati pa ohranja učinkovitost inšpekcijskih pregledov.

Kot je dejal Roland Joseph: »Ne morete zagotoviti vrhunske inovacije, ne da bi imeli sredstva za hiter pregled in nadzor kakovosti.«

Merljivi rezultati so prepričljivi. Rešitev zagotavlja neprekinjeno pokritost inšpekcijskih pregledov pri polni hitrosti proizvodnje, zmanjša odpadke za 10 do 20 odstotkov glede na izdelek, izboljša doslednost med različicami izdelkov in zmanjšuje odvisnost od ročnih pregledov in ponavljajočih se prizadevanj za podaljšanje veljavnosti. Nove uvajanja je mogoče naročiti tudi pet do desetkrat hitreje kot tradicionalni sistemi strojnega vida po meri.

»Vse je strožje, natančnejše, bolj samozavestno,« je dejal Roland Joseph. »Lahko preverimo vsak izdelek in imamo dokaze, ki ga podpirajo.«

Morda najpomembneje je, da kakovostne informacije, ki jih ustvari VIC, postanejo del širšega digitalnega proizvodnega ecosystem, ki proizvodnim skupinam pomaga prepoznati trende, izboljšati stabilnost procesov in podpirati nenehno operativno izboljševanje.

Kontrola kakovosti postane konkurenčna prednost

Zgodba o VIC govori o več kot strojnem vidu. Gre za to, kako lahko proizvajalci preidejo od vzorčenja na neprekinjen pregled, od statičnih pravil do prilagodljive inteligence in od izoliranih uvajanja do globalno razširljive industrijske umetne inteligence. Z združevanjem modelov umetne inteligence, računalništva Industrial Edge, infrastrukture za avtomatizacijo in uporabnosti na ravni tovarne sta Siemens in P&G pokazala, kako lahko umetna inteligenca postane del vsakodnevnih proizvodnih operacij, ne pa ostane omejena na pilotne projekte.

Ta zmogljivost ima posledice daleč več kot proizvodnja potrošniškega pakiranega blaga. Industrije, ki segajo od hrane in pijač do farmacevtskih izdelkov, embalaže, elektronike in napredne proizvodnje, se soočajo s številnimi enakimi izzivi: naraščajoča kompleksnost izdelkov, naraščajoča pričakovanja glede kakovosti in potreba po razširjanju inovacij brez žrtvovanja operativnih zmogljivosti. Proizvajalci, ki lahko pregledajo vsak izdelek, se odzovejo na spremembe v realnem času, zmanjšujejo odpadke in nenehno izboljšujejo z vpogledi, ki temeljijo na podatkih, bodo imeli boljši položaj za konkurenco. Naša tehnologija VIC ponuja jasen primer, kako industrijska umetna inteligenca pomaga omogočiti to prihodnost danes.

Objavljeno: 15. oktober 2026