Digital Industries | İmalat

Küresel ölçekte yapay zeka destekli kalite denetimi

Yazan: Ali Ali, Satış Müdürü, Siemens Tüketici Ürünleri ve Malları

Üretim her zaman hız, kalite ve yenilik arasında bir dengeleme eylemi olmuştur. Paketlenmiş Tüketici Ürünleri üreticileri için, ürün portföyleri genişledikçe, ambalaj formatları daha hızlı geliştikçe ve üretim hatlarının her zamankinden daha fazla varyasyona uyum sağlaması beklendiğinden bu dengeleme eylemi daha da karmaşıktır. Aynı zamanda, tüketiciler her satın aldıklarında kusursuz ürünler beklemeye devam ediyor.

Proctor & Gamble (P&G) müşterileri için en iyi kaliteyi sağlamak istiyor. Dünya çapında binlerce ürün ve üretim hattında malzeme, ambalaj, grafik, doku veya üretim koşullarındaki küçük değişiklikler bile kalite sonuçlarını etkileyebilir. Geleneksel denetim teknolojileri daha önceki bir dünya için tasarlandı. Modern üretim daha uyarlanabilir bir şey gerektirir.

Bu meydan okuma nedenini açıklamaya yardımcı olur Yapay zeka tabanlı kalite denetimi endüstriyel yapay zekanın en önemli uygulamalarından biri olarak ortaya çıkıyor. Her ürünü tam üretim hızında denetleme, bununla bozulmak yerine varyasyondan ders alma ve bu yetenekleri küresel olarak ölçeklendirme yeteneği, üreticilere rekabet edebilmeleri için yeni bir yol sağlar. Siemens'in P&G ile işbirliği içinde geliştirilen Visual Inspection Cockpit (VIC), yapay zeka, Industrial Edge bilişim ve makine görüşünün kalite güvencesini bir üretim gereksiniminden stratejik bir iş avantajına nasıl dönüştürebileceğini gösteriyor.

Karmaşık, daha hızlı üretim süreçlerini ele almak için kalite kontrolünü güçlendirmek

Yüksek değişkenlikleriyle P&G'nin hızlı üretim hatları, denetim sürecinin zorlu olduğu ve özel, akıllı bir çözüm gerektirdiği ortamdır. Üretim hatları, yüksek verim, sürekli ürün yeniliği, gelişen ambalaj tasarımları ve doğal olarak esneyen, kayan, kırışan veya üretim sırasında değişen malzemeler barındırmalıdır.

Tarihsel olarak, kalite sorunlarını tespit etmek için kurallara dayalı makine görme sistemleri kullanılmıştır. Kararlı ortamlarda etkili olsa da, bu sistemler genellikle ürünler, malzemeler, aydınlatma koşulları veya üretim ayarları değiştiğinde kapsamlı yeniden ayarlama gerektirir. Üretim değişkenliği arttıkça, denetim performansının sürdürülmesi giderek daha fazla kaynak yoğun hale gelebilir.

P&G Akıllı Kontrol ve Otomasyon Kıdemli Teknik Direktörü Roland Joseph'in açıkladığı gibi: “Geleneksel, kurallara dayalı görüntü sistemleri, temel ürün kalite nitelik denetimlerinin taleplerini ve inovasyon ve üretim ortamlarımızın getirdiği sürekli değişiklikleri karşılamak için mücadele ediyor. Önemli ölçüde daha çevik ve sağlam yeteneklere ihtiyacımız var.”

P&G'nin ihtiyaç duyduğu şey sadece daha iyi bir denetim sistemi değildi. Şirketin, hat hızında sürekli denetim hassasiyeti sunabilen temelde farklı bir yaklaşıma ihtiyaç duyuyordu ve buna uyum sağlarken modern üretimin gerçekleri.

Endüstriyel uç bilgi işlem, yapay zekayı ölçekte dağıtılabilir hale getirir

Siemens ile ortaklık kurmadan birkaç yıl önce P&G, geleneksel teknolojilerin çözmekte zorlandığı kalite denetimi zorluklarını çözmek için derin öğrenmenin potansiyelini zaten belirlemişti. Şirket, 150'den fazla üretim ortamında başarılı bir şekilde dahili bir çözüm geliştirdi ve dağıttı ve yapay zeka destekli denetimin değerini kanıtladı.

Bir sonraki zorluk ölçekti.

Endüstriyel yapay zekayı küresel olarak dağıtmak, doğru modeller geliştirmekten daha fazlasını gerektirir. Standartlaştırılmış altyapı, güvenilir bilgi işlem gücü, operasyonel esneklik, yaşam döngüsü yönetimi, yazılım dağıtım süreçleri ve uzun vadeli destek gerektirir. Bunlar, başarılı bir pilotu kuruluş çapında bir yeteneğe dönüştüren yeteneklerdir.

Siemens ile ortaklık kurarak P&G, üretim uzmanlığını ve derin öğrenme inovasyonunu Industrial Edge platformumuz, NVIDIA GPU'lar tarafından desteklenen endüstriyel PC'ler ve birden fazla tesis ve üretim ortamında dağıtım için tasarlanmış endüstriyel yapay zeka altyapısıyla birleştirdi.

P&G'de makine görme ve yapay zeka uygulaması direktörü Paul Thomas, “Bu çözümü geleneksel görüntü sistemlerinin dokunamayacağı sayısız endüstri zorluğunu çözmek için tasarladık: örtüşen bileşenlerin doğru karakterizasyonu, düşük kontrastlı kusurların inceliği, son derece dekore edilmiş ürünlerin ve ambalajların karmaşıklığı, sıkı zaman koordinasyonu, sürekli denetim ile yüksek üretim oranlarında tek ürün reddi ile gerçek zamanlı PLC entegrasyonu.”

Sonuç, Industrial AI'nın üretimin gerçekleştiği yerde çalışmasını sağlayan bir çözümdür: doğrudan tesis zemininde, gerçek zamanlı ve hızlı bir şekilde.

İlgili bağlantılar:

Her ürünü tam üretim hızında denetleme, bununla bozulmak yerine varyasyondan ders alma ve bu yetenekleri küresel olarak ölçeklendirme yeteneği, üreticilere rekabet edebilmeleri için yeni bir yol sağlar. Siemens'in P&G ile işbirliği içinde geliştirilen Visual Inspection Cockpit (VIC), AI, Industrial Edge bilişim ve makine görüşünün kalite güvencesini bir üretim gereksiniminden stratejik bir iş avantajına nasıl dönüştürebileceğini gösteriyor.

Makine görme sistemleri Industrial AI için bir platform haline geldi

VIC sadece yaptığı şey nedeniyle değil, temsil ettiği şey nedeniyle de önemlidir.

Özünde, VIC, canlı prodüksiyon görüntülerini analiz etmek ve geleneksel kurallara dayalı yaklaşımları kullanarak tespit edilmesi zor olacak kalite sorunlarını belirlemek için yapay zeka odaklı anlamsal segmentasyonu kullanır. Siemens Industrial Edge üzerinde çalışan sistem, verimlilikten ödün vermeden gerçek zamanlı analiz gerçekleştirir ve kusurlar tespit edildiğinde aşağı üretim eylemlerini otomatik olarak tetikleyebilir.

Bununla birlikte, daha geniş farklılaştırıcı, VIC'nin izole bir uygulama olmamasıdır. Endüstriyel yapay zekayı üretim ortamlarında pratik, ölçeklenebilir ve tekrarlanabilir hale getiren büyüyen bir Siemens ekosisteminin parçasıdır.

Örneğin, Siemens SIMATIC otomasyon portföyü, üreticilerin tutarlılığı ve operasyonel verimliliği korurken tesisler genelinde operasyonları standartlaştırmasına ve genişletmesine olanak tanıyan ölçeklenebilir otomasyon temeli sağlar. Aynı felsefe VIC'nin temelini oluşturur: site bazında özelleştirme yerine standartlaştırılmış dağıtım, tekrarlanabilir mühendislik ve kurumsal ölçekte yönetim.

Benzer şekilde, bizim SynThai teknolojisi Yapay zeka destekli makine görüşünün sentetik veri üretimi yoluyla nasıl hızlandırılabileceğini gösterir ve üreticilerin görsel modelleri daha hızlı oluşturmasına ve eğitmesine olanak sağlarken fiziksel görüntü verilerini toplama ve açıklama eklemeyle ilgili çabayı azaltır. Makine görme benimsenmesi genişledikçe, sentetik veriler ve yapay zeka modeli geliştirme, VIC gibi üretim dağıtım teknolojilerinin önemli tamamlayıcıları haline gelir.

Diğer bir örnek ise Siemens Vision AI Control for Machines Makinelerin koşulları tespit etmesini, karar vermesini ve fabrika katındaki PLC'lerle doğrudan etkileşime girmesini sağlamak için Industrial Edge ve gerçek zamanlı yapay zeka analizinden yararlanan çözüm. VIC gibi, yapay zeka yeteneklerini operasyonlara yaklaştırarak uzak bilgi işlem kaynaklarına güvenmeden daha hızlı yanıtlar ve daha fazla özerklik sağlar.

Birlikte ele alındığında, bu teknolojiler Siemens'in endüstriyel yapay zekadaki en önemli farklılaştırıcısı olabileceğini ortaya koyuyor: tek bir uygulama değil, üreticilerin üretim yaşam döngüsü boyunca yapay zeka yeteneklerini geliştirmelerine, dağıtmalarına, ölçeklendirmelerine ve çalıştırmalarına yardımcı olan uçtan uca bir çerçeve. VIC, bu stratejinin eylemdeki bir örneğidir.

Üretim için Industrial AI, denetimin ötesinde sonuçlar sunar

P&G'nin zorlu üretim ortamlarında VIC, görünüm, doku, grafik, hizalama, yapı, katmanlama ve paketleme özellikleri bakımından doğal olarak farklılık gösteren ürünler üzerinde sürekli denetim gerçekleştirir. Sistem, dar tanımlanmış kurallara güvenmek yerine, denetim performansını korurken bu varyasyonlara uyum sağlayabilir.

Roland Joseph'in dediği gibi, “Kalitesini hızlı bir şekilde denetleme ve kontrol etme araçlarına sahip olmadan birinci sınıf bir yenilik sunamazsınız.”

Ölçülebilir sonuçlar ikna edicidir. Çözüm, tam üretim hızında sürekli denetim kapsamı sağlar, ürüne bağlı olarak hurdaları yüzde 10 ila 20 oranında azaltır, ürün çeşitleri arasında tutarlılığı artırır ve manuel denetimlere ve tekrarlanan yeniden doğrulama çabalarına olan bağımlılığı azaltır. Yeni dağıtımlar, geleneksel ısmarlama makine görme sistemlerinden beş ila on kat daha hızlı devreye alınabilir.

Roland Joseph, “Her şey daha sıkı, daha doğru, daha emin” dedi. “Her ürünü kontrol edebilir ve onu destekleyecek kanıtlara sahip olabiliriz.”

Belki de en önemlisi, VIC tarafından üretilen kalite bilgisi, üretim ekiplerinin eğilimleri belirlemesine, süreç istikrarını iyileştirmesine ve devam eden operasyonel iyileştirmeyi desteklemesine yardımcı olarak daha geniş bir dijital üretim ekosisteminin parçası haline gelir.

Kalite kontrol rekabet avantajı haline gelir

VIC'nin hikayesi makine görüşünden daha fazlasıyla ilgilidir. Bu, üreticilerin örneklemeden sürekli denetime, statik kurallardan uyarlanabilir zekaya ve izole dağıtımlardan küresel ölçeklenebilir endüstriyel yapay zekaya nasıl geçebilecekleriyle ilgilidir. Siemens ve P&G, AI modellerini, Industrial Edge bilişimini, otomasyon altyapısını ve tesis düzeyinde kullanılabilirliği birleştirerek yapay zekanın pilot projelerle sınırlı kalmaktan ziyade günlük üretim operasyonlarının bir parçası olabileceğini gösterdi.

Bu yeteneğin, Tüketici Paketlenmiş Malları üretiminin çok ötesinde etkileri vardır. Yiyecek ve içeceklerden ilaç, ambalaj, elektronik ve gelişmiş üretime kadar değişen endüstriler aynı zorlukların çoğuyla karşı karşıyadır: artan ürün karmaşıklığı, artan kalite beklentileri ve operasyonel performanstan ödün vermeden yeniliği ölçeklendirme ihtiyacı. Her ürünü denetleyebilen, varyasyonlara gerçek zamanlı olarak yanıt verebilen, israfı azaltabilen ve veri odaklı içgörüler aracılığıyla sürekli gelişebilen üreticiler, rekabet etmek için daha iyi konumlandırılacaktır. VIC teknolojimiz, endüstriyel yapay zekanın bugün bu geleceği mümkün kılmaya nasıl yardımcı olduğuna dair net bir örnek sunuyor.

15 Ekim 2026 tarihinde yayınlandı