Memasangkan AI dan robotika dengan beberapa sistem inspeksi
FIELD INTELLIGENCE:Proses, Solusi &Strategi Cerdas
Lama berlalu adalah hari-hari di mana satu-satunya solusi untuk kesalahan manusia adalah koreksi manusia. Sebagai insinyur saat ini, kami memiliki akses ke teknologi pintar yang tidak pernah dibayangkan oleh generasi lain.
Jika dikonfigurasi dan diterapkan dengan benar, kami memiliki kemampuan untuk menggunakan kecerdasan buatan (AI) dan teknik robot, terintegrasi dengan beberapa sistem inspeksi, untuk menciptakan produk tanpa cacat pada tingkat yang efisien.
Sistem inspeksi ganda yang dilengkapi dengan AI dan teknologi robot harus diterapkan ke pabrik karena memiliki beberapa sistem inspeksi memungkinkan produksi yang berkualitas dan, dengan menggunakan data inspeksi, mencapai proses manufaktur yang lebih cerdas di masa depan.
Beberapa sistem inspeksi memungkinkan pengumpulan data dalam jumlah yang cukup dari berbagai sumber untuk memungkinkan tingkat kepastian data inspeksi 99,99 persen.
Inspeksi dan pengerjaan ulang seringkali merupakan hambatan yang paling mahal untuk sistem produksi apa pun.
Jadi, dengan memiliki sistem inovatif seperti itu, kami akan meningkatkan throughput dan mengurangi waktu henti secara signifikan.
Sistem pemeriksaan ganda terdiri dari lengan robot yang ditambah dengan sensor yang melacak selip, suhu, dan penglihatan, selain metrik data robotik biasa.
Pabrikan juga dapat menyertakan drone yang dilengkapi dengan periferal penglihatan yang memiliki sistem kamera multi-pelacakan dengan pemetaan reguler dan panas.
Ketiga jenis inspeksi ini menghasilkan sistem inspeksi cerdas yang terintegrasi yang dapat menganalisis peristiwa manufaktur, serupa dengan bagaimana mobil self-driving menganalisis kondisi jalan, untuk menginformasikan sistem manufaktur tentang respons yang diperlukan untuk memastikan produksi tanpa gangguan dan tanpa henti.
Data yang dikumpulkan melalui inspeksi ini kemudian digabungkan, menggunakan teknik AI berbasis pengetahuan/semantik untuk menandai anomali, mengusulkan skenario koreksi potensial, dan mengambil dari arsip skema koreksi data yang diperoleh sebelumnya.
Data tersebut kemudian juga digunakan untuk menambah database pembelajaran untuk mendukung skenario koreksi di masa mendatang.
Orang dapat membayangkan bahwa, berdasarkan metrik penginderaan yang diberikan, drone dapat secara dinamis diperintahkan untuk melakukan rutinitas inspeksi tertentu.
Konvergensi robotika/drone dan AI/pembelajaran mesin adalah kunci keberhasilan—menggunakan sistem inovatif untuk meningkatkan produktivitas dan mengurangi biaya.
Konsep sistem inspeksi ganda ini telah diterapkan dan diimplementasikan di laboratorium Pabrik Masa Depan di University of South Carolina.
Laboratorium mensimulasikan lingkungan industri manufaktur masa depan. Sistem ini digunakan untuk meniru perakitan otomatis bagian roket (mewakili bagaimana kita akan membangun roket di abad berikutnya).
Ini dilengkapi dengan sejumlah besar sensor yang terintegrasi dengan algoritma untuk secara instan menyajikan sistem manufaktur dengan skenario untuk mengatasi kesalahan saat ini.
Sistem inspeksi terintegrasi semacam itu dapat digunakan untuk memfasilitasi produksi di lingkungan manufaktur yang terpisah dan berkelanjutan.
Kami sedang menilai penerapan sistem ini di manufaktur otomotif dan farmasi.
Eksperimen saat ini yang dilakukan di laboratorium mengarahkan kita ke sistem inspeksi yang lebih komprehensif yang terintegrasi secara mulus dengan teknik kecerdasan buatan untuk mengantisipasi, mengukur, menilai, dan mengontrol sistem produksi.
Pekerjaan ini meletakkan dasar bagi pabrik-pabrik masa depan.
