يتم توظيف مفتشي الجودة بالذكاء الاصطناعي في مصانع فوجيتسو، مع زيادة كفاءة التفتيش بمقدار 25% مقارنة بالتفتيش اليدوي

أعلنت شركة فوجيتسو، الشركة الرائدة في تصنيع تكنولوجيا المعلومات في اليابان، مؤخرًا أنها طورت تقنية الذكاء الاصطناعي للكشف عن التشوهات في مظهر المنتج، وبالتالي توفير تكاليف العمالة وتكاليف المواد وما إلى ذلك، بالإضافة إلى فقدان السمعة والتكاليف المرتبطة بالإرجاع/الاسترجاع. لقد وصل "المصنع غير المأهول".

في نوفمبر/تشرين الثاني الماضي، بدأت شركة أبل في استدعاء سماعات AirPods Pro في جميع أنحاء العالم. وكان السبب هو أن سماعات AirPods Pro المصنعة قبل أكتوبر 2020 قد تصدر ضوضاء فرقعة أو ثابتة، والتي قد تزداد في البيئات الصاخبة، أو أثناء ممارسة التمارين الرياضية، أو أثناء المكالمات.

وبشكل غير متوقع، وبعد شهر واحد فقط من هذه الحادثة، في ديسمبر 2020، أطلقت شركة أبل جولة جديدة من خطة الاستدعاء تستهدف مشكلة فشل لمس شاشة iPhone 11 السابقة.

إن عمليات استدعاء المنتجات المعيبة المتكررة لم تلحق الضرر بسمعة شركة أبل فحسب، بل تسببت أيضًا في فقدان ثقة المستهلكين إلى حد ما.

لذلك، بالإضافة إلى مؤشرات أداء المنتج، فإن مراقبة الجودة تشكل أيضًا أهمية بالغة بالنسبة للمؤسسات.

ومع تحسن مستوى استهلاك الناس، يزداد الطلب على المنتجات الإلكترونية، ويزداد أيضًا ضغط الشحن على المصانع. تعتمد عملية مراقبة الجودة بشكل أساسي على التفتيش اليدوي. في ظل العمل عالي الكثافة، قد يقوم مفتشو الجودة بإجراء المزيد من عمليات التفتيش الخاطئة وعمليات التفتيش الفائتة بسبب التعب البصري ونقص التركيز.

كيفية تحسين إنتاجية المنتج مع ضمان كفاءة الكشف؟ قررت شركة فوجيتسو استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لحل المشكلة.

تسعى شركة فوجيتسو إلى التغيير، باستخدام الذكاء الاصطناعي ليحل محل مفتشي الجودة البشريين

باعتبارها أكبر مورد لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات في آسيا والخامس على مستوى العالم، تشمل منتجات فوجيتسو أجهزة الكمبيوتر وأشباه الموصلات والبرامج الوسيطة وما إلى ذلك. ولديها العديد من المصانع في اليابان والصين والولايات المتحدة ودول أخرى.

ومع ترويج صناعة التصنيع العالمية لاتجاه التصنيع الذكي، تستخدم هذه الشركة التي يبلغ عمرها 86 عامًا أيضًا تقنيات متطورة مثل الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة إنتاج خطوط إنتاجها.

أعلنت شركة فوجيتسو لابوراتوريز اليوم أنها نجحت في تطوير تقنية الذكاء الاصطناعي لفحص الصور والتي يمكنها اكتشاف مجموعة متنوعة من التشوهات الخارجية على المنتجات المصنعة، بما في ذلك الخدوش وأخطاء الإنتاج، بدرجة عالية من الدقة.وفي الوقت نفسه، تعمل هذه التكنولوجيا أيضًا على تقليل تكاليف القوى العاملة والوقت اللازم لفحص جودة المنتج بشكل كبير.

يمكن للرؤية الآلية "العثور على العيوب" في المنتجات بسرعة ودقة

لفترة طويلة، اعتمدت عملية فحص جودة المنتج على التفتيش البصري اليدوي.إن هذا النهج ليس غير فعال فحسب، بل إنه يؤدي بسهولة إلى مشاكل مثل الكشف الخاطئ، والكشف الخاطئ، والمعايير غير المتسقة بسبب العوامل البشرية.

ولتحقيق هذه الغاية، قررت شركة فوجيتسو استخدام الرؤية الآلية بدلاً من العين البشرية لاكتشاف التشوهات الخارجية للمنتجات النهائية. يمكن لمفتش الجودة بالذكاء الاصطناعي تحديد ما إذا كان المنتج معيبًا بناءً على ميزات مثل شكله التقريبي وبنيته التفصيلية وملمسه.

في أنواع مختلفة من الاختبارات، يمكن لمفتشي الجودة بالذكاء الاصطناعي أيضًا فهم النقاط الرئيسية للتفتيش وتحليل تشوهات المنتج بدقة. على سبيل المثال، في اختبار تشوه الشكل، سوف نفهم أن الحكم على الشكل التقريبي هو الأكثر أهمية؛ أثناء اختبار الحالة أو النمط، سوف يعتقد "مفتش الجودة بالذكاء الاصطناعي" أن اكتشاف الملمس هو الأكثر أهمية.

أيضًا،حتى لو كان المنتج يبدو طبيعيًا، إذا كانت هناك اختلافات فردية في عناصر مثل الطلاء واللون وشكل الأسلاك، فسوف يتحقق الذكاء الاصطناعي من هذه الخصائص لكل عنصر، وأثناء الفحص، يحدد ما إذا كانت الاختلافات الفردية أو التشوهات ضمن نطاق مقبول.

يُقال إن التحدي المتمثل في تدريب الذكاء الاصطناعي لأداء مهام مراقبة الجودة هو أن النموذج يتم تدريبه عادةً باستخدام مؤشرات مرجحة وتراكمية للميزات الفردية. ونتيجة لذلك، قد يكون من الصعب إنشاء نموذج يمكنه استيعاب جميع ميزات التفتيش.

ردًا على ذلك، طورت فوجيتسو طريقة جديدة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي تسمح للذكاء الاصطناعي بإنشاء مواد بأشكال وأحجام وألوان مختلفة استنادًا إلى مكتبة صور تضم أكثر من 5000 كائن اصطناعي، وإضافة تشوهات إليها بشكل عشوائي، ثم تدريب النموذج باستخدام صور الشذوذ هذه.

خلال عملية التدريب، قارن باحثو فوجيتسو الصور العادية بالصور التي تم استعادتها بواسطة الذكاء الاصطناعي، وقاموا بتقييم درجة التدريب لكل ميزة، مثل الشكل التقريبي والبنية التفصيلية والملمس، وتحكموا في الحجم واللون وعدد التشوهات التي يجب إضافتها حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من إعطاء الأولوية لميزات التعلم التي لم يتم التقاطها. بعد ذلك، يتم تقييم الصور المستعادة بواسطة الذكاء الاصطناعي وتعزيز التدريب على نقاط ضعفها.

باختصار، هذه العملية تعادل قيام الذكاء الاصطناعي بإنشاء شذوذ بنفسه، ثم تسليمه لنفسه للكشف عنه، واستعادة الصورة إلى وضعها الطبيعي، وبالتالي تحسين مهاراته في اللعبة الذاتية المستمرة.

وتأكدت شركة فوجيتسو من فعالية هذه التكنولوجيا خلال عمليات التفتيش في مصنعها في ناغانو باليابان.وعندما تم تطبيق الذكاء الاصطناعي على المنتجات ذات المظهر العادي، تجاوزت درجة AUC 98%، ونجحت التكنولوجيا في خفض ساعات عمل رجل فحص لوحات الدوائر المطبوعة بنسبة 25%.

وقالت فوجيتسو إن الشركة ستعمل في المستقبل على تطوير التقنيات ذات الصلة وتطبيقها على حلولها الرقمية COLMINA لتحقيق التحول الرقمي للمؤسسات.

من التقليدي إلى الذكي، تلعب الرؤية الآلية دورًا كبيرًا

في عصر الصناعة 4.0، تتغلغل تقنية الذكاء الاصطناعي بسرعة في السيناريوهات المختلفة في المجال الصناعي وتغير طريقة إنتاجنا. في،يمكن القول أن الرؤية الآلية هي "عيون" الأتمتة الصناعية. يعد التعرف على موضع المنتج واكتشافه وتحديد موضع تشغيل المعدات وما إلى ذلك جزءًا لا يتجزأ من تقنية الرؤية الآلية.

في نظام مراقبة جودة المصنع، وخاصة في أجزاء السيارات، ومنتجات 3C، والرقائق وغيرها من الصناعات، فإن مراقبة جودة المنتج وإدارة العيوب هي روابط مهمة للغاية، مما يؤثر بشكل كبير على جودة وسرعة إنتاج المنتجات. وبالإضافة إلى ذلك، تشكل تكاليف العمالة في هذا المجال أيضًا نسبة كبيرة من إجمالي تكاليف الإنتاج.

لقد ساهم تقدم تكنولوجيا الرؤية الآلية بشكل كبير في تعزيز أتمتة هذا الرابط وتقليل عمليات الكشف الفائتة والكشف الخاطئ بشكل كبير.

من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي والتدريب على عدد صغير من عينات الصور، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف عيوب صغيرة في المنتجات الدقيقة بدقة تتجاوز الرؤية البشرية، وبالتالي تحسين إنتاجية المنتج.

بالمقارنة مع الرؤية البشرية، تتمتع الرؤية الآلية بمزايا كبيرة من حيث التكميم، ودقة التدرج الرمادي، والدقة المكانية، وسرعة الملاحظة.

في السنوات الأخيرة، قامت العديد من الشركات في الداخل والخارج بإدخال تقنية الرؤية الآلية تدريجياً في عملية الإنتاج. في وقت سابق من هذا العام، أعلنت أمازون عن إطلاق خدمة التعلم الآلي Lookout for Vision، والتي تستخدم تقنية الرؤية الآلية لتوفير خدمات الكشف عن عيوب المنتجات والشذوذ للعملاء الصناعيين والتصنيعيين.

وبحسب البيانات العامة، بلغ حجم السوق العالمية لتكنولوجيا الرؤية الآلية المستخدمة في الأتمتة الصناعية 4.44 مليار دولار أمريكي (حوالي 29 مليار يوان صيني) في عام 2018، ومن المتوقع أن يصل إلى 12.29 مليار دولار أمريكي (حوالي 80.4 مليار يوان صيني) في عام 2023، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 21%. الطلب في السوق كبير.

مع النضج المستمر للتكنولوجيات ذات الصلة والترويج المستمر لسياسات التصنيع الذكية، فإن سيناريوهات تطبيق تكنولوجيا الرؤية الآلية ستصبح حتماً أكثر وأكثر اتساعاً، وستكون المنافسة في هذا المجال شرسة للغاية أيضاً.

مصدر الخبر:

https://www.fujitsu.com/global/about/resources/news/press-releases/2021/0329-01.html