Hệ thống kiểm tra và phân tích lỗi do AI cung cấp sẽ tìm ra sự cố nhanh hơn

Công ty tối ưu hóa sản xuất Instrumental cho biết, sản xuất chiếm hơn một nửa tổng sản phẩm thế giới (GWP) của thế giới ở mức 40 nghìn tỷ đô la, nhưng 20% ​​trong số mỗi đô la chi tiêu bị lãng phí. Điều này thể hiện một vấn đề trị giá 8 nghìn tỷ đô la, tương đương 10% GWP. Được thành lập vào năm 2015 bởi các cựu kỹ sư của Apple,  Instrumental  đã phát triển một nền tảng kiểm tra và tối ưu hóa kết hợp phần mềm đám mây, kiểm tra thị giác máy, trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu kiểm tra điện tử nhằm mục đích giảm lãng phí bằng cách cho phép các kỹ sư không chỉ dừng sự cố ở giai đoạn cuối của đường kiểm tra mà còn sửa chúng ở đầu nguồn.

Nền tảng này cung cấp cho các kỹ sư và nhóm sản xuất bản ghi dữ liệu hoàn chỉnh mà họ cần để nhanh chóng phát hiện ra các vấn đề mới, hoàn thành phân tích lỗi, giao tiếp chính xác với nhóm nhà máy và thực hiện các cải tiến quy trình trong sản xuất. Công cụ giúp các nhóm kỹ thuật từ xa khám phá mối tương quan giữa nhiều bộ dữ liệu từ dây chuyền, bao gồm kiểm tra chức năng và bản ghi trực quan, nhằm tìm ra nguyên nhân gốc rễ đằng sau lỗi.

Nhận được nhiều hơn từ dữ liệu của bạn và quản lý nhà máy từ xa

Một cuộc khảo sát  State of NPI năm 2021 đối  với 100 thương hiệu điện tử của Instrumental cho thấy 76% thời gian kỹ thuật được dành cho các nhiệm vụ có thể dễ dàng tự động hóa hoặc có thể được giải quyết nhanh chóng với dữ liệu tốt hơn. Sự lãng phí nguồn lực thời gian kỹ thuật, trong số các yếu tố khác, khiến các thương hiệu khó bắt kịp tốc độ đổi mới mà thị trường yêu cầu. Công cụ hoạt động như một hệ số nhân kỹ thuật và trả lời cho việc giới thiệu sản phẩm mới từ xa bằng cách cung cấp khả năng phát hiện lỗi tự động, phân tích nguyên nhân gốc rễ, báo cáo, quản lý dữ liệu sản phẩm an toàn và các công cụ cộng tác mọi lúc, mọi nơi.

Nền tảng tối ưu hóa sản xuất của Instrumental tổng hợp hình ảnh và dữ liệu kiểm tra chức năng từ khắp chuỗi cung ứng, tận dụng trí tuệ nhân tạo để tự động xếp hạng các nguyên nhân gốc tiềm ẩn. Điều này cho phép khách hàng của Instrumental tăng tốc độ giải quyết vấn đề, đạt năng suất nhanh hơn và cải thiện chất lượng.

Trong quá trình sản xuất hàng loạt, người vận hành trên dây chuyền lắp ráp đặt sản phẩm vào trạm chụp ảnh Dụng cụ, nhấn nút và đợi từ bốn đến năm giây để có đèn xanh hoặc đỏ. Nếu sản phẩm vượt qua quá trình kiểm tra, đèn sẽ hiển thị màu xanh lục và người vận hành sẽ gửi sản phẩm xuống dây chuyền để lắp ráp thêm. Người vận hành kiểm tra lại sản phẩm trong hệ thống hình ảnh giữa các bước lắp ráp chính, cung cấp cho khách hàng dữ liệu hình ảnh có giá trị cũng như kết quả đạt-không đạt trên sản phẩm trong các giai đoạn khác nhau.

Hệ thống này cũng cung cấp giao diện lập trình ứng dụng (API) để thử nghiệm điện tử, đo lường và các dữ liệu liên quan khác được thu thập trên dây chuyền sản xuất. Thông tin này ngay lập tức có sẵn trên phần mềm đám mây của Instrumentals, dành cho nhiều người dùng khác nhau, chẳng hạn như kỹ sư thiết kế sản phẩm, kỹ sư chất lượng và các nhân viên vận hành khác truy cập vào kết quả thử nghiệm cùng với dữ liệu hình ảnh.

Tobias Harrison-Noonan, Giám đốc Phát triển Kinh doanh và Giải pháp của Instrumental cho biết: “Instrumental tập trung vào việc cho phép người dùng khai thác nhiều hơn dữ liệu của họ, điều này cho phép họ linh hoạt và quản lý các nhà máy từ xa . “Khả năng này chưa bao giờ quan trọng hơn bây giờ, do sự thay đổi lớn xảy ra trong đại dịch COVID-19, khiến các kỹ sư không thể vào nhà máy của họ.”

Nền tảng tối ưu hóa sản xuất hoạt động như thế nào

Instrumental cung cấp một trạm hình ảnh thả vào, triển khai tiêu chuẩn, điển hình của nó, cũng như các tùy chọn tùy chỉnh để triển khai dây chuyền sản xuất tự động. Bên trong trạm, một camera thị giác máy màu của Teledyne FLIR, điển hình là camera có cảm biến hình ảnh CMOS màn trập lăn 20 MP. Hệ thống này sử dụng các thấu kính của Edmund Optics và có các đèn thanh công nghiệp để chiếu sáng.

Sử dụng máy ảnh 20 MP Blackfly S, các trạm hình ảnh dụng cụ ghi lại mức độ chi tiết cao cần thiết để kiểm tra các cụm vi điện tử nhỏ, nơi các lỗi rất nhỏ có thể dẫn đến hỏng hóc. Các tính năng độc đáo và khả năng tích hợp dễ dàng do Spinnaker SDK cung cấp kết hợp với máy ảnh 20 MP Blackfly S USB3 là lý tưởng cho nền tảng tối ưu hóa sản xuất của Instrumental. Hệ thống tổng hợp hình ảnh và dữ liệu kiểm tra chức năng từ khắp chuỗi cung ứng, tận dụng trí thông minh nhân tạo để tự động xếp hạng các nguyên nhân gốc tiềm ẩn, cho phép khách hàng tăng tốc độ giải quyết vấn đề, đạt năng suất nhanh hơn và cải thiện chất lượng.

Trong bối cảnh cạnh tranh của máy ảnh thị giác máy, Instrumental đã chọn máy ảnh Teledyne FLIR vì bộ công cụ phát triển phần mềm Spinnaker (SDK) của nó. Harrison-Noonan lưu ý: “Dựa trên nghiên cứu của chúng tôi, SDK Spinnaker trông cực kỳ dễ tiếp cận và sẽ khá dễ tích hợp, và chúng tôi đã đúng.” Ngoài ra, có một dòng máy ảnh lớn trong sê-ri Teledyne FLIR Blackfly S mang đến sự linh hoạt cho khách hàng của chúng tôi trong việc thay đổi máy ảnh mà không cần phát triển phần mềm bổ sung tối thiểu. Ví dụ, ” anh ấy tiếp tục, “mặc dù chúng tôi triển khai máy ảnh Blackfly S USB3 20 MP làm mặc định, nhóm gần đây cần một máy ảnh Blackfly S có màn trập chung để giảm mờ chuyển động trên ứng dụng băng chuyền đang chuyển động. Chúng tôi phải thực hiện rất ít sửa đổi phần mềm vì máy ảnh này thuộc cùng một dòng.”

Việc sử dụng máy ảnh Blackfly S 20 MP cho phép trạm hình ảnh Dụng cụ ghi lại mức độ chi tiết cao cần thiết để kiểm tra các cụm vi điện tử nhỏ, nơi các lỗi rất nhỏ có thể dẫn đến hỏng hóc. Đối với các tác vụ như kiểm tra điện thoại di động, Công cụ sẽ định cỡ quang học, đặt khoảng cách làm việc phù hợp và tính toán độ phân giải từ đó.

Harrison-Noonan cho biết: “Instrumental sử dụng một máy tính cho phép chúng tôi ước tính cần bao nhiêu pixel để phát hiện lỗi . “Thông thường, chúng tôi có thể nói 5 hoặc 6 pixel để phát hiện lỗi, có nghĩa là kích thước lỗi khoảng 150 đến 200 µm đối với các thiết bị có kích thước điện tử di động thông thường, đây thường là mục tiêu mà chúng tôi hướng tới trong các ứng dụng như vậy.”

Teledyne FLIR cung cấp sáu kiểu máy ảnh Blackfly S khác nhau với cảm biến hình ảnh thiết lập lại toàn cầu màn trập lăn 20 MP. Các mẫu này có các tùy chọn USB3, GigE và cấp bo mạch, đồng thời tự hào về hiệu suất lượng tử từ 65,39% đến 80% và tốc độ khung hình lên tới 18 FPS, với cảm biến hình ảnh từ 0,04 MP đến 24,5 MP.

ROI nhanh trong vòng 24 giờ

Mặc dù nền tảng Nhạc cụ thường được sử dụng trong các ứng dụng điện tử, nhưng trạm có thể chứa nhiều loại sản phẩm khác nhau. Quá trình đào tạo lỗi được thực hiện trên đám mây và Công cụ giảm thiểu các mối lo ngại về bảo mật bằng cách hướng dẫn người dùng mới thông qua một loạt các biện pháp và giao thức mở rộng về bảo mật lưu trữ cấp doanh nghiệp cho nền tảng đám mây được quản lý. Quy trình đào tạo máy học của Instrumental yêu cầu ít hình ảnh hơn so với quy trình kiểm tra học sâu có mục tiêu thường thực hiện. Tại đây, phần mềm phân tích hàng terabyte dữ liệu và tạo ra các mối tương quan.

Harrison-Noonan cho biết: “Nền tảng này được thiết kế có chủ đích để được khái quát hóa — chúng tôi không cung cấp AI như một dịch vụ mà nhóm dành hai tháng để thiết kế một thuật toán rất cụ thể . “Thông thường, chúng tôi chỉ yêu cầu 30 hình ảnh của một sản phẩm và AI bắt đầu tự động xác định các vấn đề mới mà không cần người dùng nhập liệu, điều này thực sự đơn giản hóa toàn bộ quy trình cho một chuyên gia không có thị lực.”

Quá trình suy luận diễn ra ở rìa, điển hình là trên máy tính Dell có GPU mạnh mẽ, để hệ thống có thể đưa ra quyết định nhanh hơn và vẫn hoạt động trong trường hợp mất kết nối internet. Sau khi hệ thống có 30 hình ảnh, hệ thống có thể bắt đầu phân tích dữ liệu và đánh dấu những điểm bất thường cho người vận hành, người sau đó có thể xác nhận hoặc xóa vấn đề được đánh dấu. Ngoài ra, nhiều người dùng từ mọi nơi trên thế giới có thể truy cập vào một dự án duy nhất và đóng góp dữ liệu cho giai đoạn đào tạo, sau đó sử dụng kho lưu trữ đó làm nền tảng cộng tác dữ liệu trung tâm.

Harrison-Noonan cho biết: “Các kỹ sư thiết kế ở Hoa Kỳ sử dụng nền tảng Công cụ để phân tích lỗi thường chia sẻ kết quả và hành động trực tiếp với các nhóm chất lượng và nhà máy ở châu Á để tăng tốc giao tiếp toàn cầu, ” Harrison-Noonan cho biết.

Để biết thêm thông tin: www.instrumental.com   www.flir.com