Kiểm tra tự động – Liên kết còn thiếu cho tự động hóa đầu cuối

Tự động hóa đầu cuối là ý tưởng cho rằng mọi quy trình trên dây chuyền sản xuất đều được tự động hóa bằng nhiều loại máy móc và quy trình rô bốt. Mặc dù khái niệm này khá phổ biến khi nói đến máy móc sản xuất, nhưng các hoạt động phức tạp hơn và định hướng chi tiết hơn như kiểm tra chất lượng đặt ra nhiều thách thức hơn. Trong bài viết này, Ofer Nir, Phó Giám đốc Sản phẩm và Tiếp thị tại Inspekto, công ty đã phát triển Autonomous Machine Vision , thảo luận về việc tự động hóa kiểm tra chất lượng là điều bắt buộc đối với một nhà máy tự động hoàn chỉnh từ đầu đến cuối như thế nào.

Theo hãng nghiên cứu Gartner, tự động hóa đầu cuối hay còn gọi là siêu tự động hóa là một trong mười xu hướng công nghệ chiến lược hàng đầu ở thời điểm hiện tại. Từ tiềm năng thay thế các quy trình làm việc lỗi thời để tạo ra sự tăng trưởng kinh doanh, siêu tự động hóa mang lại lợi ích to lớn cho các công ty bất kể quy mô của họ.

Tuy nhiên, tự động hóa tất cả các bước của quy trình sản xuất và sau đó dựa vào các phương pháp lỗi thời và không đáng tin cậy để xác minh chất lượng của hàng hóa đầu vào và đầu ra dẫn đến tự động hóa không hoàn toàn. Người máy và trí tuệ nhân tạo có thể giúp tăng tốc độ sản xuất và giảm thiểu chi phí, nhưng nếu sản phẩm bị lỗi đến tay khách hàng do nhân viên kiểm tra bỏ sót lỗi, điều này sẽ tác động tiêu cực đến lợi nhuận của doanh nghiệp.

Tự động hóa kiểm tra chất lượng là mắt xích còn thiếu dẫn đến chiến lược tự động hóa từ đầu đến cuối thực sự và hoàn chỉnh nhằm tối ưu hóa tất cả các yếu tố quan trọng nhất — chi phí sản xuất, tốc độ và quan trọng nhất là chất lượng.

Đầu tư hiệu quả về chi phí

Do chi phí và độ phức tạp của các giải pháp thị giác máy truyền thống, các nhà sản xuất có thể nghĩ rằng việc kiểm tra chất lượng tự động nằm ngoài khả năng của họ. Vì vậy, họ có thể tránh thực hiện kiểm soát chất lượng dọc theo dây chuyền sản xuất hoặc thuê người điều hành kiểm tra chất lượng con người. Tuy nhiên, bản chất con người dễ mắc lỗi — khi kiểm tra cùng một sản phẩm trong ca làm việc kéo dài 8 tiếng, khả năng chú ý của người kiểm tra có thể kém đi khiến một số khiếm khuyết không được chú ý hoặc từ chối các sản phẩm không bị lỗi.

Trong nhiều trường hợp, việc kiểm tra thủ công dựa trên việc lấy mẫu, điều này gây rủi ro về chất lượng của tất cả các mặt hàng không được kiểm tra. Rõ ràng, kiểm tra thủ công có nghĩa là không có hình ảnh nào được lưu về mặt hàng được kiểm tra để phân tích trong tương lai – cho dù đây là khi có khiếu nại hay để tạo tập dữ liệu và thông tin chi tiết để tối ưu hóa sản xuất.

Ngay cả khi sử dụng các giải pháp thị giác máy thông thường, vẫn có thể cần một nhóm kỹ thuật viên để duy trì giải pháp, kiểm soát hệ thống phức tạp và các thành phần của nó, điều chỉnh và cập nhật nó bất cứ khi nào có một thay đổi nhỏ trong sản phẩm, dây chuyền sản xuất hoặc môi trường và đảm bảo rằng các mặt hàng được kiểm tra kỹ lưỡng.

Trong nhiều ngành, một lỗi đơn lẻ có thể gây ra tổn thất đáng kể, cả về chi phí và vật liệu bị loại bỏ, đồng thời ảnh hưởng đến các thỏa thuận cấp độ dịch vụ (SLA) và chuỗi cung ứng. Theo thời gian, điều này có thể gây tổn hại không thể khắc phục đến danh tiếng của công ty và làm xói mòn lòng tin của khách hàng.

Thay vào đó, các nhà sản xuất nên xem xét các chi phí trong thời gian dài và ưu tiên các khoản đầu tư sẽ mang lại ROI nhanh, đồng thời dẫn đến các sản phẩm chất lượng cao hơn. Một hệ thống Autonomous Machine Vision duy nhất có thể thay thế một nhóm thanh tra viên, giải phóng nhân sự khỏi các nhiệm vụ tẻ nhạt, lặp đi lặp lại để các kỹ năng của họ có thể được sử dụng cho các công việc phức tạp hơn đòi hỏi phải ra quyết định và giải quyết vấn đề.

Cải thiện chất lượng sản phẩm

Với sự tiến bộ của siêu tự động hóa và tăng cường số hóa, các hệ thống kiểm tra chất lượng cũng đang phát triển và ngày càng trở nên chính xác, nhưng những nhược điểm chính của các giải pháp thị giác máy thông thường vẫn chưa được giải quyết—chúng vẫn không linh hoạt, cực kỳ tốn kém và mất thời gian để thiết lập.

Tuy nhiên, thế hệ mới của Autonomous Machine Vision để đảm bảo chất lượng (QA) đã vượt qua những rào cản này nhờ trí tuệ nhân tạo, một trong những giải pháp cốt lõi cho chiến lược siêu tự động hóa thành công. Các hệ thống Autonomous Machine Vision không chỉ chính xác trong việc phát hiện lỗi mà còn có thể thích ứng dễ dàng và nhanh chóng với các sản phẩm và bề mặt mới và chúng có thể kiểm tra nhiều loại sản phẩm, không chỉ một sản phẩm, thậm chí trên cùng một thiết bị.

Inspekto vừa ra mắt thế hệ thứ hai của giải pháp Autonomous Machine Vision duy nhất trên thị trường, INSPEKTO S70 Gen.2. Hệ thống này kết hợp một thiết bị cạnh điện quang độc đáo với một phần mềm mạnh mẽ được cung cấp bởi ba động cơ dựa trên AI độc lập và hiệp lực. Ba động cơ hoạt động cùng nhau để bắt chước toàn bộ khả năng nhận thức của quá trình nhìn của con người, bắt đầu từ việc thu nhận hình ảnh.

Đầu tiên là công cụ AI thu nhận, chịu trách nhiệm tự động điều chỉnh các thông số vận hành của hệ thống hình ảnh quang điện tử (chẳng hạn như thu phóng, màn trập, v.v.) trong thời gian thực để chụp được hình ảnh tốt nhất cần thiết. Thứ hai là công cụ AI phát hiện và căn chỉnh, chịu trách nhiệm nhận dạng, phân loại và căn chỉnh 3D của bất kỳ đối tượng nào trong hình ảnh thu được. Công cụ này cho phép hệ thống nhận dạng các phần mà hệ thống nhìn thấy trong luồng video trực tiếp và xác định thời điểm tốt nhất để thu được hình ảnh và hoàn thành nhiệm vụ cuối cùng – kiểm tra, được thực hiện bởi công cụ AI thứ ba.

Những phát triển này trong các hệ thống kiểm tra chất lượng sử dụng AI làm cho ý tưởng siêu tự động hóa trở nên hấp dẫn hơn đối với các nhà sản xuất. Điều này là do các hệ thống Autonomous Machine Vision đáng tin cậy, cực kỳ linh hoạt vì chúng có thể kiểm tra rất nhiều trường hợp sử dụng và không yêu cầu sự trợ giúp từ các chuyên gia bên ngoài để thiết lập vì chúng đã được đào tạo trước. Chúng cũng cực kỳ tiết kiệm chi phí so với các hệ thống thị giác máy thông thường, vì vậy các nhà sản xuất có thể xem xét triển khai các hệ thống như vậy ở mọi bước của dây chuyền sản xuất và không chỉ ở những điểm rất quan trọng hoặc nơi mà chi phí cho một lỗi rất cao.

Để một nhà máy hoạt động hiệu quả hoàn toàn, việc tất cả các quy trình đều được tự động hóa là chưa đủ. Nếu ở cuối dây chuyền sản xuất, các sản phẩm được kiểm tra thủ công hoặc dây chuyền sản xuất được cố định cho một SKU rất cụ thể, thì sẽ có rất ít chỗ để thay đổi và thích ứng. Hệ thống Autonomous Machine Vision cung cấp liên kết còn thiếu để triển khai chiến lược công nghiệp 4.0 và tự động hóa toàn diện – duy trì dây chuyền sản xuất kỹ thuật số, tự động và nhanh nhẹn.

Để biết thêm thông tin: www.inspekto.com