Nous avons déjà écrit sur l'importance d'intégrer des principes solides de gestion de la qualité dans les activités d'un fabricant. Le non-respect de normes de qualité spécifiques peut non seulement nuire à la réputation de la marque, mais aussi entraîner des problèmes de conformité si l'entreprise ne respecte pas des exigences réglementaires strictes.
Par conséquent, les entreprises de fabrication investissent des ressources importantes pour mettre en œuvre des outils et des stratégies permettant d'identifier et d'éliminer la source des défauts de qualité.
Dans les environnements de fabrication plus traditionnels, une grande partie des efforts de détection des défauts sont manuels. En d'autres termes, les fabricants dépendent des humains pour vérifier visuellement et/ou tester chaque produit afin de s'assurer qu'il est exempt de défauts.
Certaines opérations de fabrication relativement modernes utilisent différents types d'équipements et de machines pour la détection visuelle des défauts. Cette approche offre un avantage par rapport à l'inspection humaine de la qualité.
Les entreprises de fabrication plus avancées sont allées plus loin pour améliorer la détection des défauts et accroître l'efficacité de la production. Les entreprises ont commencé à investir dans l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML) pour s'assurer qu'elles détectent le plus grand nombre possible de produits défectueux sans avoir recours à l'inspection humaine manuelle, qui s'est avérée plus gourmande en ressources et plus sujette aux erreurs.
En fait, selon Fortune Business Insights, les fabricants du monde entier devraient dépenser 9,89 milliards de dollars en intelligence artificielle d'ici 2027.
Dans ce billet, nous allons voir pourquoi les fabricants adoptent une combinaison de vision par ordinateur et d'intelligence artificielle pour aider à rationaliser les inspections visuelles de la qualité et réduire les coûts associés à la gestion de la qualité.
Défis posés par la détection des défauts à forte intensité humaine
Bien que l'utilisation de travailleurs pour détecter visuellement les défauts de qualité des produits semble relativement simple à mettre en œuvre, elle peut présenter plus de défis pour le fabricant à long terme. Ces défis sont les suivants :
L'œil humain n'est pas toujours assez fin pour détecter les incohérences ou les défauts de qualité du produit.
S'il détecte un problème, il peut s'avérer inefficace de documenter, de suivre et de transmettre l'information au personnel compétent pour mettre en œuvre une action corrective.
Pour les inspections de qualité exigeant beaucoup de temps et de ressources, les goulots d'étranglement sont plus susceptibles de se produire sur la chaîne de production. Cela interrompt les horaires de travail et d'autres processus vitaux de la journée de travail.
Les temps d'arrêt sur la chaîne de production résultant des inspections de la qualité peuvent perturber l'exécution des commandes et les délais de livraison, ce qui accroît la frustration des clients à l'égard de la marque.
En outre, l'accumulation des travaux en cours fait grimper les coûts de production et d'entreposage.
En bref, les inspections visuelles de la qualité, qu'elles soient humaines ou manuelles, posent souvent des problèmes aux fabricants, ce qui leur coûte de l'argent et réduit l'efficacité de la production. Ces problèmes ont tendance à être plus prononcés dans les grandes entreprises de fabrication, car l'intensification de l'inspection visuelle humaine aggrave encore le problème.
Les fabricants qui se sont dotés d'équipements et de machines d'inspection de la qualité sont également confrontés à des problèmes similaires. Par exemple :
Ces machines sont souvent encore actionnées par des humains, ce qui introduit à nouveau le potentiel d'erreurs et d'incohérences d'origine humaine.
Les machines traditionnelles ne peuvent pas s'adapter rapidement aux changements de produits. Les fabricants doivent donc investir dans de nouvelles machines, un nouvel outillage ou une reprogrammation importante.
Ces machines ne peuvent détecter que quelques types de défauts à la fois.
Ces défis ont poussé les fabricants à investir dans des systèmes de détection des défauts alimentés par l'IA et à les mettre en œuvre pour une inspection plus sensible, plus complète et plus efficace de la qualité des produits et pour automatiser les processus de gestion de la qualité traditionnellement manuels.
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Utilisation de l'intelligenceartificielle pour automatiser la détection des défauts
Les techniques et les opérations de fabrication se sont développées, tout comme la technologie nécessaire pour les faire fonctionner efficacement. L'industrie 4.0 a introduit dans les opérations de fabrication une liste toujours plus longue d'options pour connecter les machines, les dispositifs et les équipements à l'internet. Ce phénomène a permis aux fabricants d'avoir un meilleur contrôle et un meilleur aperçu de chaque processus et tâche exécutés dans l'usine.
Ces dernières années, l'introduction de l'IA dans le processus de fabrication est devenue possible grâce aux capacités de l'informatique en nuage offertes par l'industrie 4.0. Les fabricants modernes tirent parti de ce développement pour associer le matériel de vision par ordinateur le long de la chaîne de production à des outils numériques basés sur le cloud computing et alimentés par l'IA.
Cet équipement d'inspection visuelle (souvent, des caméras web de base suffisent) envoie les images du produit au cloud. Un algorithme d'apprentissage automatique bien programmé les analysera ensuite pour mettre en évidence tout défaut ou non-conformité potentiel.
Grâce à de grandes quantités de données et d'images de produits, l'algorithme est programmé pour détecter les plus petits écarts de qualité des produits, améliorant ainsi les capacités de détection des défauts au-delà de ce que l'œil humain est capable de réaliser.
Avantages de l'intelligenceartificielle dans l'inspection visuelle de la qualité
Comme nous l'avons vu, la combinaison de l'IA et des systèmes de vision par ordinateur offre de nombreux avantages, qui diffèrent considérablement de l'inspection visuelle de la qualité par l'homme dans les environnements de fabrication. Ces avantages sont les suivants :
L'élimination du potentiel d'erreur humaine peut réduire considérablement le taux de défauts de qualité qui se glissent dans la production.
L'algorithme est capable de détecter plusieurs défauts dans un seul produit en quelques secondes. Les humains et les machines d'inspection visuelle traditionnelles ne peuvent identifier que quelques défauts en un temps beaucoup plus long.
Le personnel doit être formé pour s'adapter aux nouvelles spécifications et caractéristiques des produits, ce qui nécessite du temps et des ressources supplémentaires. Bien que l'IA doive être "formée" pour identifier les défauts, elle nécessite beaucoup moins de temps et d'intervention humaine.
Contrairement aux humains, l'intelligence artificielle peut aller au-delà de l'identification des défauts de surface. Ses applications technologiques d'apprentissage automatique permettent également de mieux comprendre les défauts et leurs causes possibles.
Alors que l'inspection de la qualité par l'homme est difficile à adapter lorsque les niveaux de production augmentent, les solutions d'inspection de la qualité alimentées par l'intelligence artificielle peuvent être facilement adaptées à plusieurs lignes de production et sites de fabrication, ce qui permet une détection plus efficace des défauts.
En définitive, la mise en œuvre de l'intelligence artificielle et de la vision par ordinateur peut apporter des avantages considérables aux fabricants en éliminant une source essentielle d'inefficacité et en réduisant les coûts nécessaires à la gestion du contrôle de la qualité.
Grâce à Tulip, les fabricants peuvent tirer parti d'une inspection de la qualité alimentée par l'IA et intégrer la gestion de la qualité à des solutions numériques telles que l'andon numérique, les tableaux de bord de suivi de la production et d'autres cas d'utilisation courants liés à l'assemblage, afin de fournir une plateforme complète et centralisée.
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