Nous avons déjà écrit sur l'importance d'intégrer les principes du site 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.
En conséquence, les entreprises manufacturières 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 de l'homme 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 manufacturières les 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 Apprentissage machine (ML) pour s'assurer qu'elles détectent autant de produits défectueux que possible sans avoir recours à une inspection humaine manuelle qui s'est avérée plus gourmande en ressources et plus sujette à l'erreur.
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 verrons pourquoi les fabricants adoptent une combinaison de Vision par ordinateur et d'intelligence artificielle pour aider à rationaliser les inspections visuelles de qualité et réduire les coûts associés à 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 davantage 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'ils détectent un problème, il peut être inefficace de documenter, de suivre et de transmettre l'information au personnel concerné pour mettre en œuvre des mesures correctives.
Pour les contrôles de qualité à forte intensité de temps et de ressources, les goulets d'étranglement sont plus susceptibles de se produire sur la ligne de production. Les horaires de travail et d'autres processus vitaux de la journée de travail s'en trouvent alors interrompus.
Les temps d'arrêt sur la chaîne de production résultant des contrôles de 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, les travaux en cours accumulés augmentent les coûts de production et d'entreposage.
En bref, les inspections visuelles de qualité humaines/manuelles posent souvent des problèmes aux fabricants, coûtant de l'argent à l'entreprise et diminuant l'efficacité de la production. Ces problèmes tendent à être plus prononcés dans les grandes entreprises manufacturières, car l'extension de l'inspection visuelle humaine aggrave encore le problème.
Les fabricants qui se sont dotés d'équipements d'inspection de la qualité et de machines sont également confrontés à des problèmes similaires. En voici un exemple :
Ces machines sont encore souvent utilisées par des humains, ce qui introduit à nouveau un risque d'erreurs et d'incohérences d'origine humaine.
Les machines traditionnelles ne peuvent pas s'adapter rapidement aux nouveaux produits. Les fabricants doivent donc investir dans de nouvelles machines, dans un nouvel outillage ou dans une reprogrammation importante.
Ces machines ne peuvent détecter que quelques types de défauts à la fois.
Ces défis ont poussé les fabricants à investir et à mettre en œuvre des systèmes de détection des défauts alimentés par l'IA pour une inspection plus sensible, plus complète et plus efficace de la qualité des produits et pour automatiser les processus traditionnellement manuels Gestion de la qualité .
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Utiliser l'intelligence artificielle pour automatiser la détection des défauts
Les techniques et les opérations de fabrication se sont développées, tout comme la technologie nécessaire pour les gérer efficacement. L'industrie 4.0 a introduit dans les opérations de fabrication une liste sans cesse croissante d'options pour connecter les machines, les dispositifs et les équipements à l'internet. Ce phénomène a permis aux fabricants d'avoir plus de contrôle et de visibilité sur chaque processus et tâche exécutés dans l'atelier.
Plus récemment, l'introduction de l'IA dans le processus de fabrication est devenue possible grâce aux capacités d'informatique en nuage offertes par l'industrie 4.0. Les fabricants modernes tirent parti de cette évolution pour marier le matériel Vision par ordinateur le long de la chaîne de production avec des outils numériques alimentés par l'IA et basés sur le cloud.
Cet équipement d'inspection visuelle (souvent, de simples caméras web suffisent) envoie les images des produits vers le nuage. Un algorithme bien programmé ( Apprentissage machine ) les analysera ensuite pour mettre en évidence les défauts et les non-conformités potentiels.
Grâce à de grandes quantités de données et d'images de produits, l'algorithme est programmé pour détecter les moindres écarts de qualité des produits, améliorant ainsi les capacités de détection des défauts au-delà même de ce que l'œil humain est capable de réaliser.
Avantages de l'intelligence artificielle en Inspection qualité visuelle
Comme nous l'avons vu, la combinaison de l'IA et des systèmes Vision par ordinateur offre de nombreux avantages, qui diffèrent considérablement de ceux offerts par les systèmes humains Inspection qualité visuelle dans le secteur de la fabrication. Ces avantages sont notamment les suivants
En éliminant le risque d'erreur humaine, vous pouvez 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 dans un laps de 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" à l'identification des défauts, elle nécessite beaucoup moins de temps et de ressources humaines.
Contrairement aux humains, l'intelligence artificielle peut aller au-delà de l'identification des défauts au niveau de la surface. Les applications de la technologie Apprentissage machine 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 à l'augmentation des niveaux de production, les solutions d'inspection de la qualité alimentées par l'IA peuvent être facilement adaptées à plusieurs lignes de production et sites de fabrication, ce qui permet de détecter les défauts de manière plus efficace.
En fin de compte, la mise en œuvre de l'intelligence artificielle et du contrôle de la qualité peut apporter des avantages considérables aux fabricants. 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.
En utilisant Tulip, les fabricants peuvent tirer parti de l'inspection de la qualité alimentée par l'IA et intégrer Gestion de la qualité à des solutions numériques telles que digital andon, Suivi de production des tableaux de bord et d'autres cas d'utilisation courants liés à l'assemblage, afin de fournir une plateforme centralisée complète.
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