هل ستساعد أنظمة الرؤية الحاسوبية والشبكات العصبية في تقليل الخردة والعيوب؟

المادة من إعداد: المدير العلمي لمركز AQT غريغورييف إس.بي .

يمكننا أن نرى زيادة في المواد الترويجية في مجال تطبيق الرؤية الآلية في مصانع التصنيع لمراقبة الجودة.

"تستقبل كاميرا الرؤية الحاسوبية صورة من السطح... تتم معالجة الصورة الناتجة لتحديد مناطق الخلل، ويتم تحليلها بشكل أكبر بواسطة شبكة عصبية لتصنيف العيوب. ويتم عرض نتائج التحليل على محطة عمل المشغل، مع التكامل في نظام التحكم في العمليات. يتم تصنيف العيوب المحددة عبر الإنترنت إلى أكثر من 30 معلمة.

بالطبع، ستساعد أنظمة الرؤية الآلية في تحديد العيوب في تدفق المنتجات أو المنتجات شبه المصنعة، وستضطر إدارة الإنتاج والمطورون إلى إيلاء الاهتمام الواجب التعريفات الإجرائية ولكن بدون استخدام المعرفة في مجال التحكم في العمليات الإحصائية، فإن مثل هذه الأنظمة ستجبر المشغل على أداء المزيد أخطاء من النوع الأول والثاني ، مما يؤدي إلى تفاقم الوضع فقط.

لن تتمكن أنظمة الرؤية الآلية هذه من إخبار المشغل بما يجب عليه القيام به لتحسين مخرجات العملية، والأكثر من ذلك أنها لن تتحمل مسؤولية نتائج قرارات المشغل الذي استخدم "تحليل العيوب المعروض على الشاشة". محطة عمل المشغلين."

"هذه كلها محاولات لقطع الطريق نحو الجودة. لا توجد طرق مختصرة هنا."

[1] إدواردز ديمينج, عوائق التغيير
(دبليو إدواردز ديمنج، عوائق ديمنج أمام التحول)

راجع مقالة دونالد ويلر للحصول على شرح: الطرق الصحيحة والخاطئة لاستخدام مجالات التسامح .

راجع مثالاً لتدخل المشغل في عملية التحكم في تدفق الغاز في مؤسسة تنتج الميثان الحيوي في المقالة: مفهوم التباين في التحكم في العمليات .