Le aziende hanno iniziato a concentrarsi sull'impegno per l'azzeramento dei difetti, al fine di ridurre i costi di produzione a causa della crescente concorrenza nelle difficili condizioni commerciali globali di oggi. Con l'aiuto degli sviluppi tecnologici degli ultimi anni, le aziende hanno iniziato a utilizzare più diffusamente i metodi di intelligenza artificiale per risolvere problemi complessi. Questi metodi, che le aziende dell'industria automobilistica hanno iniziato a utilizzare per gestire i loro processi aziendali con zero errori, supportano efficacemente i meccanismi di controllo nei processi produttivi e la risoluzione dei problemi.
Miglioramento della Qualità con l'Intelligenza Artificiale nell'Industria Automobilistica
L'intelligenza artificiale mira a progettare un processo produttivo più stabile e privo di errori, riducendo al minimo gli errori nei meccanismi decisionali degli operatori dell'industria automobilistica. Ogni azienda deve determinare il proprio livello di qualità e migliorarlo. A tal fine, esistono numerosi vantaggi nel realizzare miglioramenti della qualità e dei processi nelle aziende con sistemi di intelligenza artificiale. Gli algoritmi di intelligenza artificiale dovrebbero integrare i processi statistici nel miglioramento della qualità e dei processi. I risultati delle decisioni sulla qualità sono piuttosto complessi e problematici. È essenziale ottenere contemporaneamente una chiara soddisfazione del cliente e ridurre al minimo i costi. Un controllo dei pezzi troppo sensibile porta a scartare i prodotti idonei, con conseguente aumento dei costi di smistamento e diminuzione della fiducia dei clienti. L'obiettivo è ridurre i costi per il produttore, aumentare l'affidabilità in termini di qualità, introdurre un nuovo metodo di prevenzione degli errori (Poka Yoke) e sviluppare una metodologia a zero errori riducendo al minimo l'effetto dell'operatore grazie all'utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale nelle tecniche decisionali sulla qualità.
Durante l'ispezione finale di un prodotto finito, alcuni controlli vengono eseguiti visivamente dall'operatore per evitare l'insoddisfazione del cliente, i costi di scarsa qualità e la mancanza di fiducia.
Parametri Importanti nel Controllo delle Superfici dei Prodotti dell'Industria Automobilistica
Relativo al Taglio
• Taglio Grezzo
• Formazione di Polvere
• Formazione di Bave
Problemi di Superficie
• Traccia
• Bolla
• Deformazione/Graffio
• Bave
• Piega
Superficie di Saldatura
• Poro
• Superficie di Saldatura Irregolare
Il cliente nota e segnala come reclamo qualsiasi situazione inadeguata in almeno uno di questi parametri. Per rilevare i problemi in tutti i parametri sopra citati, è necessario progettare un sistema di controllo della qualità come parte dello studio di intelligenza artificiale. In situazioni di taglio improprio, sulla superficie del prodotto finito si verificano difetti di taglio, residui di polvere di prodotto e bave. Tracce, bolle, danni, tagli impropri e bave rimangono sulla superficie dei prodotti finiti. Sulla superficie della saldatura si verificano problemi di formazione di pori, rugosità e guancia superficiale.
L'obiettivo più importante del lavoro dell'intelligenza artificiale in questi settori è quello di cercare soluzioni ai problemi emergenti utilizzando software o in modo sistematico. Con questi studi, oltre a realizzare nuovi progetti utilizzando l'intelligenza umana, si possono ottenere vantaggi come il risparmio di tempo e di manodopera, una maggiore sicurezza e la riduzione dei costi grazie alla riduzione degli errori legati all'operatore. Il metodo di deep learning dell'attuale tecnologia di intelligenza artificiale consente di completare molti progetti a costi molto bassi, anche con telecamere industriali, eliminando la necessità di telecamere costose.
Deep learning e l'intelligenza artificiale sono due tecnologie che possono essere utilizzate nell'industria automobilistica per ottenere l'azzeramento dei difetti di produzione attraverso l'uso del metodo poka yoke. Le soluzioni Dataguess possono aiutarvi a raggiungere questo obiettivo.
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