Bagaimana AI Mengesan Ralat Urutan Pemasangan dalam Pembuatan Produk Kompleks

Produk kompleks dengan berpuluh-puluh langkah pemasangan mempunyai urutan tertentu yang mesti diikuti. Memasang gasket sebelum membaut penutup tertutup nampak jelas, tetapi dalam produk dengan 50 operasi pemasangan, sebahagian kebergantungan urutan adalah halus. Tali pinggang wayar mesti dilaluan sebelum pendakap dipasang kerana pendakap menutupi laluan laluan. Bearing mesli ditekan sebelum aci dimasukkan kerana aci menghalang akses ke lubang bearing.

Apabila ralat urutan ini berlaku, hasilnya ialah kerja semula: membuka sebahagian produk untuk membetulkan operasi luar urutan. Dalam kes yang teruk, ralat tidak ditangkap sehingga produk berada di lapangan, di mana kos pembaikan adalah berlipat kali ganda lebih tinggi.

Mengapa Ralat Urutan Berlaku

Dalam pemasangan manual, ralat urutan adalah akibat semula jadi variasi manusia. Seorang operator yang bekerja daripada ingatan mungkin tanpa sengaja melangkau langkah dan kemudian menyedarinya kemudian. Seorang operator yang bekerja daripada arahan kertas mungkin tersalah baca urutan. Apabila tekanan pengeluaran tinggi, operator kadang-kadang mengambil jalan pintas yang nampak tidak berbahaya tetapi melanggar urutan yang diperlukan.

Dalam pemasangan model bercampur, urutan mungkin berbeza antara varian produk. Operator yang bertukar antara varian mungkin mengikuti urutan untuk varian yang salah. Walaupun operator berpengalaman membuat kesilapan ini sekali-sekala.

Bagaimana AI Menangkap Ralat Urutan

Sistem penglihatan AI memantau proses pemasangan dan mengesahkan bahawa setiap operasi berlaku dalam urutan yang betul. Kamera yang diletakkan untuk melihat kawasan pemasangan menangkap imej selepas setiap operasi. AI menganalisis setiap imej untuk menentukan operasi mana yang telah selesai dan membandingkan keadaan semasa dengan keadaan yang dijangkakan pada titik itu dalam urutan.

Jika operasi hilang atau di luar urutan, sistem memberi amaran kepada operator dengan segera. Ini jauh lebih berkesan daripada pemeriksaan akhir talian, yang hanya boleh mengesan akibat ralat urutan (seperti tali pinggang wayar yang terperangkap) berbanding ralat itu sendiri. Dengan menangkap ralat pada titik ia berlaku, pembetulan adalah minimum daripada memerlukan pembongkaran yang luas.

Melatih Sistem Penglihatan

Melatih AI untuk mengenali keadaan pemasangan memerlukan imej produk pada setiap peringkat pemasangan. Data latihan ini dikumpulkan semasa persediaan awal, sering kali dengan memotret produk yang sedang dipasang dengan betul langkah demi langkah. AI mempelajari rupa produk selepas setiap operasi dan rupa ketiadaan setiap operasi.

Untuk produk dengan banyak varian, latihan mesti meliputi setiap laluan varian. Pembelajaran pemindahan membantu di sini: AI yang dilatih pada satu varian boleh disesuaikan dengan varian serupa dengan imej latihan tambahan yang lebih sedikit.

Integrasi Dengan Sistem Pemasangan

Sistem penglihatan disepadukan dengan pengawal alat untuk mengelakkan alat daripada beroperasi apabila urutan salah. Jika sepana tork tidak sepatutnya digunakan sehingga sub-pemasangan tertentu berada di tempatnya, alat itu dikunci secara elektronik sehingga sistem penglihatan mengesahkan operasi prasyarat. Pendekatan kalis ralat ini menjadikan tidak mungkin secara fizikal untuk melengkapkan operasi di luar urutan.

Untuk maklumat lanjut tentang kalis ralat AI dalam pembuatan, lawati halaman analisis pembuatan FirmAdapt.