Trong sản xuất, nỗ lực toàn ngành khai thác dữ liệu được tạo ra bởi cả hệ thống cũ và hiện đại có lẽ là một trong những định nghĩa tốt nhất và chính xác nhất về chuyển đổi kỹ thuật số. Các cải tiến được thúc đẩy bởi tự động hóa thông minh - hay đúng hơn là sản phẩm phụ của nó, hiệu quả. Trong bối cảnh này, các ứng dụng hướng dữ liệu mới nổi như rô bốt tiên tiến và học máy đang trở thành mục tiêu chiến lược quen thuộc, thúc đẩy các hoạt động an toàn hơn và cạnh tranh hơn như phát hiện đối tượng chính xác hoặc kiểm tra tự động.
Xử lý các tác vụ trực quan phức tạp hiệu quả hơn mắt người yêu cầu dữ liệu trong thời gian thực và rất nhiều dữ liệu. Phần cứng máy tính chuyên dụng như các giải pháp tính toán GPU công nghiệp phải đủ mạnh để chạy các thuật toán thị giác phức tạp và hợp nhất khối lượng công việc tương tự như tính toán trung tâm dữ liệu. Đối với các nhà phát triển hệ thống, tập hợp các yêu cầu hiệu suất duy nhất này nhấn mạnh các rào cản kỹ thuật thường gặp ở cạnh gồ ghề: cách tạo điều kiện cho trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học trong các môi trường công nghiệp nặng, môi trường khắt khe, không được kiểm soát hoặc có tính bất ổn định.
Các hệ thống được triển khai phải có hiệu suất cao và độ tin cậy cao theo thiết kế. Thời gian ngừng hoạt động rất tốn kém và cũng có thể gây ra sự chậm trễ tốn kém và các vấn đề an toàn trên dây chuyền sản xuất.
Đo lường do AI hỗ trợ
Tự động hóa kiểm tra là một khía cạnh chính xác của sản xuất thể hiện giá trị của dữ liệu thời gian thực trên sàn nhà máy. Đo lường, hoạt động kiểm soát chất lượng được sử dụng để đo lường và kiểm tra các bộ phận được sản xuất, có thể được hoàn thiện bằng tầm nhìn phức tạp hơn công nghệ. Các hệ thống nội tuyến hoàn toàn tự động có thể đánh giá mọi thành phần và tăng đáng kể năng suất, trái ngược với các nền tảng kiểm tra truyền thống chỉ lấy mẫu một tỷ lệ nhỏ sản phẩm đã sản xuất từ một lô. Các hệ thống đo lường trong dây chuyền hoặc gần dây chuyền cung cấp khả năng kiểm soát tốt hơn nhiều trong việc giảm thiểu các sản phẩm bị lỗi được đưa ra thị trường.
Tính năng đo lường tiên tiến hơn, được hỗ trợ bởi AI có thể được minh họa bằng hoạt động của nhà cung cấp giải pháp đo lường chính xác hàng đầu cho các nhà sản xuất toàn cầu. Công ty phù hợp với đacảm biến mảng với một máy tính GPU công nghiệp được xây dựng có mục đích. Hệ thống kết quả cung cấp năng lượng cho giải pháp hàng đầu của nó, một nền tảng đo lường không tiếp xúc mới giúp kiểm tra các thành phần được sản xuất nhanh hơn gấp 10 lần so với các máy đo truyền thống. Hệ thống thế hệ tiếp theo này thể hiện sự khác biệt rõ rệt so với các khả năng đo lường kế thừa và cho phép các nhà sản xuất tăng chất lượng, hiệu quả và thông lượng tổng thể.
Thông tin thêm về đo lường
Đo lường công nghiệp áp dụng cho nhiều lĩnh vực ứng dụng để hiệu chuẩn, thử nghiệm và đo lường. Quá trình này liên quan đến gần như bất kỳ loại bộ phận nào trong dây chuyền sản xuất, chứng nhận chất lượng của sản phẩm sản xuất như cụm lắp ráp phụ hoặc các bộ phận nhỏ hơn sau đó được tích hợp vào các hệ thống quan trọng. Bởi vì đo lường liên quan đến các phép đo vi mô của sản phẩm cuối cùng, các ngành công nghiệp có thể giảm đáng kể chi phí sản xuất của mình bằng cách hiệu chuẩn khéo léo và kiểm soát quy trình chặt chẽ hơn. Đo lường nội bộ không chỉ cải thiện tốc độ và kết quả kiểm soát chất lượng mà còn tăng hiệu quả và ROI dựa trên ít chất thải hơn.
Tuy nhiên, nhiều hệ thống sản xuất khối lượng lớn lấy mẫu các bộ phận thay vì kiểm tra 100% dây chuyền sản xuất. Bản chất của các bộ phận, hình dạng và phép đo phức tạp của chúng, cùng với tốc độ sản xuất tích cực, ngăn cản việc kiểm tra 100% là khả thi. Nếu một sai sót được tìm thấy khi chỉ đo mẫu, thì rất có thể một số lượng lớn các bộ phận bị lỗi đã được đưa qua dây chuyền sản xuất. Các bộ phận thường không thể được cuộn lại và thay vào đó sẽ được nhà sản xuất loại bỏ.
Hiệu chuẩn kém trong quá trình sản xuất có thể ảnh hưởng đến các công ty. Các ngành công nghiệp có thể giảm đáng kể chi phí sản xuất của họ bằng cách hiệu chuẩn khéo léo và kiểm soát quy trình chặt chẽ hơn. (Hình ảnh: Premio)
Đo lường không tiếp xúc chạm vào thị giác máy
Trong ví dụ của chúng tôi, nhà cung cấp toàn cầu các giải pháp đo lường và tự động hóa công nghiệp này dựa trên các phương pháp đo lường không tiếp xúc hoặc các hệ thống dựa trên thị giác máy - những công nghệ tiên tiến này cho phép các phép đo nhanh chóng và quản lý các kích thước phức tạp đến từng micromet. Sản phẩm không được xử lý (hoặc phá hủy) trong quá trình thử nghiệm, loại bỏ nhu cầu cố định hoặc quá trình giữ các bộ phận riêng lẻ một cách cứng nhắc để tránh chuyển động trong quá trình đo.
Thay vào đó, nền tảng này chỉ đo các bộ phận phức tạp bằng cách quét, thông qua một loạt các cảm biến và máy ảnh quét tới 500 bộ phận mỗi giây. Đầu dò và thấu kính đồng tiêu được sử dụng để giúp xác định bản chất của bất kỳ khuyết tật nào và hệ thống sẽ sớm thêm LiDAR để quét tốc độ cao bổ sung. Trái ngược với các máy đo tọa độ truyền thống (CMM), nền tảng đo lường tự động của công ty sử dụng công nghệ đa cảm biến và tầm nhìn tiên tiến. Hàng triệu điểm dữ liệu được ghi lại mỗi giây và các dạng hình học phức tạp với nhiều khía cạnh được phân tích đến micromet hoặc một phần triệu mét.
Công ty sử dụng máy tính công nghiệp dựa trên GPU VCO-6020-1050Ti của Premio với khả năng thị giác máy làm công cụ tính toán cho hệ thống của mình. Nhiều phép đo được phân phối đồng thời, được xử lý bởi một GPU mạnh mẽ, phân tích và xử lý tất cả các điểm dữ liệu và tổng hợp kết quả trong thời gian thực. Hoạt động cùng với GPU công nghiệp của hệ thống, phần mềm độc quyền của công ty đo lường kết hợp các điểm dữ liệu lại với nhau để tổng hợp dữ liệu ở một vị trí duy nhất.
Giải pháp góc cạnh chắc chắn của Premio tích hợp GeForce GTX 1050 Ti của NVIDIA để xử lý song song hiệu quả khối lượng công việc về thị giác và cảm biến. GTX 1050 Ti có kiến trúc Pascal của NVIDIA, bao gồm 768 Lõi CUDA và bộ nhớ GDDR4 5 GB để cho phép các phép đo có độ chính xác cao quan trọng đối với các hoạt động kiểm soát chất lượng trên dây chuyền sản xuất. Xử lý nhanh bao gồm xử lý nhanh các hình ảnh đồ họa, đo độ hoàn thiện bề mặt như màu sắc, độ bóng và kết cấu ở cấp độ hiển vi. (Hình ảnh: Premio)
Gia tăng giá trị thông qua tự động hóa
Đo lường là một quá trình quan trọng đối với bất kỳ sản phẩm nào ra khỏi dây chuyền sản xuất; tuy nhiên, một số sản phẩm thậm chí có ít lỗi hơn những sản phẩm khác. Các thiết bị y tế, ví dụ, những thiết bị được cấy ghép vào cơ thể người, được quy định bởi yêu cầu kiểm tra 100%.
Tính năng đo lường được hỗ trợ bởi AI cũng đã cho phép các nhà sản xuất thiết bị điện tử tiêu dùng có tùy chọn kiểm tra 100%. Lý tưởng cho các thiết bị tiêu dùng đắt tiền; quy trình này cũng đã tăng khả năng kiểm tra và đo lường các yếu tố mà trước đây không thể đo được. Có thể đo khoảng 400-500 kích thước tới hạn trong vài giây, chưa từng có thông qua các phép đo truyền thống.
Kết nối mọi thứ
Khoa học đo lường đóng một vai trò quan trọng trong việc sản xuất các sản phẩm - từ điện tử tiêu dùng đến van tim cấy ghép. Với các khả năng tự động và tiên tiến hơn, các nhà lãnh đạo công nghiệp có thể giải quyết các yêu cầu đo lường phức tạp và lâu dài cho một số lượng lớn các thiết bị quan trọng.
Càng nhiều thiết bị được kết nối thì dữ liệu càng có giá trị. Các hệ thống cũ thường cùng tồn tại với các thiết bị mới hơn có khả năng ghi và xử lý dữ liệu, thúc đẩy nhu cầu cập nhật cơ sở hạ tầng sản xuất. Đây là nơi mà phép đo do AI hỗ trợ - tại điểm giao nhau của các hệ thống máy tính hiệu suất cao, công nghệ ánh sáng và thị giác tiên tiến cũng như kết nối IoT, đi đầu trong môi trường sản xuất.
Dữ liệu được thu thập, phân tích và chuyển trở lại hệ thống sản xuất trong thời gian thực, giúp đưa ra quyết định thông minh hơn trong môi trường sản xuất công nghiệp nặng một cách liền mạch. Đây là một sự thay đổi về cơ sở hạ tầng nhằm xác định lại tầng nhà máy, khai thác các cấp độ dữ liệu sâu hơn và làm cho nó có thể hành động được vì giá trị cạnh tranh lâu dài.
Giới thiệu về tác giả
Là giám đốc tiếp thị sản phẩm của Premio Inc., Dustin Seetoo đưa ra các sáng kiến tiếp thị sản phẩm kỹ thuật cho các ngành tập trung vào kỹ thuật phần cứng, sản xuất và triển khai các thiết bị internet vạn vật (IIoT) công nghiệp cũng như các giải pháp điện toán biên và nhúng x86. Kết nối với Dustin qua LinkedIn hoặc dustin.seetoo@premioinc.com.
về Premio