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      智能工廠實現快速轉型

      本文作者: 嘉嘉 2022-05-26 16:54
      導語:人工智能 (AI)、計算機視覺和強大的邊緣計算技術領域的進步對于提高效率和質量控制來說非常關鍵。

      全球疫情已經導致人們對于個人防護設備(通常被稱為 PPE)出現了迫切和持續的需求。但是,第一響應人員(從救護車到 ICU)仍然繼續面臨著 KN95/N95 口罩和其他防護裝備的短缺。制造商正在 24/7 全天候無休地工作,才能出制造足夠多的設備,跟上不斷增長的需求。

      這些人們迫切需要的 KN95/N95 口罩只是一個例子,還有更多制造商不得不在一夜之間從制造一種產品轉型為另一種。但重新部署生產線并不是一件容易的事。重新設置機器通常很麻煩,而安裝各種傳輸設備則涉及大量的連接、集成和測試工作。

      人工智能 (AI)、計算機視覺和強大的邊緣計算技術領域的進步對于提高效率和質量控制來說非常關鍵,這使企業能夠應對疫情期間對于安全和預防材料的激增的需求。

      平衡速度和質量

      當然,我們不能以犧牲質量為代價去追求速度。特別是,KN95/N95 防護口罩的質量要求比一般的口罩要嚴格得多。因此,制造商必須在保持極高的測試準確度的同時,提高檢驗效率。任何一方面都不能妥協。

      雖然傳統的機器交付產品生產線和人工測試解決方案可能無法勝任,但是采用基于人工智能的機器視覺技術的全自動化系統卻可以迎接這一嚴峻的挑戰。這些系統在幫助企業快速部署和高效生產優質產品方面非常有效。

      通過自動化優化生產

      通過 KN95/N95 口罩生產線部署,大部分的工作負載包含與機器有關的安裝和測試。印刷和剪切的相位同步以及傳送鼻線和置入鼻梁條的機械步驟的時間控制尤其耗時。而且通常需要多個工程師同時進行協調與合作,多次嘗試,才能完成這個流程。

      來自深圳匯川技術有限公司的 AC800 智能機械控制器能夠幫助制造商解決這些挑戰,加快生產并實行嚴格的口罩測試。

      控制器是一套完全自動化的系統,能夠降低生產線的調試困難程度和工作負載,同時優化設備的性能和運行效率。用戶可以基于人工智能開發一個采用工業視覺技術的檢測系統,幫助制造商降低成本、提高效率并確保產品質量。

      借助采用靈活的伺服馬達系統的全自動化平臺,制造商能夠及時通過自整定或模糊調整控制參數,協調生產線的所有組件,以實現更高的智能和準確性。此外,該系統將組件傳輸至生產線中最理想的位置,從而有效降低部署過程中的難度和工作負載,并大大縮短設備交付周期。

      但是,此解決方案比過去更加依賴于控制器的計算處理能力,并且在面對復雜操作時,現有的單一功能的控制器可能不夠用。出于這個原因,匯川的 AC800 系列采用了高性能的英特爾? 酷睿? 處理器和英特爾? Industrial Edge Control 平臺(圖 1)。

      智能工廠實現快速轉型

      圖 1. 匯川 AC800 系列高性能智能機械控制器。(資料來源:匯川科技)

      這些“軟件定義”的工業 PC 使用戶能夠更換單一功能的控制器并實現邊緣測試的負載集成,高效地協助設備制造商降低開發成本、縮短開發周期,使用戶能夠提高系統響應速度并降低運行和維護的困難,最終降低成本,并提高整個產業鏈的效率。

      借助人工智能和計算機視覺實現準確高效的檢驗

      質量檢驗盡管是工業生產中不可或缺的一步,卻常常成為可能影響效率的瓶頸,因為傳統的人工檢驗手段貫穿整個生產流程的多個節點。

      KN95/N95 口罩的檢驗尤其復雜。它們必須針對表面外來物質、鼻梁條和海綿條的對齊和平整性、密封邊緣的寬度,以及耳掛的定位進行檢驗。但是由于缺乏統一的測試標準以及檢驗人員的疲勞,準確性可能會受到很大影響。

      采用匯川科技啟用了人工智能的 KINOVISION 平臺,有助于解決這些挑戰。英特爾酷睿處理器和英特爾? OpenVINO? Toolkit 的集成,為整個流程優化了服務器和加速引擎。它已被部署在多個 KN95/N95 口罩生產線中,結果令人印象深刻。

      · 受測試的體積達到每分鐘 150 個口罩,準確率高達 99.98%。

      · 一條平均水平的生產線可以減少 2-3 個檢驗人員。

      · 制造商可以實現 24/7 無間斷生產,在提高測試效率和確保質量標準的同時,有效地降低勞動力成本。

      全球響應和整備

      匯川 AC800 和 KINOVISION 平臺正在使全球范圍內的制造商得以在改善檢驗結果的同時加快生產線的重新部署。我們在響應全球疫情的挑戰時,也正在逐步走向恢復,生產基本的 PPE 比以往任何時候都重要。創新性地將諸如人工智能、計算機視覺和高性能邊緣計算之類的技術付諸應用,使之成為可能。借助同樣的技術,制造商還可以部署全新的智能工廠解決方案,在未來幾年中繼續進行數字化轉型。

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