Automatyzacja kontroli jakości produkcji przy użyciu uczenia maszynowego 

Współczesna produkcja przemysłowa coraz częściej opiera się na nowoczesnych technologiach, które pozwalają na zwiększenie efektywności i minimalizację błędów. Jednym z kluczowych aspektów zarządzania produkcją jest kontrola jakości, której zadaniem jest identyfikacja wadliwych produktów i zapobieganie problemom związanym z niską jakością. Tradycyjne metody kontroli jakości często opierają się na ręcznej inspekcji, statystycznej analizie próbek lub klasycznych systemach wizyjnych. Są one jednak kosztowne, podatne na błędy ludzkie i czasochłonne. Rozwiązaniem, które rewolucjonizuje kontrolę jakości w zakładzie produkcyjnym, jest zastosowanie uczenia maszynowego (machine learning, ML). Algorytmy ML pozwalają na automatyczne wykrywanie wad, analizę trendów jakościowych oraz optymalizację całego procesu inspekcji. Automatyzacja kontroli jakości na produkcji może zwiększyć precyzję inspekcji, zmniejszyć koszty i poprawić ogólną wydajność zakładu produkcyjnego. 

Kontrola jakości – fundament sprawnej produkcji 

Kontrola jakości to zestaw działań mających na celu zapewnienie, że produkty spełniają określone standardy i wymagania. Obejmuje ona szeroki zakres procesów – od inspekcji surowców, przez monitorowanie procesu produkcyjnego, aż po testowanie gotowych wyrobów.  

Kontrola jakościowa skupia się na subiektywnej ocenie cech produktu, takich jak wygląd czy zapach, podczas gdy kontrola jakości w laboratorium wykorzystuje zaawansowane narzędzia pomiarowe do obiektywnej oceny parametrów technicznych. Efektywna kontrola jakości na produkcji jest kluczowa dla minimalizacji strat, poprawy reputacji marki i zapewnienia satysfakcji klientów. 

W kontekście współczesnej produkcji, wdrożenie systemu zarządzania jakością staje się nie tylko pożądane, ale wręcz niezbędne. Systemy te, często oparte na normach ISO, pozwalają na standaryzację procesów, monitorowanie kluczowych wskaźników oraz ciągłe doskonalenie. Dobrze zaprojektowany plan kontroli jakości definiuje procedury, odpowiedzialności i kryteria akceptacji dla każdego etapu produkcji. 

Wyzwania tradycyjnych metod kontroli jakości 

Mimo swojej długiej historii, tradycyjne metody kontroli jakości, oparte w dużej mierze na inspekcji wizualnej i manualnych pomiarach, borykają się z szeregiem wyzwań, wśród których do najważniejszych należą następujące: 

• Subiektywność – ocena wizualna może być podatna na błędy ludzkie i różnice w interpretacji, co prowadzi do niespójnych wyników. 

• Czasochłonność i kosztochłonność – ręczna inspekcja dużych partii produktów jest czasochłonna i kosztowna, zwłaszcza w przypadku skomplikowanych lub małych elementów. 

• Ograniczona skala – tradycyjne metody mogą być niewystarczające do monitorowania wszystkich aspektów procesu produkcyjnego, szczególnie w przypadku produkcji wielkoseryjnej. 

• Brak proaktywności – tradycyjna kontrola jakości skupia się na wykrywaniu wad po ich wystąpieniu, a nie na zapobieganiu im. 

Ograniczenia te prowadzą do zwiększonych kosztów produkcji, opóźnień w dostawach, obniżenia jakości produktów i potencjalnych strat reputacyjnych. W efekcie pojawia się zapotrzebowanie na nowoczesne narzędzia kontroli jakości, które pozwolą na automatyzację, zwiększenie precyzji i proaktywne zarządzanie jakością.                                                                                                                                                                                                                                                                      

Na czym polega automatyzacja kontroli jakości z użyciem uczenia maszynowego? 

Automatyzacja kontroli jakości to proces wykorzystywania technologii, takich jak robotyka, systemy wizyjne i oprogramowanie analityczne, w celu usprawnienia i unowocześnienia procesów kontroli jakości. W połączeniu z uczeniem maszynowym, komputery są w stanie “uczyć się” na podstawie danych i doświadczeń, co pozwala im na samodzielne wykrywanie wad, identyfikowanie anomalii i przewidywanie potencjalnych problemów jakościowych. 

W praktyce oznacza to, że system oparty na uczeniu maszynowym analizuje ogromne ilości danych (np. obrazy produktów, dane z czujników, parametry procesów produkcyjnych) i identyfikuje w nich wzorce, które wskazują na występowanie wad lub odchyleń od normy. Dzięki temu system jest w stanie automatycznie alarmować o problemach, a nawet podejmować działania korygujące, minimalizując ryzyko wypuszczenia na rynek wadliwych produktów. 

Proces wdrażania uczenia maszynowego w kontroli jakości zazwyczaj przebiega w kilku etapach: 

• Zbieranie danych – kluczowym elementem jest zebranie odpowiedniej ilości danych, obejmujących zarówno produkty poprawne, jak i te z defektami. Dane te mogą obejmować obrazy z kamer, dane z czujników, pomiary z urządzeń kontrolnych, a nawet dane z systemów zarządzania produkcją (Manufacturing Execution System, MES). 

• Przygotowanie danych – zebrane dane są następnie czyszczone, przekształcane i dzielone na zbiory treningowe i testowe. 

• Szkolenie modelu – algorytm uczenia maszynowego (np. sieci neuronowe) jest trenowany na zbiorze treningowym, by nauczyć się rozpoznawać wzorce i zależności w danych. 

• Walidacja modelu – po wytrenowaniu model jest testowany na zbiorze testowym, by ocenić jego dokładność i skuteczność. 

• Wdrożenie modelu – zweryfikowany model jest wdrażany w środowisku produkcyjnym, gdzie na bieżąco analizuje dane i identyfikuje potencjalne defekty. 

Korzyści z automatyzacji kontroli jakości przy użyciu uczenia maszynowego 

Wdrożenie automatyzacji kontroli jakości z użyciem uczenia maszynowego przynosi szereg korzyści, które przekładają się na wzrost efektywności, obniżenie kosztów i poprawę jakości produktów. Wśród najważniejszych warto wymienić przede wszystkim następujące: 

• Zwiększenie efektywności i szybkości – automatyczne systemy kontroli jakości działają znacznie szybciej i wydajniej niż ludzie, co pozwala na przebadanie większej liczby produktów w krótszym czasie. 

• Poprawa dokładności i precyzji – uczenie maszynowe minimalizuje ryzyko błędu ludzkiego, zapewniając dokładniejsze i bardziej precyzyjne wykrywanie wad, nawet tych najmniejszych i trudnych do zauważenia. 

• Obniżenie kosztów produkcji – automatyzacja kontroli jakości pozwala na zredukowanie kosztów związanych z pracą manualną, odpadami produkcyjnymi i reklamacjami klientów. 

• Minimalizacja ryzyka wadliwych produktów – dzięki wczesnemu wykrywaniu problemów jakościowych, automatyzacja kontroli jakości pomaga w minimalizacji ryzyka wypuszczenia na rynek wadliwych produktów, co skutkuje wzrostem zaufania klientów i reputacji firmy. 

• Optymalizacja procesów produkcyjnych – analiza danych zgromadzonych przez systemy kontroli jakości pozwala na identyfikację wąskich gardeł w procesach produkcyjnych i ich optymalizację, co prowadzi do zwiększenia wydajności i obniżenia kosztów. 

• Możliwość analizy dużych ilości danych – uczenie maszynowe umożliwia analizę ogromnych ilości danych, co pozwala na identyfikację trendów i wzorców, które mogą być niewidoczne dla człowieka. Dzięki temu możliwe jest przewidywanie potencjalnych problemów jakościowych i podejmowanie działań prewencyjnych. 

• Większa zgodność z normami i standardami – w wielu branżach obowiązują ścisłe standardy kontroli jakości, które wymagają precyzyjnej dokumentacji i analizy procesów produkcyjnych. Systemy ML umożliwiają automatyczne generowanie raportów jakościowych i zgodności, co ułatwia audyty i spełnianie norm branżowych. 

• Wzrost konkurencyjności firmy – firmy, które wdrożą automatyzację kontroli jakości, zyskują przewagę konkurencyjną dzięki wyższej jakości produktów, niższym kosztom produkcji i szybszemu reagowaniu na potrzeby rynku. 

Choć branża produkcyjna wciąż jeszcze znajduje się w fazie Przemysłu 4.0, koncentrującej się na współdziałaniu systemów informatycznych i maszyn, powoli zmierza w kierunku piątej rewolucji przemysłowej (Przemysł 5.0), w której to człowiek znów stanie w centrum procesu produkcyjnego, a technologia będzie wspierała jego działania i dojdzie do harmonijnej współpracy ludzi z maszynami.  

Szacuje się, że rynek Przemysłu 5.0 ma osiągnąć wartość 255,7 mld USD do 2029 roku (LINK). Uczenie maszynowe – jako obszar sztucznej inteligencji (AI) – będzie jedną z dziedzin odgrywającą na tym etapie jeszcze bardziej kluczową rolę. Z badania opublikowanego w 2023 roku przez Manufacturing Leadership Council (LINK) wynika, że ponad jedna czwarta firm produkcyjnych już teraz wdraża AI w celu zapewnienia ulepszeń w zarządzaniu jakością i wielu innych obszarach. 

Automatyczna kontrola jakości ruchomych części odbijających światło dzięki technologii Inspekto 

Zapewnienie jakości na odpowiednim poziomie to niezbędny etap każdego procesu produkcyjnego. Proces wizualnej kontroli jakości można podzielić na trzy następujące po sobie etapy:  

• Pozyskiwanie wysokiej jakości obrazu przedmiotu poddawanego kontroli 

• Rozpoznawanie części przedmiotu, podczas którego system kontroli rozpoznaje, że pozyskany obraz zawiera część do kontroli 

• Kontrola części przedmiotu, czyli przeprowadzenie analizy w celu ustalenia, czy dana część jest dobra, czy wadliwa 

Jednak w niektórych przypadkach może być on bardzo utrudniony – zwłaszcza gdy produkty, komponenty lub elementy mają specyficzne cechy, które bardzo ciężko kontrolować. Przykładowo, gdy części wykonane z silnie odblaskowego materiału poruszają się na taśmie przenośnikowej, etap pozyskiwania obrazu staje się szczególnie trudny dla systemów wizyjnych. 

Z tego powodu kontrola silnie odblaskowych ruchomych części stanowiła do tej pory wyzwanie dla tradycyjnych rozwiązań wizji maszynowej, nie pozwalając na automatyzację procesów kontroli jakości. Na szczęście pojawiło się na rynku innowacyjne rozwiązanie, będące odpowiedzią na to wyzwanie. 

System Inspekto S70 (LINK) to przykład przełomowej technologii, która rozwiązuje problem inspekcji refleksyjnych, ruchomych części na liniach produkcyjnych. Dzięki zastosowaniu technologii autonomicznej wizji maszynowej (Autonomous Machine Vision AI,  AMV-AI), a konkretnie połączeniu zaawansowanej optyki i algorytmów AI, potrafi on dynamicznie dostosowywać się do zmian w oświetleniu i eliminować zakłócenia wynikające z odbić światła, co jest kluczowe w przypadku błyszczących powierzchni. 

Rozwiązanie to działa w czasie rzeczywistym, analizując obrazy bez konieczności zatrzymywania linii produkcyjnej. Elastyczność systemu pozwala na szybkie dostosowanie do różnych komponentów, co minimalizuje przestoje i zwiększa ogólną efektywność produkcji. Dodatkowo Inspekto S70 ułatwia wdrożenie kontroli jakości, skracając czas konfiguracji i redukując potrzebę ręcznego programowania. Dzięki temu przedsiębiorstwa produkcyjne mogą szybciej reagować na pojawiające się defekty i utrzymywać wysokie standardy jakości. 

Jeśli interesuje Cię tematyka automatyzacji kontroli jakości produkcji przy użyciu uczenia maszynowego i chciałbyś zaimplementować dedykowane rozwiązanie tego typu w swoim przedsiębiorstwie, już teraz zarezerwuj bezpłatną konsultację z Marcinem Jabłonowskim – Dyrektorem Zarządzającym i Architektem Rozwiązań AI w Pragmile.