Applications de Computer Vision dans l'industrie manufacturière
Computer vision est l'une des branches de l'intelligence artificielle qui instruit et équipe les machines pour comprendre l'environnement visuel. Les images numériques et les modèles d'apprentissage profond peuvent être utilisés par les ordinateurs pour détecter, classer et réagir avec précision aux objets. Computer vision L'objectif de l'IA est de donner aux systèmes informatiques la capacité de reconnaître avec précision un objet ou une personne dans une image numérique et d'exécuter l'action nécessaire.
L'industrie 4.0 modernise la fabrication et renforce la compétitivité du secteur industriel occidental. Elle est centrée sur une robotique et une automatisation avancées, de nouvelles formes d'interaction homme-machine, de vastes masses de données et une connectivité accrue. Grâce à l'Internet des objets (IoT) et à une robotique automatisée très efficace, les fabricants seront en mesure de recueillir, d'analyser et d'agir sur d'énormes stocks de données comme jamais auparavant. Quel est le résultat pour les propriétaires d'entreprises ? - Un produit de calibre supérieur à un prix plus abordable.
1. Supprime les erreurs des processus d'assurance qualité : Un travailleur peut facilement passer à côté d'un certain nombre de problèmes mineurs qui peuvent survenir au cours des processus de fabrication. Il est essentiel de les contrôler car la production peut souffrir d'un manque de qualité. En outre, si le problème devient incontrôlable, il peut entraîner des amendes et des atteintes à la réputation.
2. Augmentation de la productivité : Selon le rapport 2019 Smart Factory de Deloitte, l'utilisation de robots alimentés par CV et d'autres systèmes d'automatisation accélère les cycles de fabrication, ce qui se traduit par une augmentation de 12 % de la productivité du travail et de 10 % de la production totale.
3. Renforce la sécurité dans l'environnement de fabrication : Les entreprises peuvent utiliser computer vision pour soutenir des opérations sécurisées. L'ajout de systèmes de reconnaissance faciale et de systèmes de sécurité sans contact fait partie des nombreuses mesures potentielles. Seules les personnes disposant d'une autorisation valide sont autorisées à y accéder. Des algorithmes automatisés peuvent soutenir l'assurance qualité et les mesures de sécurité.
4. Optimisation des coûts : Une productivité plus élevée combinée à une diminution des temps d'arrêt des machines grâce à l'automatisation et à la maintenance basée sur le CV se traduit par une réduction des coûts d'exploitation globaux.
La maintenance prédictive permet aux entreprises de fabrication de prévenir l'usure des machines et de réduire ainsi le risque de panne. Computer vision peut être un sauveur pour les machines et, surtout, pour les humains. En outre, elle peut être utilisée pour surveiller en permanence des processus de fabrication complexes dans toute une série de contextes industriels.
Les codes-barres peuvent être scannés rapidement et sans douleur à l'aide de la technique de reconnaissance optique de caractères (OCR). Elle permet de visualiser et d'analyser les données en temps réel afin de prendre des mesures supplémentaires. Les méthodes de reconnaissance de texte comprennent la reconnaissance des codes à barres, la reconnaissance optique des marques et la reconnaissance intelligente des caractères (ICR). Ces technologies peuvent être utilisées par les entreprises pour interpréter du texte manuscrit, identifier du texte à partir de photos et de documents numérisés, acheminer des composants dans des chaînes de production et détecter des cases à cocher.
Lorsque la procédure de contrôle de la qualité est manuelle, la probabilité d'erreurs reste élevée. Il est donc essentiel d'automatiser la procédure et de réduire les problèmes potentiels. Pour des normes de production plus élevées, le site computer vision permet d'automatiser le processus de contrôle de la qualité.
Si les règles de sécurité ne sont pas à la hauteur, il faut s'attendre à des accidents sur le lieu de travail. Les entreprises ne peuvent toutefois pas se permettre d'être négligentes. Pour trouver les points faibles, la technologie computer vision analyse l'environnement et tous les équipements. Le système génère ensuite des rapports et informe les opérateurs lorsqu'une action est nécessaire. En cas d'accident, la technologie envoie des alertes afin de prendre des mesures préventives.
Les perspectives du secteur et l'avenir
Les technologies qui permettent l'industrie 4.0 utilisent les données existantes ainsi qu'une variété de sources de données supplémentaires, telles que les données des actifs connectés, pour améliorer les processus de fabrication, fournir des flux d'informations de bout en bout tout au long de la chaîne de valeur, et introduire de nouveaux services et modèles commerciaux. Avec son énorme potentiel et sa technologie de pointe, l'industrie 4.0 nécessite une mise de fonds initiale importante. Les coûts seront sans doute plus élevés pour les grandes entreprises. Un retour sur investissement important est promis par les retombées attendues, qui comprennent des gadgets connectés et intelligents et un processus de production automatisé.
Conclusion
Un nombre croissant d'entreprises sont en mesure d'obtenir un impact hors norme sur de nombreux indicateurs clés de performance en utilisant les technologies numériques dans les cas d'utilisation les plus efficaces. Les entreprises qui peuvent mettre en œuvre l'industrie 4.0 à grande échelle restructurent leurs opérations non seulement pour faire face aux perturbations les plus difficiles d'aujourd'hui, mais aussi pour se préparer aux nouvelles perturbations de demain.
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