COMPUTER
COMPUTER
VISION
VISION
UTILIZAT
UTILIZAT
PENTRU A
PENTRU A
ÎMBUNĂTĂȚI
ÎMBUNĂTĂȚI
EFICIENȚA
LINIILOR DE
ASAMBLARE
MANUALĂ
Studiu de caz
“Prin implementarea unui sistem care poate identifica și
urmări cu precizie fiecare produs fără a afecta activitatea
operatorilor, am reușit să depășim provocările legate de
lipsa vizibilității în timp real și a datelor centralizate privind
eficiența. Capturarea imaginilor în timp real și clasificarea
automată, împreună cu automatizarea și consolidarea datelor
din backend, ne-au permis să creăm o soluție sigură, fiabilă
și scalabilă, care a îmbunătățit drastic procesele de producție
și de calitate.” Adrian Dima, Co-founder and Technical Lead
at KFactory
Clientul dorea să îmbunătățească
viteza și controlul calității liniilor
sale de asamblare manuale, așa că
a căutat o soluție care să îi permită
să monitorizeze producția în timp
real și să automatizeze colectarea
de date și raportarea.
Provocările
Clientul are mii de categorii de
produse, dintre care unele diferă
doar prin culoare sau prin marca
imprimată pe ele. Producția se
face în loturi mici care se repetă
la intervale regulate de săptămâni
sau luni.
Datele privind producția și
calitatea au fost colectate pe
hârtie, apoi în Excel, iar rapoartele
ajungeau în sistemul ERP cu
întârzieri și potențiale inexactități.
Nu existau date centralizate
și fiabile privind eficiența, iar
utilizarea procedurii existente nu
a dus la niciun rezultat. Defectele
erau adesea notate manual pe
hârtie.
În general, nu exista o vizibilitate
în timp real a proceselor de
performanță și de calitate ale liniilor
de asamblare, ceea ce a împiedicat
luarea deciziilor și a limitat
potențialul de optimizare.
Soluția
KFactory a creat un sistem care
poate identifica și urmări cu
precizie fiecare produs pe măsură
ce este fabricat, fără a avea niciun
impact asupra activității reale a
operatorului.
A fost dezvoltat cu succes un model
tehnologic Computer Vision de
ultimă generație care utilizează
camere poziționate strategic de-a
lungul liniei pentru a capta imagini
în timp real ale produselor.
Infrastructura de backend este
Microsoft Azure, și oferă securitatea
și puterea necesare pentru a susține
un proces de producție în timp real,
cum este acesta.
S-a ținut cont de faptul că, din
cauza numărului mare de categorii
de produse, nu au existat imagini
ÎMBUNĂTĂȚIREA EFICIENȚEI
LINIILOR DE ASAMBLARE MANUALĂ
ȘI A CONTROLULUI CALITĂȚII
CU AJUTORUL TEHNOLOGIEI
COMPUTER VISION
Clientul este o întreprindere germană de succes, care
activează în industria electrotehnică, specializată în
crearea și distribuirea de puncte de conectare estetice
și funcționale, benzi de conectare, opțiuni de distribuție
a energiei și unități de distribuție a energiei de înaltă
performanță pentru diverse aplicații.
“Colaborarea cu clientul din industria electrotehnică a fost
o oportunitate excelentă pentru KFactory de a ne prez-
enta expertiza și de a le oferi o soluție care să răspundă
nevoii lor de monitorizare în timp real și de automatizare
a datelor. Prin parteneriatul cu noi, clientul a reușit să își
îmbunătățească activitatea generală, iar prin faptul că a
fost unul dintre cei care au adoptat timpuriu tehnologia, a
câștigat un avantaj față de competitorii săi.” Vlad Cazan,
co-founder and Sales Lead at KFactory
ale tuturor produselor; astfel,
imaginile capturate în timp real
sunt comparate cu baza de date de
produse cunoscute. În cazul în care
produsele nu sunt detectate, este
notificat supervizorul de linie, care
poate identifica codul produsului
asociat fotografiilor produselor
necunoscute cu ajutorul unei
aplicații localizate pentru tablete.
Apoi, folosind infrastructura
sofisticată a platformei din
Microsoft Azure și algoritmii,
noul model este antrenat pentru
a recunoaște în câteva minute
categoriile de produse adăugate.
Modelul este utilizat imediat în
producție, ceea ce înseamnă că
timpul dintre detectarea unui
produs necunoscut și începerea
recunoașterii automate a acestuia
este de numai maximum 30 de
minute.
Aplicația locală permite
operatorilor să se conecteze și să
clasifice defectele reale, eliminând
toate documentele necesare
pentru monitorizarea calității și
pentru a ține evidența acțiunilor
pentru fiecare angajat.
Rezultatele
Sistemul a fost implementat cu
succes în cadrul organizației
clientului, toate rolurile, de
la operatori la supervizori și
manageri, utilizându-l fără
probleme.
Gradul de recunoaștere automată
a produselor este peste 99%,
ceea ce reprezintă un rezultat
remarcabil.
Managerii au o vizibilitate completă
asupra procesului: rapoartele
sunt trimise automat după fiecare
tură, iar platforma de analiză a
afacerii este alimentată zilnic cu
date noi, actualizând indicatorii
cheie de performanță și defalcând
activitățile zilnice, îmbunătățind
eficiența și productivitatea
generală.
Noi categorii de produse sunt
adăugate zilnic, creând o bază de
date de imagini care devine din ce
în ce mai precisă.
Datorită automatizării, colectarea
manuală a datelor este redusă la
zero, iar potențialele erori sunt
eliminate.
Concluzia
Acesta este un caz de succes care
implică utilizarea inteligenței
artificiale în producție.
Bucla rapidă de feedback
construită de KFactory este un
plus, făcând-o una dintre puținele
platforme software de pe piața
mondială care introduce și învață
noi categorii aproape în timp real,
extinzând valoarea platformei
pentru întreprinderile cu proceduri
de fabricație în serie scurtă și
asamblare manuală.
Prin parteneriatul cu KFactory,
clientul și-a îmbunătățit cu succes
activitatea generală și, fiind unul
dintre primii care au adoptat
tehnologia, și-a îmbunătățit poziția
pe piață față de concurenții săi.
Regus - Bucharest, Sun
Business Centre, 391 Vacaresti
Street, 3rd floor, Bucharest,
Romania 040055
T. +40 374 460 028
E. office@kfactory.eu
www.kfactory.eu