Freudenberg Sealing Technologies (FST), ret oranlarını azaltmak ve hataları önlemek için otomatik görsel denetimde (ASI) yapay zekadan (AI) yararlanıyor.
Ürünler üretim hattını mükemmel durumda terk etmelidir. Sorunsuz üretime ek olarak, bu güvenilir kalite kontrolü gerektirir. Bu görsel denetim genellikle otomatik bir görsel denetim şeklini alır. Ancak bu görsel denetim sırasında, kusursuz ürünlerin yanlışlıkla hatalı olarak reddedilmesi söz konusu olabilir. Böyle bir israf ne verimli ne de sürdürülebilirdir.
FST, bozulmamış ürünlerin atılmasını azaltmak için bazı tesislerinde yapay zeka kullanıyor. “Proses Teknolojisi Başkan Yardımcısı Dr. Stefan Geiss, “Son denetimimizde yapay zeka kullanımı, sözde ıskartaları yüzde 50 oranında azaltmamıza yardımcı oluyor. Bu aynı zamanda toplam israfı da azaltıyor. “Bu da daha az kaynak israf etmemize yardımcı oluyor. Yapay zeka sayesinde yavaş yavaş sürdürülebilir üretime doğru ilerliyoruz. Daha az sözde atık üretiyoruz, bu da daha az malzemeyi bertaraf ettiğimiz anlamına geliyor. Bu da bize daha iyi birCO2 ayak izi sağlıyor.”
Kıdemli Mühendislik Uzmanı Dr. Helmut Hamfeld şunları ekliyor: “Adaptasyon sayesinde, reddedilen ürünün aslında standarttan bir sapma olup olmadığını veya bir gölgenin sonucu bozup bozmadığını eskisinden daha iyi tespit edebiliyoruz. Yapay zeka bu tür incelikleri daha iyi ayırt etmemizi sağlıyor.” Başarılı pilot proje Oberwihl tesisinde gerçekleştirildi. Diğer FST tesisleri de artık son denetimlerinde yapay zeka çözümünü kullanıyor.
Son yerine ortada
Kuzey İngiltere’deki North Shields tesisi de yapay zeka ile optimize edilmiş ASK’ye güveniyor – ancak son denetimde değil, üretim sürecinde. Sistem, kalıplama makinesinde sızdırmazlık malzemesinin basıldığı boşluğun gerçekten boş mu yoksa hala dolu mu olduğunu algılıyor. Hamfeld, “Bu sayede hataları üretim zincirinin en sonunda değil, oluştukları anda tespit edebiliyoruz” diye açıklıyor. “Bu da daha az takım hasarına yol açıyor ve yedek parça ihtiyacını azaltabiliyoruz. Ayrıca makine duruş sürelerini de önemli ölçüde azaltıyoruz. Bir yandan arızalar hızla giderilebildiği için, diğer yandan da daha az hasarı onarmak zorunda kaldığımız için.” Bir başka olumlu yan etki daha var: üretim süreçleri önemli ölçüde daha hızlı.
FST şu anda makine kontrolü ile yapay zeka için başka bir uygulama alanını deniyor. Burada, 3.500’e kadar ölçüm noktası ve sensör, conta üretim süreçlerindeki ısıtma süresini veya basınç koşullarını kaydediyor. Veriler iyi bir ürünü garanti etmeyen bir aralıktaysa, sistem derhal kullanıcıdan parametreleri ayarlamasını ister. Ancak bu sürecin uygulamaya konması biraz zaman alacaktır. Ancak bu, sıfır hatalı otomatik süreç zinciri hedefine doğru atılmış bir adım olacaktır. O zaman bir ASK’ye artık gerek kalmayacaktır.
