| REKLAMA |
 |
Systemy wizyjne są wyposażone w specjalne urządzenia oraz oprogramowanie umożliwiające prowadzenie inspekcji lub pomiarów szerokiej gamy różnorodnych elementów. Kontrola odbywa się w sposób precyzyjny, płynny, szybki i powtarzalny. Systemy są zdolne do rozróżniania wielu wzorców jednocześnie, a przy tym mają nieograniczoną możliwość zapamiętywania wielu norm i wersji.
Obecnie systemy wizyjne znajdują zastosowanie przede wszystkim w branży motoryzacyjnej na liniach montażowych do kontroli poprawności procesów. Wykorzystuje się je do sprawdzania obecności i pozycji komponentów, czytania kodów oraz kontroli jakości elementów. Wady jakościowe mogą powstawać zarówno na etapie produkcji, jak i samego montażu. Są to różnego rodzaju rysy, wgniecenia, przetarcia – niedoskonałości mogą przyjmować różne formy i wielkości, więc zakres tych informacji jest szeroki i zmienny. W takich przypadkach zbawienne okazuje się uczenie maszynowe.
System wizyjny może zostać zintegrowany z linią produkcyjną, układami automatyki i robotyki oraz systemami MES, umożliwiając tym samym zarządzanie jakością lub towarem niezgodnym. Co istotne, kontrola jakości może być przeprowadzana na poziomie nieosiągalnym dla możliwości jednego człowieka – zarówno pod względem ilości danych koniecznych do zapamiętania, jak i precyzji prowadzenia obserwacji, na którą w przypadku ludzi ogromny wpływ ma zmęczenie. System nie tylko dostrzega wszelkie niedoskonałości, ale też potrafi dokładnie obliczyć ich rozmiar. Rejestruje obrazy wraz z niezbędnymi danymi, ułatwiając tym samym skuteczność realizacji późniejszych audytów jakości. Przede wszystkim jednak uczenie maszynowe pozwala systemom wizyjnym stale zwiększać dokładność obserwacji. Tak wysoka jakość kontroli przekłada się natomiast na mniejszą liczbę reklamacji, a co za tym idzie, ograniczenie zbędnych kosztów.
Szerokie możliwości systemów wizyjnych sprawiają, że wydają się one być najlepszym rozwiązaniem problemów jakościowych w branży przemysłowej. Jak się jednak okazuje, nie jest to opcja możliwa do natychmiastowego wdrożenia w wielu zakładach.
Obecnie wiele firm jest na etapie wdrażania lub poszerzania zakresu wdrożenia automatyzacji i robotyzacji procesów. Cyfryzacja i automatyzacja zrewolucjonizowały przemysł w latach 70. ubiegłego wieku. Systemy wizyjne natomiast korzystają z zaawansowanych technologii AI charakterystycznych dla Przemysłu 4.0. Samodzielna wymiana informacji i dopasowanie do warunków na podstawie otrzymanych danych wymaga stworzenia odpowiedniego środowiska. Tylko wtedy możliwe będzie całkowite wykorzystanie potencjału uczenia maszynowego w systemach wizyjnych.
Źródło: Etisoft
Stosowanie systemów wizyjnych a jakość kontroli
Obecnie systemy wizyjne znajdują zastosowanie przede wszystkim w branży motoryzacyjnej na liniach montażowych do kontroli poprawności procesów. Wykorzystuje się je do sprawdzania obecności i pozycji komponentów, czytania kodów oraz kontroli jakości elementów. Wady jakościowe mogą powstawać zarówno na etapie produkcji, jak i samego montażu. Są to różnego rodzaju rysy, wgniecenia, przetarcia – niedoskonałości mogą przyjmować różne formy i wielkości, więc zakres tych informacji jest szeroki i zmienny. W takich przypadkach zbawienne okazuje się uczenie maszynowe.
Aby umożliwić analizę produktów z dużą ilością zmiennych, tworzy się modele w postaci zbiorów zdjęć zawierających różnorakie ułożenia i warianty przedmiotu inspekcji. Wykorzystuje się w tym celu zdjęcia poprawne, niepoprawne, przedstawiające produkt w różnych pozycjach, wariantach, ułożeniach, zbiory z przedmiotami niekompletnymi, w różnym oświetleniu, obrócone i zniekształcone. Zbiory liczą przeważnie od kilkuset do kilku tysięcy zdjęć. W ten sposób algorytm otrzymuje informacje o przedmiocie inspekcji. Im szerszy zakres danych zbierze, tym dokładniejsza będzie kontrola jakości w czasie inspekcji – tłumaczy Adrianna Orzoł, zajmująca się tworzeniem algorytmów wizyjnych w Etisoft Smart Solutions.
System wizyjny może zostać zintegrowany z linią produkcyjną, układami automatyki i robotyki oraz systemami MES, umożliwiając tym samym zarządzanie jakością lub towarem niezgodnym. Co istotne, kontrola jakości może być przeprowadzana na poziomie nieosiągalnym dla możliwości jednego człowieka – zarówno pod względem ilości danych koniecznych do zapamiętania, jak i precyzji prowadzenia obserwacji, na którą w przypadku ludzi ogromny wpływ ma zmęczenie. System nie tylko dostrzega wszelkie niedoskonałości, ale też potrafi dokładnie obliczyć ich rozmiar. Rejestruje obrazy wraz z niezbędnymi danymi, ułatwiając tym samym skuteczność realizacji późniejszych audytów jakości. Przede wszystkim jednak uczenie maszynowe pozwala systemom wizyjnym stale zwiększać dokładność obserwacji. Tak wysoka jakość kontroli przekłada się natomiast na mniejszą liczbę reklamacji, a co za tym idzie, ograniczenie zbędnych kosztów.
Czy każde przedsiębiorstwo jest gotowe na wdrożenie systemów wizyjnych?
Szerokie możliwości systemów wizyjnych sprawiają, że wydają się one być najlepszym rozwiązaniem problemów jakościowych w branży przemysłowej. Jak się jednak okazuje, nie jest to opcja możliwa do natychmiastowego wdrożenia w wielu zakładach.
O skuteczności wdrożonego systemu wizyjnego decydują przede wszystkim możliwości technologiczne danego przedsiębiorstwa. Automatyzacja i robotyzacja to nie wszystko. Zakłady przemysłowe muszą zadbać o odpowiednie środowisko, które pozwoli wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe wymaga przestrzeni na zbiór danych niezbędnych do nauki algorytmu oraz czasu koniecznego do ich przetworzenia. Znaczna część firm nie dysponuje zapleczem technicznym oraz możliwościami pozwalającymi na błyskawiczne wdrożenie systemów wizyjnych – mówi Adrianna Orzoł.
Obecnie wiele firm jest na etapie wdrażania lub poszerzania zakresu wdrożenia automatyzacji i robotyzacji procesów. Cyfryzacja i automatyzacja zrewolucjonizowały przemysł w latach 70. ubiegłego wieku. Systemy wizyjne natomiast korzystają z zaawansowanych technologii AI charakterystycznych dla Przemysłu 4.0. Samodzielna wymiana informacji i dopasowanie do warunków na podstawie otrzymanych danych wymaga stworzenia odpowiedniego środowiska. Tylko wtedy możliwe będzie całkowite wykorzystanie potencjału uczenia maszynowego w systemach wizyjnych.
Źródło: Etisoft
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Infrastruktura w punkcie zwrotnym - 5 prognoz kształtujących AI, odporność i suwerenność danych w 2026 roku
W 2026 roku zyskają firmy, które traktują infrastrukturę nie jako obszar generujący koszty, lecz ja… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
Jak Cisco pomaga Europie spłacić dług technologiczny w krytycznej infrastrukturze sieciowej
Cyfryzacja, rozwój sztucznej inteligencji i nadchodzące komputery kwantowe wymagają od Europy stabi… / Czytaj więcej
MŚP inwestują w AI, kompetencje pracowników nadal wyzwaniem
Europejskie małe i średnie firmy coraz śmielej inwestują w sztuczną inteligencję, ale to kompetencj… / Czytaj więcej
AP EU AI Cloud: nowy standard suwerennej chmury i AI dla europejskich organizacji
SAP EU AI Cloud to zapowiedziana 27 listopada 2025 r. platforma, która łączy dotychczasowe inicjaty… / Czytaj więcej
