Associer l'IA et la robotique à plusieurs systèmes d'inspection

INTELLIGENCE DE TERRAIN :processus, solutions et stratégies intelligents

L'époque où la seule solution à l'erreur humaine était la correction humaine est révolue depuis longtemps. En tant qu'ingénieurs d'aujourd'hui, nous avons accès à une technologie intelligente qu'aucune autre génération n'aurait pu imaginer.

Lorsqu'ils sont configurés et appliqués correctement, nous avons à portée de main la capacité d'utiliser l'intelligence artificielle (IA) et des techniques robotiques, intégrées à plusieurs systèmes d'inspection, pour créer des produits sans défaut à un rythme efficace.

Plusieurs systèmes d'inspection équipés de l'IA et de la technologie robotique doivent être appliqués aux usines, car le fait d'avoir plusieurs systèmes d'inspection permet une production de qualité et, en utilisant les données d'inspection, permet d'obtenir des processus de fabrication plus intelligents à l'avenir.

Plusieurs systèmes d'inspection permettent la collecte d'une quantité suffisante de données provenant de diverses sources pour permettre un niveau de certitude de 99,99 % des données d'inspection.

L'inspection et la reprise sont souvent le goulot d'étranglement le plus coûteux pour tout système de production.

Ainsi, en disposant d'un système aussi innovant, nous augmenterions le débit et réduirions considérablement les temps d'arrêt.

Les multiples systèmes d'inspection se composent de bras robotiques complétés par des capteurs qui suivent le glissement, la température et la vision, en plus des mesures de données robotiques habituelles.

Les fabricants peuvent également inclure un drone équipé de périphériques de vision doté d'un système de caméra multi-suivi avec cartographie régulière et thermique.

Ces trois types d'inspection aboutissent à un système d'inspection intégré et intelligent qui peut analyser les événements de fabrication, de la même manière que les voitures autonomes analysent les conditions routières, afin d'informer le système de fabrication des réponses nécessaires pour garantir une production sans entrave et sans arrêt.

Les données collectées lors de ces inspections sont ensuite fusionnées, à l'aide de techniques d'IA basées sur les connaissances/sémantiques pour signaler les anomalies, proposer des scénarios de correction potentiels et extraire des archives des schémas de correction de données précédemment acquis.

Les données sont ensuite également utilisées pour augmenter la base de données d'apprentissage afin de prendre en charge les futurs scénarios de correction.

On peut imaginer que, sur la base de métriques détectées données, les drones peuvent être commandés dynamiquement pour effectuer certaines routines d'inspection.

La convergence de la robotique/des drones et de l'IA/de l'apprentissage automatique est la clé du succès :l'utilisation de systèmes innovants pour augmenter la productivité et réduire les coûts.

Ce concept de systèmes d'inspection multiples a été appliqué et mis en œuvre dans un laboratoire Future Factories de l'Université de Caroline du Sud.

Le laboratoire simule l'environnement d'une future industrie manufacturière. Le système est utilisé pour imiter l'assemblage automatisé de pièces de fusée (représentatif de la façon dont nous construirions des fusées au siècle prochain).

Il est équipé d'une pléthore de capteurs intégrés à des algorithmes pour présenter instantanément au système de fabrication des scénarios pour surmonter les défauts actuels.

Un tel système d'inspection intégré peut être utilisé pour faciliter la production dans des environnements de fabrication à la fois discrets et continus.

Nous évaluons actuellement la mise en œuvre de ce système dans la fabrication automobile et pharmaceutique.

Les expériences actuelles menées au laboratoire nous orientent vers un système d'inspection plus complet qui s'intègre parfaitement aux techniques d'intelligence artificielle pour anticiper, mesurer, évaluer et contrôler les systèmes de production.

Ce travail pose les fondations des futures usines.