Konevalmistajat voivat saavuttaa epäreilua kilpailuetua edistyksellisillä teknologioilla, kuten konenäöllä ja tekoälyllä.
Tänä päivänä konevalmistajat kohtaavat nopeasti muuttuvan toimintaympäristön tuomia haasteita ja digitaalisen siirtymän tuomia mahdollisuuksia.
Edistykselliset teknologiat auttavat koneteollisuuden toimijoita kohtaamaan haasteet ja tarttumaan mahdollisuuksiin. Tekoäly, koneoppiminen ja konenäkö mahdollistavat tuotantoresurssien optimoinnin, tuontantokulujen vähentämisen ja paremman ennustettavuuden.
Yhdistämällä tekoälyn ja reunalaskennan (Edge AI:n) konevalmistajat voivat tehostaa ja optimoida tuotantoaan.
Hyödyntämällä hyperspektrikuvantamista ja konenäköä laadunvarmistusprosesseissa, tuotettujen komponenttien ja tuotteiden pintaa, kemiallista koostumusta ja muita ominaisuuksia, on mahdollista analysoida ja tuoda näkyville ihmissilmälle näkymättömät asiat.
Tehosta tuotantoprosesseja
Paranna tuotteiden laatua
Analysoi tuotteiden tai komponenttien pinta
Tunnista tuotteiden kemialliset koostumukset
Havaitse tuotteiden ominaisuudet
Tuotantoprosesseista voidaan tehdä älykkäämpiä ja autonomisempia - esimerkiksi 3D-mallianalyysin ja pinta-analyysin avulla.
3D-mallianalyysi
Valmistajat voivat automatisoida tuotteiden mittaustarkastuksia erittäin tarkan stereonäön ja tekoälyn avulla. Käyttökohteita etenkin laaduvarmistuksessa on lukemattomia: oikeiden tuotemittojen, profiilien ja ominaisuuksien varmistaminen ja tunnistaminen 3D-piirustuksiin verrattuna, lommojen tai hiontaa tarvitsevien osien ja pintojen automaattinen havaitseminen, sahanterien automaattinen tarkastus sekä hitsauksen automaattiset saumatarkastukset.
Tuotteen pinta-analyysi
Tuote- ja materiaalipinta-analyysi on tyypillinen konenäön käyttökohde, johon tekoäly tuo täysin uusia mahdollisuuksia matkimalla ihmisen kykyä nähdä ja havaita vikoja pinnassa.
Käyttökohteita ovat laatuongelmien, kuten naarmujen, reikien, pölyhiukkasten, väripoikkeamien, maaliroiskeiden tai kemikaalivuotojen tunnistaminen tuotteen pinnalla. Muita käyttötapauksia ovat esimerkiksi materiaalien automaattinen erottelu, kuten puulajien tunnistaminen hakkeesta.