Usar IA para controle de qualidade durante a produção economiza custos

A Eigen Innovations usa tecnologia Intel para ajudar as fábricas a detectar defeitos anteriormente e controlar a qualidade dos produtos.

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  • 1 de julho de 2024

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Há poucas coisas mais frustrantes do que obter uma entrega tão esperada e descobrir que ela está quebrada. Para uma empresa, seja fornecendo uma peça de carro ou uma porta de forno,a precisão na fabricação e a entrega de produtos de qualidade aos consumidores são essenciais.

A Eigen Innovations, uma empresa de software de IA com sede em New Brunswick, Canadá, garante que os consumidores recebam produtos de alta qualidade ajudando os fabricantes a produzir produtos sem defeito na fábrica. Com a ajuda da tecnologia Intel, a Eigen ajuda os fabricantes a economizar tempo e dinheiro, tudo isso enquanto aumenta a satisfação do cliente.

Mais: uma fábrica inteligente que capacita sua força de trabalho (CNN.com) | Detecção de defeitos com a Eigen Innovations e a tecnologia Intel

[Jon Weiss, diretor de receitas da Eigen Innovations, explica que as soluções de inspeção automatizada de sua empresa ajudam os fabricantes a encontrar defeitos ocultos em suas linhas de produção. Reconhecer e corrigir problemas mais cedo torna o processo mais eficiente e econômico, permitindo que os fabricantes garantam que completem o melhor produto toda vez que eles fazem isso. Em vez de realizar testes de qualidade de amostra aleatória, cada parte da linha de produção é revisada para defeitos que usam a plataforma de IA OneView da Eigen.

Qualidade é rei

Os defeitos na linha de produção são ineficientes e caros. Em um mundo alimentado pelo consumismo e com o custo dos bens aumentando, as empresas devem considerar o custo da qualidade na fabricação. Weiss define o custo da qualidade como o custo total associado à produção de produtos de má qualidade.

"A indústria de fabricação normalmente tem margens extremamente finas", diz Weiss, "e ainda assim muitas empresas não sabem seu custo de qualidade." Quando eles somam, diz ele, a qualidade "pode custar ao fabricante até impressionantes 40% da receita".

Mas Weiss observa que detectar defeitos é incrivelmente difícil. Muitas empresas realizam testes de amostra, onde retiram regularmente produtos da linha de produção e verificam problemas. Mas como apenas uma pequena fração dos produtos é testada, é difícil ter confiança nos produtos que não foram inspecionados.

É aí que Eigen entra em jogo. Ao contrário dos testes de qualidade tradicionais, as soluções da Eigen inspecionam todas as peças, em todas as linhas, em todas as fábricas. Os fabricantes têm acesso a dados e insights para ajudar a tomar decisões e melhorias em tempo real que, em última análise, reduzem o custo da qualidade e, consequentemente, aumentam a receita.

Em vez de descobrir um defeito depois que centenas ou milhares de peças já passaram pela linha, um defeito pode ser identificado em tempo real. O fabricante saberá exatamente onde está o problema, quais peças são afetadas e qual erro ocorreu. O software OneView da Eigen pode até desencadear um sinal que pausa automaticamente a máquina ou envia um comando para um robô para puxar um produto para testes adicionais. E, melhor ainda, modelos de IA estão constantemente revisando imagens da linha de produção e aprendendo continuamente para que defeitos possam ser evitados de forma proativa no futuro.

A necessidade da velocidade

Weiss diz que o software de visão de máquina de qualidade de linha da Eigen, OneView, é executado em uma "arquitetura híbrida robusta, onde a inferência de dados e a automação de loop fechado ocorrem dentro da fábrica".

O sistema da Eigen coleta dados de toda a fábrica, incluindo PLCs (PCs industriais), câmeras, máquinas e sensores, e consolida tudo isso em um único registro digital rastreável. O registro digital serve a dois fins: é usado para treinar modelos de IA patenteados que ajudam a fornecer inspeções em linha e a identificar causas raiz de problemas e, em última análise, melhorar processos. Como você pode imaginar, o processo faz muito uso intensivo de dados.

Em última análise, os recursos de nuvem são o que os clientes acham mais úteis. "Os clientes têm acesso instantâneo a inspeções melhoradas em toda a empresa", diz Weiss. "E assim que o cliente estiver feliz com o nível de precisão de um modelo de inspeção, ele poderá executar uma implantação de um toque em todas as máquinas com a solução de inspeção da Eigen."

Então, o que normalmente seria um processo manual com uso intensivo de tempo, incluindo tempo de inatividade no chão de fábrica para instalação, agora pode ser feito com o clique de um botão.

Clientes felizes pela vitória

A Southern Fabricators, uma fabricante de contratos com sede na Carolina do Norte especializada em fabricação de metal, é um cliente da Eigen. Conhecida por criar montagens de produtos complexos, como componentes para equipamentos agrícolas e estruturas de empilhadeiras, a Southern Fabricators produz centenas, às vezes milhares, de peças todos os dias, sendo cada peça composta por dezenas de peças que precisam de soldas precisas.

É assim que a OneView funciona para a Southern Fabricators: quando os sensores veem um problema em uma solda e IA confirmam a preocupação, a OneView alerta os técnicos sobre o potencial defeito. Ele mostrará o que aconteceu, com um painel de variações em fusíveis, temperaturas e outras métricas relevantes para identificar a causa raiz do problema. Os modelos de IA também analisam as imagens térmicas e determinam se elas são uma solda boa ou ruim.

Cada etapa do processo de inspeção é catalogada, fornecendo rastreabilidade total até números de série individuais. Weiss explica que essa rastreabilidade completa ajuda a mitigar recalls. No entanto, se um recall for necessário, a fábrica pode identificar qual conjunto de produtos teve um problema e apenas recordar os produtos afetados.

Rocky Carpenter, gerente de fábricas da Southern Fabricators, diz que a empresa tem um tempo de entrega de seis a oito semanas, por isso é fundamental ser ágil e rápido. O negócio precisa de tanto previsibilidade quanto possível, especialmente com margens extremamente finas e longos prazos de entrega. Com a ajuda da solução da Eigen, a Southern Fabricators economizou dinheiro (a tecnologia da Eigen paga por si mesma em seis meses) e reduziu rejeitados no chão de fábrica.

Weiss diz que os clientes da Eigen estão procurando desempenho e acesso a dados em tempo real. E a Eigen foi encarregada de encontrar uma solução que pudesse suportar ambientes industriais cheios de ferramentas duras, como soldadores de alto calor.

Ao explorar opções, as unidades de processamento gráfico (GPU) foram descartadas devido a preocupações com detritos e calor. Há também a unidade de processamento central (CPU) Intel, com sua baixa latência e desempenho rápido. Na fase de teste, a Eigen implantou várias CPUs Intel® Core™ e o kit de ferramentas OpenVINO™ e imediatamente viu um salto significativo no desempenho.

A flexibilidade é fundamental

Weiss diz que o que levou a Eigen à Intel foi uma abordagem semelhante à flexibilidade e escolha dos clientes. A Eigen quer fornecer aos clientes "a maior variedade de opções de implantação" e isso é possível usando a Intel e sua tecnologia de borda OpenVINO. Ele explica que a flexibilidade de implantação da Eigen se tornou, em última análise, um de seus principais diferenciais e um forte valor agregado para seus clientes. A abordagem agnóstica de hardware da Eigen permite que os clientes escolham o hardware que funciona melhor para eles e alimenta os dados de forma perfeita em um único painel.

Outra vantagem do OpenVINO? Potência. Weiss diz que a velocidade da OpenVINO é incomparável. Ele dá um exemplo de um cliente que produz um artigo de especialização. Em apenas oito segundos, a máquina pode acumular resíduos, causando 120.000 dólares em danos. Usando OpenVINO, "o cliente é capaz de avaliar, analisar e atuar dentro de um segundo, garantindo que não há falha de equipamento na linha".

Uma vantagem competitiva

O que separa a Eigen de outras empresas de software de IA é seu foco na fabricação. "Vivemos e respiramos os ambientes de produção de fabricação", diz Weiss. "Isso é tudo o que nós fazemos. Só fazemos inspeção de qualidade em linha em fábricas."

A Eigen também emprega aplicações térmicas, usando câmeras para ajudar os fabricantes a encontrar defeitos que o olho humano não consegue ver — como sua consideração sobre a qualidade de uma solda. As soluções gerenciadas pela OneView da empresa oferecem as inspeções térmicas mais abrangentes do mercado.

A solução da Eigen tem como objetivo "simplificar o caminho da adoção de IA sem a necessidade de cientistas de dados ou escrever códigos", diz Weiss. Ele explica que a tecnologia fácil de usar da Eigen permite que os técnicos resolvam problemas potenciais rapidamente e treinem modelos de IA com o toque de um dedo.

Apesar das manchetes alegando que a inteligência artificial está substituindo pessoas na força de trabalho, a realidade é que muitas fábricas estão lutando para preencher empregos. "Se você tem algum processo que seja excessivamente sujo, perigoso ou maçante, não deve ser feito por humanos. Deve ser automatizado", diz Weiss. "Vamos fazer com que essas pessoas façam tarefas de maior valor e maior impacto."