Die Unternehmen haben begonnen, sich auf Null-Fehler-Bemühungen zu konzentrieren, um die Produktionskosten aufgrund des zunehmenden Wettbewerbs unter den heutigen schwierigen globalen Handelsbedingungen zu senken. Mit Hilfe der technologischen Entwicklungen der letzten Jahre haben die Unternehmen begonnen, Methoden der künstlichen Intelligenz verstärkt zur Lösung komplexer Probleme einzusetzen. Diese Methoden, die Unternehmen in der Automobilindustrie einsetzen, um ihre Geschäftsprozesse fehlerfrei zu gestalten, unterstützen wirksam Kontrollmechanismen in Produktionsprozessen und Problemlösungen.
Qualitätsverbesserung mit künstlicher Intelligenz in der Automobilindustrie
Künstliche Intelligenz zielt darauf ab, einen stabileren und fehlerfreien Produktionsprozess zu gestalten, indem Fehler in den Entscheidungsmechanismen der Bediener in der Automobilindustrie minimiert werden. Jedes Unternehmen muss sein eigenes Qualitätsniveau bestimmen und es verbessern. Zu diesem Zweck gibt es zahlreiche Vorteile, wenn Qualitäts- und Prozessverbesserungen in Unternehmen mit Systemen der künstlichen Intelligenz realisiert werden. Algorithmen der künstlichen Intelligenz sollen statistische Verfahren bei der Qualitäts- und Prozessverbesserung ergänzen. Die Ergebnisse von Qualitätsentscheidungen sind sehr komplex und problematisch. Es gilt, gleichzeitig eine klare Kundenzufriedenheit zu erreichen und die Kosten zu minimieren. Eine zu empfindliche Teilekontrolle führt dazu, dass geeignete Produkte aussortiert werden, was zu erhöhten Sortierkosten und sinkendem Kundenvertrauen führt. Ziel ist es, die Kosten für den Hersteller zu senken, die Zuverlässigkeit in Bezug auf die Qualität zu erhöhen, eine neue Methode zur Fehlervermeidung (Poka Yoke) einzuführen und eine Null-Fehler-Methode zu entwickeln, indem der Bedienereffekt durch den Einsatz von Systemen der künstlichen Intelligenz bei Qualitätsentscheidungsverfahren minimiert wird.
Bei der Endkontrolle eines Fertigerzeugnisses werden einige Kontrollen vom Bediener visuell durchgeführt, um die Unzufriedenheit der Kunden, schlechte Qualitätskosten und mangelndes Vertrauen zu vermeiden.
Wichtige Parameter bei der Oberflächenkontrolle von Produkten in der Automobilindustrie
Bezogen auf das Schneiden
• Grober Schnitt
• Staubentstehung
• Gratbildung
Oberflächenprobleme
• Spur
• Blase
• Verformung/Kratzer
• Grate
• Falten
Schweißnaht Oberfläche
• Pore
• Unebene Schweißnahtoberfläche
Der Kunde bemerkt und meldet jede unangemessene Situation in mindestens einem dieser Parameter als Beschwerde. Um Probleme in allen oben genannten Parametern zu erkennen, ist es notwendig, ein Qualitätskontrollsystem als Teil der Studie zur künstlichen Intelligenz zu entwickeln. Bei unsachgemäßem Schneiden kommt es zu Schnittfehlern, Produktstaubrückständen und Gratflächen auf der Oberfläche des fertigen Produkts. Spuren, Blasen, Beschädigungen, unsachgemäße Schnitte und Grate verbleiben auf den Oberflächen der fertigen Produkte. Auf der Schweißnahtoberfläche treten Porenbildung, Rauheit und Oberflächenwangenprobleme auf.
Das wichtigste Ziel der Arbeit mit künstlicher Intelligenz in diesen Bereichen ist es, mit Hilfe von Software oder systematisch nach Lösungen für die auftretenden Probleme zu suchen. Mit diesen Studien können neben der Erstellung neuer Designs mit Hilfe menschlicher Intelligenz auch Vorteile wie Arbeits- und Zeitersparnis, erhöhte Sicherheit und Kostensenkung durch die Verringerung bedienerbedingter Fehler erzielt werden. Die Deep-Learning-Methode in der heutigen Technologie der künstlichen Intelligenz ermöglicht die Durchführung vieler Projekte zu sehr geringen Kosten, sogar mit Industriekameras, wodurch teure Kameras überflüssig werden.
Deep Learning und künstliche Intelligenz sind zwei Technologien, die in der Automobilindustrie eingesetzt werden können, um durch den Einsatz der Poka-Yoke-Methode eine Null-Fehler-Produktion zu erreichen. Die Lösungen von Dataguess können Ihnen helfen, dieses Ziel zu erreichen.