AI ఫ్యాక్టరీలో లోపాలను గుర్తించడాన్ని ప్రారంభిస్తుంది
ఉత్పాదక పరిశ్రమలో, అధిక ఉత్పత్తి నాణ్యతను నిర్ధారించడం కీలకం.లోపభూయిష్ట ఉత్పత్తులను ఉత్పత్తి శ్రేణి నుండి నిష్క్రమించకుండా నిరోధించడంలో లోపం గుర్తింపు ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది.AI మరియు కంప్యూటర్ విజన్ టెక్నాలజీ అభివృద్ధితో, తయారీదారులు ఇప్పుడు తమ ఫ్యాక్టరీలలో లోపాలను గుర్తించే ప్రక్రియలను మెరుగుపరచడానికి ఈ సాధనాలను ఉపయోగించుకోవచ్చు.
ప్రముఖ టైర్ తయారీదారుల కర్మాగారంలో Intel® ఆర్కిటెక్చర్ ఆధారిత పారిశ్రామిక PCలపై నడుస్తున్న కంప్యూటర్ విజన్ సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఉపయోగించడం ఒక ఉదాహరణ.లోతైన అభ్యాస అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా, ఈ సాంకేతికత చిత్రాలను విశ్లేషించగలదు మరియు అధిక ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యంతో లోపాలను గుర్తించగలదు.
ప్రక్రియ సాధారణంగా ఎలా పనిచేస్తుందో ఇక్కడ ఉంది:
ఇమేజ్ క్యాప్చర్: ప్రొడక్షన్ లైన్‌లో ఇన్‌స్టాల్ చేయబడిన కెమెరాలు ప్రతి టైర్ తయారీ ప్రక్రియలో నడుస్తున్నప్పుడు దాని చిత్రాలను క్యాప్చర్ చేస్తాయి.
డేటా విశ్లేషణ: కంప్యూటర్ విజన్ సాఫ్ట్‌వేర్ ఈ చిత్రాలను డీప్-లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించి విశ్లేషిస్తుంది.ఈ అల్గారిథమ్‌లు టైర్ చిత్రాల యొక్క విస్తారమైన డేటాసెట్‌పై శిక్షణ పొందాయి, ఇవి నిర్దిష్ట లోపాలు లేదా క్రమరాహిత్యాలను గుర్తించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.
లోపాలను గుర్తించడం: సాఫ్ట్‌వేర్ విశ్లేషించబడిన చిత్రాలను లోపాలను గుర్తించడానికి ముందే నిర్వచించిన ప్రమాణాలతో పోల్చి చూస్తుంది.ఏదైనా విచలనాలు లేదా అసాధారణతలు గుర్తించబడితే, సిస్టమ్ టైర్‌ను సంభావ్య లోపభూయిష్టంగా ఫ్లాగ్ చేస్తుంది.
రియల్-టైమ్ ఫీడ్‌బ్యాక్: కంప్యూటర్ విజన్ సాఫ్ట్‌వేర్ Intel® ఆర్కిటెక్చర్ ఆధారితంగా నడుస్తుంది కాబట్టిపారిశ్రామిక PC లు, ఇది తయారీ శ్రేణికి నిజ-సమయ అభిప్రాయాన్ని అందించగలదు.ఇది ఏదైనా లోపాలను తక్షణమే పరిష్కరించేందుకు మరియు లోపభూయిష్ట ఉత్పత్తులను ఉత్పత్తి ప్రక్రియలో ముందుకు సాగకుండా ఆపరేటర్‌లను అనుమతిస్తుంది.
ఈ AI-ప్రారంభించబడిన లోపాన్ని గుర్తించే వ్యవస్థను అమలు చేయడం ద్వారా, టైర్ తయారీదారు అనేక విధాలుగా ప్రయోజనాలను పొందుతారు:
పెరిగిన ఖచ్చితత్వం: కంప్యూటర్ విజన్ అల్గారిథమ్‌లు మానవ ఆపరేటర్‌లకు గుర్తించడం కష్టంగా ఉండే చిన్న చిన్న లోపాలను కూడా గుర్తించడానికి శిక్షణ పొందుతాయి.ఇది లోపాలను గుర్తించడంలో మరియు వర్గీకరించడంలో మెరుగైన ఖచ్చితత్వానికి దారి తీస్తుంది.
ధర తగ్గింపు: ఉత్పత్తి ప్రక్రియ ప్రారంభంలో లోపభూయిష్ట ఉత్పత్తులను పట్టుకోవడం ద్వారా, తయారీదారులు ఖరీదైన రీకాల్‌లు, రిటర్న్‌లు లేదా కస్టమర్ ఫిర్యాదులను నివారించవచ్చు.ఇది ఆర్థిక నష్టాలను తగ్గించడంలో సహాయపడుతుంది మరియు బ్రాండ్ కీర్తిని కాపాడుతుంది.
మెరుగైన సామర్థ్యం: AI సిస్టమ్ అందించిన నిజ-సమయ ఫీడ్‌బ్యాక్ ఆపరేటర్‌లను తక్షణమే దిద్దుబాటు చర్య తీసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, ఉత్పత్తి లైన్‌లో అడ్డంకులు లేదా అంతరాయాల సంభావ్యతను తగ్గిస్తుంది.
నిరంతర అభివృద్ధి: విస్తారమైన డేటాను సేకరించి విశ్లేషించే సిస్టమ్ సామర్థ్యం నిరంతర అభివృద్ధి ప్రయత్నాలను సులభతరం చేస్తుంది.గుర్తించబడిన లోపాలలో నమూనాలు మరియు ధోరణులను విశ్లేషించడం వలన ఉత్పాదక ప్రక్రియలో అంతర్లీన సమస్యలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది, తయారీదారులు లక్ష్య మెరుగుదలలు చేయడానికి మరియు మొత్తం నాణ్యతను పెంచడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ముగింపులో, Intel® ఆర్కిటెక్చర్-ఆధారిత పారిశ్రామిక PCలలో AI మరియు కంప్యూటర్ విజన్ టెక్నాలజీలను ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా, తయారీదారులు లోపాలను గుర్తించే ప్రక్రియలను గణనీయంగా మెరుగుపరచగలరు.ఉత్పత్తులు మార్కెట్‌లోకి చేరేలోపు లోపాలను గుర్తించడంలో మరియు పరిష్కరించడంలో ఈ సాంకేతికతలు ఎలా సహాయపడుతున్నాయో చెప్పడానికి టైర్ తయారీదారుల ఫ్యాక్టరీ ఒక అద్భుతమైన ఉదాహరణ, ఫలితంగా అధిక-నాణ్యత ఉత్పత్తులు మరియు మెరుగైన కార్యాచరణ సామర్థ్యం.
పోస్ట్ సమయం: నవంబర్-04-2023
