Пандемия COVID-19 вынудила компании иначе организовывать работу. Теперь они используют машинное обучение и дистанционно наблюдают за производством, чтобы уберечь сотрудников от болезни. И даже заменяют людей-инспекторов роботами.
Британская компания P2i разрабатывает водоотталкивающее нанопокрытие для смартфонов и других приборов. Она сотрудничает со многими фирмами по всему миру и обычно отправляет своих инженеров на заводы клиентов для контроля качества продукции. Однако из-за пандемии коронавируса страны закрыли свои границы, а большинство авиарейсов отменили.
Теперь P2i следит за тем, что происходит на заводах партнеров, с помощью искусственного интеллекта. Для мониторинга она использует автоматизированную систему компании Instrumental. Ее основали бывшие инженеры Applе.
На заводах партнеров P2i камеры наблюдают за нанесением нанопокрытия на гаджеты, а потом алгоритм определяет, все ли в порядке. Если обнаруживаются даже малейшие дефекты, устройство оповещает об этом P2i. Такие «инспекторы» установлены не везде — до пандемии коронавируса большинство компаний не хотели предоставлять посторонним доступ к своему оборудованию из соображений безопасности. Однако сейчас уже пять фирм изменили свое мнение и позволили установить технологию Instrumental, чтобы в P2i могли наблюдать за производством удаленно.
Автоматизированная система Instrumental удаленно сообщает об ошибках в процессе производства.
Instrumental
Машины и раньше использовались для обнаружения дефектов продукции и других проблем. Однако для этого людям нужно было вручную прописывать в коде программы правила, на что уходило очень много времени. Изменить критерии также было сложно. С развитием так называемого глубокого обучения все стало проще. Теперь разработчикам достаточно просто предоставить алгоритму базу, по которой он сможет учиться. Например, варианты дефектов или — как в случае с системой Instrumental — образцы того, каким именно должен быть «идеальный» продукт. Алгоритм, который «пересмотрел» тысячи изображений, может заметить любые отклонения от нормы на изображениях винтов, печатных плат или экранов.
В свою очередь, традиционное компьютерное видение не очень подходит для обнаружения и решения проблем, ведь основывается на правилах. Сейчас все больше производителей, которые разрабатывают системы для автоматизированного производства, вроде Cognex, применяют глубокое обучение.
Лондонская компания Elementary Robotics разработала специального робота-надсмотрщика. Он выглядит не слишком футуристическим, однако показывает, как люди и роботы могут вместе работать на производстве. Робот состоит из камеры, которая движется то горизонтально, то вертикально по решетке в форме буквы H. Таким образом он может осмотреть объект с разных сторон.
Робот-инспектор, разработанный Elementary Robotics.
Перед началом работы «инспектору» дают несколько изображений объекта, качество которого нужно проконтролировать. Система использует их, чтобы натренировать алгоритм. Со временем люди показывают роботу объекты, и он определяет, соответствуют ли они стандарту. В случае правильного ответа, испытуемый нажимает на кнопку. Это с каждым разом все больше совершенствует программу и сводит вероятность ошибки в будущем к минимуму.
Автоматизировать производство планируют и в компании Toyota. На каждом из заводов компании ежедневно производят сотни автомобилей. Малейшая ошибка во время сборки авто может остановить все производство. Поэтому сотрудники сканируют штрих-код на каждой детали, чтобы проверить, что она правильная.
Это задание хотят упростить с помощью роботов. На заводе Toyota в штате Индиана планируют вскоре установить автоматизированную систему для распознавания объектов. Она работает по такому принципу: специальная камера вращается вокруг детали, которую держит в руках сотрудник, и изучает ее с разных сторон. А уже потом искусственный интеллект дает разрешение на ее установку. Старший инженер Toyota Карло Круз прогнозирует, что в будущем подобную систему можно будет использовать и в других сферах. В частности, для инспекции и контроля качества.