Controle de qualidade na indústria e inteligência artificial: como funciona?

Nos últimos anos, várias empresas do setor industrial transformaram as suas operações comerciais com tecnologias de inteligência artificial, inclusive a partir de ferramentas de controle de qualidade na indústria. A maior parte destes conglomerados empresariais são das indústrias automotiva, eletrônica e de operações envolvendo transporte e logística.

Em todos os casos relacionados com estes respectivos setores, a inteligência artificial tem a possibilidade de enfrentar os exigentes desafios relacionados ao controle de qualidade na indústria. Neste post, nosso objetivo será descrever os principais aprendizados que surgem por meio de projetos como estes.

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Como fazer o controle de qualidade na indústria?

Dentre as várias ferramentas de controle de qualidade na indústria, a que faremos menção neste artigo é a visão computacional. Uma das aplicações possíveis graças ao avanço da inteligência artificial, tem contribuído com a solução de inúmeros problemas do setor produtivo.

No entanto, sua implementação em larga escala no setor industrial exige muito esforço e conhecimentos específicos, sem contar de mão-de-obra qualificada. Além disso, criar valor real com visão computacional tem sido um desafio para muitas empresas.

Hoje temos acesso mais fácil aos dados, maior poder de processamento computacional e ferramentas de inteligência artificial (IA) versáteis para a construção de aplicativos com custo razoável em cases específicos.

Uma melhor compreensão do que pode ser alcançado encorajou os clientes a buscar a inovação com novas aplicações. Muitas vezes, a análise avançada de vídeo pode fornecer uma maneira econômica de automatizar tarefas simples de monitoramento e liberar mão-de-obra humana para atividades mais produtivas, ajudando sobretudo no controle de qualidade da indústria.

Na Pix Force, acompanhamos continuamente o desenvolvimento das tecnologias de visão computacional. Avanços de aprendizado profundo de última geração, incluindo pré-treinamento autos-supervisionado e aprendizado ativo foram utilizados com sucesso em nossas soluções no nível de produção.

À medida em que as ferramentas de código aberto estão melhorando e os principais provedores de plataforma também oferecem ambientes de desenvolvimento mais evoluídos, nos alinhamos para criar valor comercial selecionando a pilha de tecnologia mais adequada para um determinado problema e construindo nossas soluções em cima disso.

Como fazer o controle de qualidade industrial?

Os melhores resultados em projetos de IA são alcançados quando os problemas de negócios são claramente definidos. Ter um conjunto claro de saídas esperadas ajuda a construir algoritmos para problemas específicos. Os exemplos a seguir descrevem alguns problemas reais em diferentes casos de negócios.

Na indústria automotiva, os fabricantes precisam realizar atividades de teste rigorosas como parte de seus processos de controle de qualidade da indústria automotiva. Este teste é muitas vezes uma atividade que consome tempo e recursos humanos, atrasando e encarecendo o processo.

O uso das ferramentas de controle de qualidade, focaria em automatizar a análise de cordões de solda, reduzindo o tempo gasto na inspeção de qualidade de cada peça.

A solução permitiria melhorias em produtividade e qualidade. Ao fornecer ferramentas fáceis de usar para as tarefas de rotina diária, pode-se enfatizar e facilitar a importância de apoiar os trabalhadores reais a realizarem melhor o seu trabalho, com a utilização de tecnologias que permitem a otimização e o facilitamento da construção fabril.

O aspecto humano é muito importante para obter o comprometimento e o apoio das pessoas ao implantar a IA na prática.

Na eletrônica e na indústria de máquinas pesadas, precisamos levar em conta os complexos processos de montagem em vários estágios.

A visão computacional pode ser usada para monitorar o andamento do trabalho e notificar os usuários em tempo real durante o processo, se algo não estiver correto na montagem como, por exemplo, falta de parafusos, ou informar se possíveis componentes críticos não estão em seus devidos lugares.

Ao fornecermos soluções como o Pix Counter aos nossos clientes, por exemplo, eles conseguem economizar custos e melhorar o rendimento e a qualidade das suas montagens industriais.

Escolhendo a abordagem certa e as ferramentas certas – Insight e experiência necessários

No mundo da IA, é crucial escolher a abordagem e as ferramentas certas para resolver o problema definido. E é aqui que a experiência de vários projetos executados poderá ser muito útil.

O conhecimento de diferentes metodologias que possam funcionar na resolução de um determinado problema e qual a forma correta de aplicá-lo é muito benéfico na construção da solução correta.

Às vezes, você também precisa estar pronto para mudar a abordagem se o caso de uso exigir uma maneira totalmente nova de utilização das tecnologias necessárias, ou mesmo se for necessária uma nova implementação completa: os dados, o ambiente operacional, os requisitos de infraestrutura de TI (on-premise/cloud/edge) e possíveis integrações podem exigir muitas iterações para encontrar a solução ideal para o problema de negócios.

Comparar diferentes abordagens geralmente é a melhor maneira de encontrar uma solução viável.

A cocriação e o trabalho com especialistas no assunto são a chave para encontrar a abordagem certa. Os cientistas de dados não podem ser especialistas em processos industriais e, normalmente, os especialistas em processos não estão profundamente envolvidos na ciência de dados.

Boa comunicação, habilidades de resolução de problemas e entendimento comum sobre o problema a ser solucionado são elementos cruciais para o sucesso.

Para resolver uma tarefa de visão computacional, você precisa de dados apropriados – várias abordagens

Todos os projetos de Inteligência Artificial começam com uma tarefa apropriada e definições de dados necessárias. Os dados são um parâmetro-chave que afeta o desempenho dos algoritmos. A maioria das tarefas de visão computacional requerem dados de boa qualidade e computados adequadamente para que os algoritmos alcancem a precisão desejada.

Ainda assim, em cada caso, o requisito de dados depende do uso de caso. Além disso, devemos observar que, para começar, mesmo uma quantidade limitada de dados poderá ser utilizada.

Uma vez que os requisitos de dados tenham sido definidos, existem várias maneiras de enfrentar o desafio dos dados. Isso inclui a utilização de conjuntos de dados disponíveis publicamente ou comercialmente, o armazenamento de dados usando ferramentas que deem suporte ao aprendizado ativo ou a aquisição de serviços de empresas especializadas em tais tarefas.

Às vezes, as organizações não têm experiência para definir os requisitos de dados ou não têm recursos e tempo para investir em uma boa coleta e um bom armazenamento em nuvem destes dados. Percebemos que, em alguns casos, estas soluções devem ser realizadas por especialistas no assunto para atingir a qualidade desejada.

A Pix Force é capaz de fornecer ajuda especializada na análise de determinadas tarefas e na definição de requisitos de dados. Além disso, existem maneiras de automatizar alguns desses processos. Por exemplo, projetando e implementando uma solução que usa modelos CAD existentes para gerar imagens fotorrealistas que serão utilizadas no treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

A maioria dos projetos de IA, infelizmente, ainda acabam parando no estágio de ‘Proof-of-Concept’. Os motivos podem ser os seguintes:

  • Falta de compreensão clara do valor potencial da IA ​​para os negócios
  • Falta de recursos competentes – como comprar IA ou estabelecer seu próprio conjunto de competências
  • Falta de apoio da gestão para investir no desenvolvimento de capacidades de IA
  • Incerteza relacionada ao amadurecimento da IA ​​em uma área de aplicação específica

Em uma pesquisa recente realizada por dois pesquisadores chamados Athina Kanioura e Fernando Lucini, eles mencionam três fatores-chave de sucesso no caminho da implementação de uma tecnologia de inteligência artificial:

1. Pivot to piloting — Uma tecnologia pilotada pega um recurso totalmente desenvolvido e o lança diretamente no mundo real (embora em menor escala).

2. Comprometer-se com a ação – As organizações devem considerar apenas alguns projetos valiosos e se concentrar em fazer a pesquisa adequada e colocá-los em produção.

3. Certificar-se de ter a equipe certa para isso.

Na Pix Force, nossa visão é possibilitar um futuro mais autônomo para nossos clientes por meio de soluções de Inteligência Artificial e Visão Computacional escaláveis ​​e de última geração. Além disso, enxergamos a aplicação de IA escalável como parte ativa da vida cotidiana nas operações dos nossos clientes.

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