L’IA pour un meilleur contrôle de la qualité.
Des contrôles de qualité entièrement automatisés pour une qualité que vous pouvez prévoir, et expliquer, à grande échelle.
Comprendre et prévenir les anomalies en amont.
Les défauts de qualité et la variabilité des produits ne font pas que générer des déchets : ils érodent la confiance dans votre marque.
Nos solutions basées sur l’IA vous aident à éviter les problèmes avant qu’ils ne se matérialisent. Plutôt qu’effectuer des contrôles de la qualité aléatoires, il est possible de faire des contrôles entièrement automatisés à l’aide de l’IA, et d’envoyer uniquement les cas ambigus ou étranges aux humains aux fins de validation.
Détectez rapidement les écarts, recherchez les causes profondes et affinez en permanence le contrôle des processus grâce à la visionique basée sur l’IA et à la détection d’anomalies fondée sur la physique à partir de la télémesure de l’équipement de production.
Il en résulte une amélioration de la qualité et une réduction des coûts.
Au-delà de l’inspection de la qualité, nos solutions d’IA offrent un avantage encore plus important. L’utilisation de l’IA en amont vous donne les outils pour expliquer, et prévenir, les problèmes liés à la qualité. Chaque prédiction étant liée au modèle physique ou au processus physique sous-jacent, vous ne vous contentez pas de savoir que des anomalies se produisent, vous obtenez des renseignements exploitables sur les raisons de leur existence.
L’IA interprétable pour les opérations industrielles.
Les systèmes de détection d’anomalies qui émettent des alertes sans contexte obligent les opérateurs de fabrication et les techniciens d’atelier à chercher de faux positifs ou à diagnostiquer manuellement les causes profondes.
La détection d’anomalies basée sur la physique et propulsée par l’IA va plus loin. L’IA interprétable pour les opérations industrielles :
- identifie en amont les écarts subtils de comportement ou de performance ;
- repère les causes sous-jacentes ;
- fournit des informations claires et interprétables sur les relations entre les variables du processus et les problèmes de qualité.
En combinant l’apprentissage machine et la compréhension de la physique du domaine, le système apprend à la fois les schémas de défaillance et les dynamiques de cause à effet qui les sous-tendent.
La couche de diagnostic intelligent transforme les données de surveillance (télémesure, images ou autres types de données) en renseignements exploitables afin de permettre aux équipes d’intervenir plus rapidement, de réduire les temps d’arrêt et d’améliorer en permanence la stabilité des processus et la qualité des produits.
Cas d’utilisation | Vision de l’IA pour les produits électroniques
Dans le cadre de la fabrication électronique à haut débit, une simple inspection manuelle ne peut être garante de la qualité.
Nos systèmes de visionique alimentés par l’IA vous permettent de voir au-delà de la surface pour fabriquer des produits électroniques presque sans défaut.
Ils détectent la plupart des défauts de soudure, des désalignements de composants et des anomalies de microrevêtement en temps réel, même à la vitesse de la chaîne de production.
Combinant l’apprentissage profond et le traitement d’images basé sur la physique, les systèmes basés sur l’IA s’adaptent aux variations d’éclairage, aux tolérances des composants et à la réflectivité des surfaces afin de fournir une assurance qualité cohérente, automatisée et traçable pour les chaînes d’assemblage de cartes de circuit imprimé et d’appareils électroniques.
Cas d’utilisation | Vision de l’IA pour les produits alimentaires et la technologie agricole
Lorsqu’il est question de transformation des aliments, la vitesse et la précision définissent la rentabilité. Chaque milliseconde compte dans l’inspection et le tri des produits.
Nos systèmes de visionique à grande vitesse basés sur l’IA analysent et classent chaque produit, qu’il s’agisse d’une pomme de terre, d’un fruit ou d’un légume, ou encore d’un corps étranger à retirer, et ce, en une fraction de seconde.
Ces systèmes utilisent une modélisation de l’éclairage tenant compte de la physique et des algorithmes avancés de visionique pour repérer les défauts de surface, les variations de taille et les différents niveaux de qualité à des vitesses de ligne dépassant les milliers d’unités par minute.
Les résultats sont clairs : des rendements plus élevés avec moins de déchets et une qualité de produit plus constante, le tout sans ralentissement de production.