Nous avons déjà évoqué l'importance d'intégrer Gestion de la qualité solides Gestion de la qualité dans les activités d'un fabricant. Le non-respect de normes de qualité spécifiques peut non seulement nuire à la réputation de la marque, mais aussi entraîner des problèmes de conformité si l'entreprise ne parvient pas à satisfaire aux exigences réglementaires strictes.
C'est pourquoi les entreprises manufacturières consacrent d'importantes ressources à la mise en place d'outils et de stratégies visant à identifier et à éliminer les causes des défauts de qualité.
Dans les environnements de fabrication plus traditionnels, la grande majorité des opérations de détection des défauts s'effectuent manuellement. En d'autres termes, les fabricants comptent sur des opérateurs humains pour contrôler visuellement et/ou tester chaque produit afin de s'assurer qu'il ne présente aucun défaut.
Certaines installations de production relativement modernes ont recours à différents types d'équipements et de machines pour la détection visuelle des défauts. Cette approche offre un avantage par rapport au contrôle qualité effectué par l'homme.
Les entreprises manufacturières les plus avancées sont allées plus loin pour améliorer la détection des défauts et accroître l'efficacité de la production. Elles ont commencé à investir dans l'intelligence artificielle (IA) et Apprentissage machine ML) afin de s'assurer de repérer le plus grand nombre possible de produits défectueux sans avoir recours à une inspection manuelle, qui s'est avérée plus gourmande en ressources et plus sujette aux erreurs.
En effet, selon Fortune Business Insights, les fabricants du monde entier devraient consacrer 9,89 milliards de dollars à l'intelligence artificielle d'ici 2027.
Dans cet article, nous allons voir pourquoi les fabricants ont recours à une combinaison de Vision par ordinateur d'intelligence artificielle pour rationaliser les contrôles de qualité visuels et réduire les coûts liés à Gestion de la qualité.
Les défis posés par la détection des défauts à forte intensité de main-d'œuvre
Même si le recours à du personnel pour détecter visuellement les défauts de qualité des produits semble relativement simple à mettre en œuvre, cela peut poser davantage de difficultés au fabricant à long terme. Parmi ces difficultés, on peut citer :
L'œil humain n'est pas toujours assez perspicace pour détecter les incohérences ou les défauts dans la qualité du produit.
S'ils détectent un problème, il peut s'avérer peu efficace de consigner, de suivre et de transmettre ces informations au personnel concerné afin de mettre en œuvre des mesures correctives.
Lorsqu'il s'agit de contrôles qualité qui demandent beaucoup de temps et de ressources, des goulots d'étranglement sont plus susceptibles de se produire sur la chaîne de production. Cela perturbe les plannings de travail et d'autres processus essentiels au cours de la journée de travail.
Les temps d'arrêt sur la chaîne de production liés aux contrôles qualité peuvent perturber le traitement des commandes et les délais de livraison, ce qui accroît le mécontentement des clients à l'égard de la marque.
De plus, l'accumulation des travaux en cours fait grimper les coûts de production et de stockage.
En résumé, les contrôles visuels manuels posent souvent des difficultés aux fabricants, ce qui engendre des coûts pour l'entreprise et réduit l'efficacité de la production. Ces problèmes ont tendance à être plus marqués dans les grandes entreprises manufacturières, car l'extension des contrôles visuels manuels ne fait qu'aggraver la situation.
Les fabricants qui se sont équipés de matériel et de machines de contrôle qualité sont également confrontés à des problèmes similaires. Par exemple :
Ces machines sont souvent encore utilisées par des opérateurs humains, ce qui introduit à nouveau un risque d'erreurs humaines et d'incohérences.
Les machines traditionnelles ne peuvent pas s'adapter rapidement aux changements apportés aux nouveaux produits. Les fabricants devraient alors investir dans de nouvelles machines, un réoutillage ou une reprogrammation importante.
Ces machines ne peuvent détecter que quelques types de défauts à la fois.
Ces défis ont incité les fabricants à investir dans des systèmes de détection des défauts basés sur l'IA et à les mettre en œuvre afin de réaliser des contrôles qualité plus précis, plus complets et plus efficaces, ainsi qu'à automatiser Gestion de la qualité qui étaient auparavant manuels.
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Utilisation de l'intelligence artificielle pour automatiser la détection des défauts
À mesure que les techniques et les processus de fabrication se sont développés, les technologies nécessaires à leur bon fonctionnement ont également évolué. L'Industrie 4.0 a ouvert la voie à des processus de fabrication offrant un éventail toujours plus large de possibilités pour connecter les machines, les appareils et les équipements à Internet. Ce phénomène a permis aux fabricants de bénéficier d'un meilleur contrôle et d'une meilleure visibilité sur l'ensemble des processus et des tâches exécutés dans l'usine.
Ces dernières années, l'intégration de l'IA dans les processus de fabrication est devenue possible grâce aux capacités de cloud computing offertes par l'Industrie 4.0. Les fabricants modernes tirent parti de cette évolution pour associer Vision par ordinateur déployé le long de la chaîne de production à des outils numériques basés sur le cloud et alimentés par l'IA.
Cet équipement d'inspection visuelle (souvent, de simples webcams suffisent) envoie les images des produits vers le cloud. Un Apprentissage machine bien programmé les analyse ensuite afin de signaler tout défaut ou non-conformité potentiel.
Grâce à une grande quantité de données et d'images sur les produits, l'algorithme est programmé pour détecter les moindres écarts de qualité, améliorant ainsi les capacités de détection des défauts bien au-delà de ce dont l'œil humain est capable.
Les avantages de l'intelligence artificielle dans Inspection qualité visuelle
Comme nous l'avons vu, la combinaison de l'IA et Vision par ordinateur offre de nombreux avantages, qui diffèrent considérablement de l'inspection humaine Inspection qualité visuelle dans les environnements de fabrication. Ces avantages comprennent :
En éliminant les risques d'erreur humaine, on peut réduire considérablement le nombre de défauts de qualité qui passent entre les mailles du filet lors de la production.
Cet algorithme est capable de détecter plusieurs défauts sur un même produit en quelques secondes. Les inspecteurs humains et les machines d'inspection visuelle traditionnelles ne parviennent généralement à identifier que quelques défauts, et ce en beaucoup plus de temps.
Le personnel doit suivre une formation pour s'adapter aux nouvelles spécifications et fonctionnalités des produits, ce qui nécessite du temps et des ressources supplémentaires. Bien que l'IA doive être « entraînée » pour détecter les défauts, elle nécessite beaucoup moins de temps et d'intervention humaine.
Contrairement aux humains, l'intelligence artificielle est capable d'aller au-delà de la simple identification des défauts superficiels. Ses applications Apprentissage machine permettent également de mieux comprendre la nature de ces défauts et leurs causes possibles.
Alors que le contrôle qualité effectué par des opérateurs humains est difficile à adapter à mesure que les volumes de production augmentent, les solutions de contrôle qualité basées sur l'IA peuvent être facilement déployées sur plusieurs lignes de production et sites de fabrication, permettant ainsi une détection plus efficace des défauts.
En fin de compte, la mise en œuvre de l'intelligence artificielle et Vision par ordinateur peut apporter des avantages considérables aux fabricants en éliminant une source majeure d'inefficacité et en réduisant les coûts liés à la gestion du contrôle qualité.
Grâce à Tulip, les fabricants peuvent tirer parti d'un contrôle qualité basé sur l'IA et intégrer Gestion de la qualité des solutions numériques telles que l'andon numérique, Suivi de production , ainsi que d’autres cas d’utilisation courants liés à l’assemblage, afin de proposer une plateforme complète et centralisée.
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