Кейсы

ИИ-контроль качества на производстве

ИИAI-контроль качества на производстве

Проблема

Компания TechP, производитель автомобильных деталей, столкнулась с проблемами контроля качества:
  • Человеческие ошибки при проверке деталей → инспекторы пропускали до 5% дефектов.
  • Высокий уровень брака → несоответствие стандартам качества приводило к возвратам и жалобам клиентов.
  • Длительный процесс проверки → инспекция каждой партии занимала несколько часов.

Решение

Компьютерное зрение для выявления дефектов
  • Внедрение AI-камер с нейросетями YOLO и ResNet для моментального выявления брака на конвейере.
  • Анализ микродефектов и точность определения до 99%.
Предиктивная аналитика поломок оборудования
  • Использование ML-модели на базе Random Forest для предсказания неисправностей.
  • Предотвращение 70% сбоев за счет раннего обнаружения проблем.
Автоматическая классификация дефектов и отчетность
  • NLP-модуль для анализа производственных отчетов и выявления причин брака.
  • Генерация аналитики в реальном времени.

Задействованные нейросети и подмодули

  • YOLO v5, ResNet – обнаружение брака на конвейере.
  • Random Forest + XGBoost – прогнозирование поломок оборудования.
  • NLP (BERT-based) – анализ отчетов о качестве.

Работа системы

Система автоматически контролирует качество на производстве с помощью компьютерного зрения и предиктивной аналитики.

Компьютерное зрение для выявления дефектов

  • AI-камеры с YOLO v5 и ResNet анализируют детали на конвейере в реальном времени.
  • Выявляют микродефекты с точностью до 99%.

Предиктивная аналитика поломок оборудования

  • Random Forest + XGBoost предсказывают возможные неисправности оборудования.
  • Система предотвращает до 70% сбоев за счет раннего обнаружения проблем.

Автоматическая классификация дефектов и отчетность

  • NLP (BERT-based) анализирует производственные отчеты и выявляет причины брака.
  • Генерирует аналитику в реальном времени для корректировки процессов.

Система снижает уровень дефектов, ускоряет процесс проверки в 5 раз и минимизирует простои оборудования, повышая эффективность производства.

Полученные результаты

Снижение дефектов на 92% за счет AI-контроля.
Сокращение времени проверки в 5 раз – с нескольких часов до 15 минут.
Снижение простоев оборудования на 65% за счет предиктивного обслуживания.

Вывод

Благодаря компьютерному зрению и предиктивной аналитике смогла значительно снизить уровень брака и увеличить скорость контроля качества. Автоматизация проверки деталей уменьшила влияние человеческого фактора, а прогнозирование поломок оборудования позволило минимизировать простои на производстве. Эти изменения привели к значительному снижению финансовых потерь и росту удовлетворенности клиентов.

У вас есть запрос на разработку?

Свяжитесь с нами по почте request@codeinside.ru и мы поможем вам реализовать проект.