ASUS, yapay zeka ve büyük done destekli üretim sürecine geçiyor

0

BEĞENDİM

ABONE OL

News

0

Kusurların manuel olarak tespit edilmesi üretim süreçlerindeki verimsizliğin en büyük nedenlerinden biri. Metal muhit üniteleri, fanlar, presli devre kartları ve başka bilgisayar bileşenlerinin üretiminde ve sistem montajında yapay zekadan yararlanan akıllı üretim tahlillerine yatırım yapan ASUS, verimliliği azaltan durumları ortadan kaldırmanın yanı sıra fabrika çalışanlarının aldığı yanlış kararlar nedeniyle oluşan üretim kusurlarını da azalttı. ASUS farklı kalite kusuru cinslerini istatistiksel olarak sınıflandırmak, bunların nedenlerini tespit etmek ve kusurların kaynağındaki süreçleri güzelleştirmek için yapay zeka ve büyük datadan yararlanmayı sürdürerek üretim kalitesini artırmaya devam edecek.

Yapay zeka destekli görsel tespit sistemi

Üretim dalında manuel görsel teftiş formülünün mekanına otomatik optik murakabe (AOI) sistemlerinin kullanılması yaygınlaştı. Ama optik kontrol, mekanik metal modül üretimi için tesirli bir yol değil. Manuel görsel murakabe metodunda ise eserin yüzeyine farklı açılardan bakılarak ışığın yansımasına nazaran kusurların tespit edilmesi gerekiyor. Bu teknikte eksiksiz ve yanlışsız kusur verisini elde edebilmek için bileşenlerin yüzey özelliklerini tam olarak belirlemek son radde kıymetli.

Optik murakabe AIoT İş Grubu’nun kullandığı temel teknolojiler arasında bölge alıyor. Makine tahsili, derin tahsil ve yapay nöral ağlardan yararlanan bu teknoloji yapay zeka tespit modellerini eğitiyor. “Otomatik optik murakabenin muvaffakiyet nispeti genel olarak %80-90 seviyesinde. Bu da kusurların %10’undan ziyadesinin fark edilmemesi demek. Manuel görsel murakabede ise muvaffakiyet orantısı yaklaşık %90.” diyen ASUS Kurumsal Başkan Yardımcısı, AIoT İş Öbeği Ortak Başkanı Albert Chang, akabinde şunları söyledi: “ASUS yapay zekadan yararlanan tahsil tahlilleriyle tespit muvaffakiyet nispetini %98’e çıkardı.” 

Yapay zeka destekli dalga biçimi tespit sistemi

Birçok bilgisayarın, tüketici elektroniği eserinin ve soğutma sisteminin temel modüllerinden biri olan fanlar eserlerin ömrünü uzatmaya yardımcı oluyor. Üreticiler, kaliteden emin olmak için kusurları sırf fanları dinleyerek tespit eden denetimcilere güveniyorlar. Yüksek seviyede beceri gerektiren bu kıymetli iş için eleman yetiştirmek üç ila altı ay sürüyor. Kontrolcüler kısa yahut uzun vadede kulak yorgunluğu yaşamanın yanı sıra sağlıklarını etkileyen ve binaenaleyh kusur tespit nispetini düşüren durumlarla karşılaşıyor.

ASUS bu güçlükle sorunu çözmek için AI Wave Signature System isimli bir sistem geliştirdi. Bu sistem düzgün çalışan fanların seslerini tahlil ederek bir referans oluşturuyor. Bu referans ses ile eğitilen yapay zeka, yüksek kaliteli fanları tespit etmek için modeller geliştiriyor. AI Wave Signature System; eserin elektrik akımı, voltajı, titreşimi ve vesair özellikleri ile birlikte kullanılarak genel eser kalitesinin tespit edilmesine yardımcı oluyor. Ayrıyeten bu sistem üretim ekipmanlarının gerçek zamanlı olarak izlenmesi için de kullanılabiliyor. Böylelikle fabrikadaki operasyonların aksamasının önüne geçiliyor. Örneğin, AI Wave Signature System ile fabrikadaki ekipman motorlarını takip eden çalışanlar, anormal davranan bir motoru anında tespit edebiliyor. Böylelikle motoru külliyen bozulmadan tamir etmek mümkün oluyor. Bu da üretimin aksamasını ve kayıpları önlüyor. 

ASUS AIoT iş modelini çoğaltmak

ASUS AIoT İş Kümesi bu yıl kendine argümanlı gayeler koyarak fan ve mekanik modül tedarikçileriyle 30 adet akıllı murakabe girişimi gerçekleştirmeyi amaçlıyor. ASUS Kıdemli Başkan Yardımcısı, Open Platform ve AIoT İş Öbekleri Ortak Başkanı Jackie Hsu, “Bu iş kümesinin asıl gayesi ve birinci önceliği sanayideki gelişmeleri yaygınlaştırmak, memleketler arası yarışma için tedarik zincirini geliştirmek ve tecrübe edinmeyi sürdürmek.” dedi.

Akıllı üretim ve yapay zeka destekli kontrol tahlillerinin büyük fabrikalara sunulması hakkında konuşan ASUS Kurumsal Başkan Yardımcısı, AIoT İş Kümesi Ortak Başkanı Albert Chang, “Geçmişte yapay zeka algoritmaları ve modelleri son nokta kişiselleştirilmiş haldeydi. Bu da yapay zeka destekli murakabe tahlillerinin potansiyelini artırdı. Bir sonraki aşamada ise bunu çoğaltarak her ölçekte daha yaygın bir formda tasarrufa sunmayı hedefliyoruz. ASUS AIoT iş kümesinin son vizyonunda ‘tam kalite analizi’ bulunuyor.”