Kusurların manuel olarak tespit edilmesi üretim süreçlerindeki verimsizliğin en büyük nedenlerinden biri. Metal muhit üniteleri, fanlar, presli devre kartları ve gayrı 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 yanlışlarını da azalttı. ASUS farklı kalite kusuru tiplerini istatistiksel olarak sınıflandırmak, bunların nedenlerini tespit etmek ve cürümlerin kaynağındaki süreçleri düzgünleştirmek için yapay zeka ve büyük datadan yararlanmayı sürdürerek üretim kalitesini artırmaya devam edecek.
Yapay zeka destekli görsel tespit sistemi
Üretim bölümünde manuel görsel teftiş prosedürünün tarafına otomatik optik murakabe (AOI) sistemlerinin kullanılması yaygınlaştı. Fakat optik murakabe, mekanik metal kesim üretimi için tesirli bir yol değil. Manuel görsel teftiş tekniğinde ise eserin yüzeyine farklı açılardan bakılarak ışığın yansımasına nazaran kusurların tespit edilmesi gerekiyor. Bu sistemde eksiksiz ve hakikat kusur verisini elde edebilmek için bileşenlerin yüzey özelliklerini tam olarak belirlemek son radde değerli.
Optik kontrol AIoT İş Grubu’nun kullandığı temel teknolojiler arasında mekan alıyor. Makine tahsili, derin tahsil ve yapay nöral ağlardan yararlanan bu teknoloji yapay zeka tespit modellerini eğitiyor. “Otomatik optik kontrolün muvaffakiyet nispeti umumî olarak %80-90 seviyesinde. Bu da kusurların %10’undan ziyadesinin fark edilmemesi demek. Manuel görsel murakabede ise muvaffakiyet nispeti yaklaşık %90.” diyen ASUS Kurumsal Lider Yardımcısı, AIoT İş Kümesi Ortak Başkanı Albert Chang, akabinde şunları söyledi: “ASUS yapay zekadan yararlanan tahsil tahlilleriyle tespit muvaffakiyet orantısını %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 sıhhatlerini etkileyen ve binaenaleyh kusur tespit orantısını düşüren durumlarla karşılaşıyor.
ASUS bu çetin 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 başka özellikleri ile birlikte kullanılarak umumi eser kalitesinin tespit edilmesine yardımcı oluyor. Ayrıyeten bu sistem üretim ekipmanlarının gerçek vakitli 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 büsbütün bozulmadan tamir etmek mümkün oluyor. Bu da üretimin aksamasını ve kayıpları önlüyor.
ASUS AIoT iş modelini çoğaltmak
ASUS AIoT İş Kümesi bu yıl kendine savlı gayeler koyarak fan ve mekanik kesim tedarikçileriyle 30 adet akıllı teftiş girişimi gerçekleştirmeyi amaçlıyor. ASUS Kıdemli Lider Yardımcısı, Open Platform ve AIoT İş Öbekleri Ortak Başkanı Jackie Hsu, “Bu iş öbeğinin asıl maksadı ve birinci önceliği sanayideki gelişmeleri yaygınlaştırmak, memleketler arası yarışma için tedarik zincirini geliştirmek ve tecrübe edinmeyi sürdürmek.” dedi.
Akıllı üretim ve yapay zeka destekli teftiş tahlillerinin büyük fabrikalara sunulması hakkında konuşan ASUS Kurumsal Lider Yardımcısı, AIoT İş Kümesi Ortak Başkanı Albert Chang, “Geçmişte yapay zeka algoritmaları ve modelleri son nokta şahsileştirilmiş haldeydi. Bu da yapay zeka destekli murakabe tahlillerinin potansiyelini artırdı. Bir sonraki aşamada ise bunu çoğaltarak her ölçekte daha yaygın bir biçimde tasarrufa sunmayı hedefliyoruz. ASUS AIoT iş öbeğinin sonuncu vizyonunda ‘tam kalite analizi’ bulunuyor.”
