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计算机视觉推动零缺陷制造

计算机视觉, 工业 4.0

电子制造商在一个充满挑战的环境中运作。很难跟上这个行业不断加快的变化速度。现在,客户希望在更短的时间内并以更高的质量完成越来越专业化的产品变异。

满足这种与日俱增的产品变异需求可能严重影响利润。此类变异增加了保修成本,在美国,目前保修成本平均占电子制造商收入的 2.7%。这意味着公司每收入 10 亿美元,就要花费 2700 万美元来支持其产品保修。

案例研究:HPE 服务器制造挑战

这些因素解释了为什么惠普公司 (HPE),一家领先的服务器和其他 IT 硬件制造商,要实施行业 4.0 战略,以实现安装过程的现代化和自动化。

其自动化改造流程的一个关键部分是服务器组装质量保证,这在过去是由质量操作员手动完成的。由于人眼疲劳和质量操作员无法识别关键缺陷,这一劳动密集型流程中很容易出现错误。

该公司的服务器产品组合复杂而又高度定制化。这些特性使其难以找到一个可以处理产品组合的机器视觉系统。

这种情况绝非罕见。Relimetrics 的创始人兼首席执行官 Kemal Levi 表示,“以计算机视觉取代人工视觉检查存在着巨大的需求。然而,由于生产变异性较高,特别是在离散制造的情况下,当今的计算机视觉系统无法跟上配置变化的速度。”

Relimetrics 的质量审计

为了解决这些问题,HPE 正在部署 Relimetrics 机器视觉系统,以在其服务器装配线上自动进行下线 (EOL) 质量检查。Relimetrics 电子产品质量审计解决方案 (RELI-QA) 是一种经过验证的零缺陷制造 (ZDM) 解决方案,该解决方案使用机器学习为计算机视觉系统实现高度的灵活性和可扩展性(参见图 1)。该解决方案可以快速部署,来自一条生产线的训练模型和数据可以跨线共享,并且可以有效利用现有的摄像头硬件。

图 1. Relimetrics 电子产品质量审计解决方案 (RELI-QA) 利用计算机视觉和机器学习来提高质量。
图 1. Relimetrics 电子产品质量审计解决方案 (RELI-QA) 利用计算机视觉和机器学习来提高质量。

结束导出强制注释 -> 使用这种创新的 ZDM 方法,可以实现以下目标:

  • 整个服务器中 80 个组件的检查时间为 40 秒
  • 高于 99.9% 的缺陷检出率
  • 公司质量审计成本降低 50%
  • 公司的最终测试和返工成本降低 80%

通过实施此解决方案,一家 IT 电子制造商每月生产 30000 台服务器,每年每条生产线可降低返工成本 100 万欧元。此外,该解决方案还将查明质量问题根本原因的时间从几天缩短到几分钟。

ZDM 的价值

HPE 不是唯一转而采用自动化质量审计 (QA)、将其作为更大规模的 ZDM 策略的一部分(见图2)的公司。

图 2. 支持工业 4.0 的零缺陷制造理念。
图 2. 支持工业 4.0 的零缺陷制造理念。

结束-导出-强制-注释 -> 由于 ZDM 的重要性,许多其他制造商都在采用这种方法,例如:

  • 它能够大大降低处理缺陷产品的成本
  • 去除制造过程中的所有冗余元素
  • 减少废品生产和相关支出
  • 持续改进生产供应链
  • 提高安全性和客户满意度

《国际生产研究期刊》最近的一项研究表明,工业 4.0 的发展提高了现代机器学习技术所需的大数据集的可用性,从而使 ZDM 的实现变得更加容易。计算机电源和存储能力的提高,加上传感器成本的降低,使得 ZDM 现在成为相对经济高效的选择。

切实可行的 ZDM 解决方案

Relimetrics 平台展示了这些进步的力量。该解决方案可以快速演化并适应生产部件和配置的变化,并通过使用先进的 HPE 边缘计算技术自动过滤检查结果并不断更新边缘的深度学习模型,使客户能够保持较高的精度水平(大于 99.9%)。

这种方法的优点是在无需任何专家知识的前提下,降低高生产变异性制造环境中由于重新配置算法造成的停机时间。Levi 解释道:“现有的机器视觉解决方案无法应对较高的生产变异性。必须人工干预才能重新配置算法,或者依赖技术供应商提供更新,这些会导致停机。”

事实上,在今天的质量审计中,与重新配置算法相关的停机时间是全球性制造商在许多工厂中反复遇到的问题。同一款产品或同样的部件通常是在不同地理位置的不同生产线上制造的。但是,这些工厂无法主动地与彼此分享质量审计方面的经验,并利用彼此的数据。

Relimetrics 方法的另一个优势是,它能够利用不同生产线和工厂生成的数据为客户的全球制造环境提供全面的质量审计解决方案。Levi 还解释道:“今天,来自配置变化的经验,例如一家新加坡工厂的经验,不能立即转移到墨西哥的另一家工厂。然而,采用 Relimetrics 解决方案后,一家工厂的经验立即可以分享给位于世界另一个地方的另一家工厂。”

由 HPE 服务器检查 HPE 服务器

这些 ZDM 成果是通过采用先进的英特尔® 边缘计算技术实现的。在边缘运行计算密集型机器学习计算,可以使错误检测精度达到 99.9% 以上。

有趣的是,用于检查服务器生产线的 Relimetrics QA 系统本身就是基于 HPE 服务器的。特别是 Relimetrics 使用的 HPE 边缘 EL4000 服务器,采用了强大的英特尔® 至强® 处理器 。

但是,英特尔做出的突出贡献不仅仅局限于硬件。Levi 指出:“英特尔提供的软件和架构使 Relimetrics 能够最为充分利用他们的 CPU。他们的技术对于该质量保证解决方案来说至关重要,因为它使我们能够以高速运行计算密集型计算。”

作者简介

Kevin L. Jackson is a globally recognized Thought Leader, Industry Influencer and Founder/Author of the award winning “Cloud Musings” blog. He has also been recognized as a “Top 5G Influencer” (Onalytica 2019), a “Top 1000 Tech Blogger” (Rise Social Media 2019) and provides integrated social media services to AT&T, Broadcom, Ericsson and other leading companies. Mr. Jackson’s commercial experience includes Vice President J.P. Morgan Chase, Worldwide Sales Executive for IBM and Engility Corporation Director Cloud Solutions. He has served on teams that have supported digital transformation projects for the North Atlantic Treaty Organization (NATO) and the US Intelligence Community.

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