Yapay zeka (AI) teknolojisi, son yıllarda birçok endüstride devrim yaratacak potansiyele sahip bir teknoloji olarak öne çıkıyor. Bu potansiyelden yararlanan alanlardan biri de kalite kontrol.

Yapay zeka destekli boyutsal ölçüm ve kalite kontrol sistemleri, geleneksel yöntemlere göre daha hızlı, daha doğru ve daha verimli bir şekilde kalite kontrol yapılmasını sağlıyor. Arkasındaki konseptlere göz atalım:

Görüntü İşleme Algoritmaları; Kameralar tarafından yakalanan görüntüleri analiz ederek parçanın doğru boyut ve tasarımlarda üretildiğinden emin olmak için kullanılır. Otomotiv parçalarının boyut ve şekillerini, yüzey kalitesini ve montaj uyumunu kontrol edebilirler.

Makine Öğrenimi; Görüntü işleme verilerini kullanarak otomobil parçalarının ve montajlarının kalite standartlarını karşılayıp karşılamadığını belirlemek için kullanılır. Yani, otomobil parçalarının ve montaj gruplarının doğru boyutlarda ve şekillerde üretildiğini, yüzeylerinde kusur olmadığını ve doğru şekilde monte edildiğini analiz eder. Bu teknolojiler insan gözünden daha hassas bir şekilde ölçüm yapabilir ve kalite kontrol hatalarının azalmasını sağlar.

Robotik & Otomasyon; Robotlar, görüntü işleme ve makine öğrenimi algoritmaları ile birlikte çalışarak, otomobil parçalarının ve montajlarının kalite kontrolünü hızlı, doğru ve verimli bir şekilde gerçekleştirebilir.

Robotik sistemlerinin bazı yaygın örneklerini gruplayalım:

*Kamera tabanlı robotlar: Bu robotlar, görüntüleri analiz etmek için kameraları kullanır. Otomobil parçalarının boyut ve şekillerini kontrol etmek için kullanılır.

*Lazer tabanlı robotlar: Bu robotlar, lazerleri kullanarak ölçümler yapar. Otomobil parçalarının yüzey kalitesini kontrol etmek için kullanılır.

*Ultrasonik tabanlı robotlar: Bu robotlar, ultrason dalgalarını kullanarak ölçümler yapar. Otomobil montaj kalitesini kontrol etmek için kullanılır.

Yapay zeka destekli boyutsal kalite kontrol uygulamalarının bazı spesifik örneklerine bakarsak;

ABB'nin Cognex Vision'ı kullanan robotik kalite kontrol sistemi, otomobil parçalarının boyutlarını ve şekillerini otomatik olarak kontrol ediyor. Bu sistem, geleneksel yöntemlere göre %99 daha doğru sonuçlar veriyor ve hatalı parçaların üretimini %70 azaltıyor.

Cognex, yapay zeka ile boyutsal kalite kontrol uygulamaları için çeşitli donanım ve yazılım çözümleri sunan öncü şirketlerden biri. Şirketin Cognex Vision çözümü, yüksek hassasiyetli ve doğruluk gerektiren uygulamalar için ideal görünüyor.

Siemens'in Simcenter Vision'ı kullanan yapay zeka destekli kalite kontrol sistemi, elektronik bileşenlerin boyutlarını, özelliklerini ve performansını otomatik olarak kontrol ediyor. Bu sistem, geleneksel yöntemlere göre %60 daha hızlı ve %95 daha doğru sonuçlar veriyor.

Yapay Zeka Uygulamalarının Maliyeti ve Faydaları:

Yapay zeka destekli boyutsal kalite kontrol uygulamaları, geleneksel yöntemlere göre elbette daha pahalı yatırımlar olacak. Yapay zeka destekli boyutsal kalite kontrol uygulamalarının maliyeti, uygulamanın karmaşıklığına ve kapsamına bağlı olarak değişecektir. Ancak, bu uygulamalar, üretim verimliliğini, müşteri memnuniyetini ve kalite standartlarını artırarak maliyetleri düşürmeye yardımcı olacağı kesin.

Bu uygulamaların maliyeti, aşağıdaki faktörlerden etkilenebilir:

* Kullanılan donanım ve yazılımın maliyeti

* Uygulamanın kurulum ve bakım maliyeti

* Eğitim ve destek maliyeti

Yapay zeka destekli boyutsal kalite kontrol uygulamalarının faydalarına gelirsek;

*Üretim verimliliği: Yapay zeka destekli kalite kontrol uygulamaları, manuel kalite kontrol işlemlerini otomatikleştirerek üretim verimliliğini artırabilir. Bu, işçilik maliyetlerini azaltabilir ve üretim hatlarını daha hızlı çalıştırabilir.

*Müşteri memnuniyeti: Yapay zeka destekli kalite kontrol uygulamaları, hatalı ürünlerin üretilmesini azaltarak müşteri memnuniyetini artırabilir. Bu, müşteri şikayetlerini ve iadeleri azaltabilir.

*Kalite standartları: Yapay zeka destekli kalite kontrol uygulamaları, daha yüksek kalite standartlarını sağlamaya yardımcı olabilir. Bu, ürünlerin daha güvenilir ve dayanıklı olmasını sağlayabilir.

Gelecekte Nasıl Gelişebilir?

Yapay zeka destekli boyutsal kalite kontrol uygulamaları, gelecekte aşağıdaki yönlerde gelişebilir:

• Daha karmaşık ve zorlu görevleri yerine getirme yeteneği: Yapay zeka algoritmaları, daha karmaşık ve zorlu görevleri yerine getirme yeteneğini geliştirecek. Bu, daha küçük ve daha hassas ölçümler yapmalarına, daha karmaşık yüzey kusurlarını tespit etmelerine ve daha fazla sayıda parçayı kontrol etmelerine olanak tanıyacaktır.
• Daha az veri gerektiren öğrenme yeteneği: Yapay zeka algoritmaları, daha az veri gerektiren öğrenme yeteneğini geliştirecek. Bu, daha yeni ve daha karmaşık uygulamalar için bu algoritmaların kullanılmasını kolaylaştıracaktır.
• Daha hızlı ve verimli çalışma yeteneği: Yapay zeka algoritmaları, daha hızlı ve verimli çalışma yeteneğini geliştirecek. Bu, kalite kontrol sürecini daha da hızlandıracak ve maliyetleri düşürecektir.

Bu gelişmeler, yapay zeka destekli boyutsal kalite kontrol uygulamalarının, üretim verimliliğini, müşteri memnuniyetini ve kalite standartlarını daha da artırmasına yardımcı olacaktır.

Kalite Kontrolde İş Gücü Dengeleri Nasıl Değişebilir?

Kalite kontrolde yapay zeka kullanımının artması, iş gücü dengelerini de etkileyecek. Bu sistemlerin yaygınlaşmasıyla birlikte, geleneksel kalite kontrol yöntemlerini kullanan işçilere olan ihtiyaç azalacak. Bunun yerine, bu sistemleri kuracak ve kullanacak kalifiye teknik elemanlara olan ihtiyaç artacak.

Ancak, yapay zeka destekli boyutsal ölçüm ve kalite kontrol sistemlerinin, mevcut işçilerin işlerini tamamen ortadan kaldırması beklenmiyor. Bu sistemler, işçilerin daha verimli ve etkili bir şekilde çalışabilmesine yardımcı olacak. Örneğin, işçiler bu sistemleri kullanarak daha karmaşık ve hassas ölçümler yapabilirler. Bu da işçilerin beceri ve deneyimlerine olan talebi artıracaktır.

Sonuç olarak, kalite kontrolde yapay zeka kullanımının artması, iş gücü dengelerini bir miktar değiştirecek. Ancak, bu değişimin tamamen olumsuz olacağı düşünülmüyor. Yapay zeka, kalite kontrol alanındaki iş gücünü daha verimli ve etkili hale getirecek.