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Dans les lignes de production CMS, la vitesse est essentielle et la haute précision une condition préalable, pour produire le nombre spécifié de planches avec la qualité requise le plus rapidement possible. L’IA peut aider à maximiser les performances à tous égards, en aidant à la prise de décision humaine et en éliminant les erreurs humaines. Dans l’ensemble, l’IA peut stimuler la productivité en améliorant le contrôle des processus et en accélérant le dépannage.

Lors de l’inspection de nouveaux produits sur la chaîne de montage, l’IA peut faciliter le jugement secondaire de façon à utiliser au mieux les compétences du personnel et limiter les conséquences des erreurs humaines. Le système d’AOI partage les images des zones comportant des défauts avec les opérateurs humains et le logiciel d’aide à la décision basée sur l’IA qui contient les modèles d’apprentissage automatique. Les experts humains évaluent la nature des défauts et entrent leurs décisions dans le logiciel d’IA. Ce dernier s’ajuste au fil de leurs décisions, jusqu’à s’approcher rapidement de leurs compétences et éliminer les erreurs humaines. Une fois entraîné, le modèle prend des décisions qui permettent aux opérateurs de travailler plus sereinement et plus vite, tout en maintenant un niveau élevé de précision. En fin de compte, les performances des opérateurs sont égales à celles des inspecteurs les mieux formés.

A diagram of a computer Description automatically generated Recueil de données, décision assistée et amélioration grâce à l’apprentissage automatique.

Le jugement secondaire assisté par l’IA peut renforcer la répétabilité, afin d’éviter que des unités défectueuses ne sortent de l’usine, et afin d’identifier rapidement les faux positifs, de façon à éviter que des assemblages non défectueux ne soient écartés inutilement. Dès lors, les performances de qualité de l’usine sont plus régulières et sa productivité supérieure.

Le logiciel d’aide à la décision basée sur l’IA pour l’AOI de Yamaha fournit aux opérateurs des informations complètes pour justifier leurs décisions de validation ou de rejet, notamment des images, des tableaux et un indice de confiance. Lorsqu’un défaut de brasure apparaît (p. ex. un pont ou une contamination), cet indice s’affiche sous la forme d’une carte thermique et d’un indice d’anomalie calculé. L’évaluation des autres défauts, comme la reconnaissance des caractères, est exprimée sous la forme d’un taux de correspondance. Le logiciel tient également un journal de ses propres performances, avec des calculs du taux de détection des anomalies et de suppression de la surdétection. Grâce à de multiples recueils de données et analyses, y compris de la réduction du bruit, et à des outils pour construire et optimiser des modèles d’IA personnalisés, le logiciel d’aide à la décision basée sur l’IA laisse aux utilisateurs la main sur le cycle d’apprentissage automatique et le contrôle qualité, sans assistance professionnelle.

Après le jugement secondaire humain assisté par l’IA, l’étape suivante sera l’autonomie totale de l’AOI, avec des performances régulières équivalentes à celles des meilleurs experts humains de l’entreprise.

L’avenir de l’industrie réside dans des usines intelligentes qui travaillent avec l’homme pour optimiser la production à tous points de vue : augmenter la productivité, prévenir les erreurs, minimiser les déchets, améliorer les performances environnementales, économiser l’énergie, élever les normes techniques et garantir une qualité constante. Les compétences en IA de nos plateformes SMT contribuent déjà, et nous continuerons d’explorer les opportunités avec nos clients et fournisseurs, et en tant que membre de la communauté mondiale de haute technologie.