La soluzione di Fujitsu trasforma automaticamente le procedure di Quality Control ed identifica le aree che devono essere scansionate per il controllo
Fujitsu ha annunciato di aver sviluppato una tecnologia di Intelligenza Artificiale (AI) innovativa che migliora il controllo della qualità di produzione e il rilevamento dei difetti analizzando e diagnosticando automaticamente i dati di scansione ultrasonica di Non-Destructive Testing (NDT) in pochi minuti.
Per farlo, i laboratori europei di Fujitsu hanno utilizzato un nuovo framework di AI che combina tecniche di immagini e segnali con una tecnologia di deep learning sofisticata per risolvere complessi problemi di qualità di produzione.
Il deep learning di questo nuovo framework sfrutta una “rete neurale” per l’elaborazione delle immagini al fine di riconoscere modelli standard. L’obbiettivo è quello di convertire l’analisi dei dati in un’analisi d’immagini, automatizzando ed accelerando la rilevazione di modelli standard nei dati NDT che possono indicare difetti di fabbricazione
In questo modo, ha spiegato l’azienda, si attiva rapidamente la verifica manuale del tecnico esperto, direttamente sull’area del prodotto che lo necessita. Per quanto concerne il controllo qualità , vengono invece eliminate le strozzature potenziali nel processo produttivo, aumentando il potenziale incremento di produzione e migliorando l’efficienza.
Non ultimo, l’approccio seguito permette al sistema di continuare ad apprendere anche dopo il deployment, cosa che consente un miglioramento continuo delle prestazioni.
«Abbiamo sviluppato un generico machine learning per il rilevamento del pattern, utilizzando un processo che traduce qualsiasi problema di analisi dei dati grezzi in uno che coinvolge il riconoscimento delle immagini. Collaborando con i produttori, possiamo lavorare rapidamente alla soluzione di una specifica applicazione, grazie alla sua capacità di imparare anche da pochi casi. Questo riduce notevolmente la quantità di dati che devono essere richiesti, accelerando l’intero processo di installazione. Nei laboratori europei di Fujitsu siamo focalizzati su una strategia di co-creazione per risolvere i problemi di produzione reale in tempi record, mettendo a disposizione la nostra esperienza nel manufacturing e le nostre più moderne innovazioni in AI», ha commentato Adel Rouz, Executive Vice President di Fujitsu Laboratories of Europe.
Un approccio Human Centric
La nuova soluzione di AI dei Laboratori europei di Fujitsu fa parte delle soluzioni digitali e dei servizi digitali di Fujitsu sviluppati nell’ambito dell’approccio UIC Human Centric chiamato Zinrai, che comprende un framework di tecnologia componentistica, come machine learning, deep learning e riconoscimento visivo.
In questa nuova applicazione di controllo qualità, la soluzione viene applicata automaticamente per analizzare e rilevare i pattern rilevanti nei dati ad ultrasuoni NDT.
NDT è una tecnica non invasiva che viene utilizzata per determinare l’integrità dei materiali o delle strutture e consente la rilevazione di difetti interni nell’oggetto di prova, una tecnica ampiamente utilizzata nell’industria come parte dei processi di controllo qualità.
Attualmente l’individuazione di difetti di fabbricazione in NDT ad ultrasuoni è principalmente un processo manuale, che prevede un’analisi approfondita di ogni sezione della scansione. Per oggetti di grandi dimensioni, questo processo può richiedere diverse ore.
L’operatore segnala visivamente eventuali difetti come curvature della struttura o discontinuità. La soluzione di Fujitsu permette di individuare in maniera automatica le arre che necessitano di una scansione e dunque controllate, indirizzando e ottimizzando il lavoro dei tecnici.