Percenként akár 2400 termék: így figyeli a Siemens AI-ja a gyártósort
Puha, mintázott anyagok nagy sebességnél csúsznak és gyűrődnek, a gyártósori kamerák számára ez nehéz feladat: a gépi látáson alapuló, szabályalapú képfeldolgozást ilyenkor anyag- vagy csomagolásváltáskor gyakran újra kell konfigurálni. A Siemens most bemutatta, milyen rendszerrel kezeli ezt a Procter & Gamble gyáraiban, és mennyi idő jut a gépnek egyetlen képre.
A Siemens szeptember 16-án jelentette be, hogy a Procter & Gamble-lel (P&G) közösen fejlesztett, mesterséges intelligenciára épülő minőségellenőrző rendszer alkalmazását a világ egyik legnagyobb fogyasztásicikk-gyártójának üzemeiben globálisan kiterjesztik.
A Visual Inspection Cockpit (VIC) nevű megoldás valós időben vizsgálja a termékeket, miközben a gyártósor teljes sebességgel működik.
A fejlesztésnek köszönhetően a selejtarány termékenként eltérő mértékben, 10-20 százalékkal csökkent. Az új telepítések pedig öt-tízszer gyorsabban helyezhetők üzembe, mint a hagyományos, egyedileg épített gépi látórendszereké.
Miért nehéz puha anyaggal dolgozni?
A VIC-et nagy sebességű fogyasztásicikk-gyártásra szánták, ahol a termékek kényes, mintázott felületű anyagokból készülnek. Ezek a gyártósoron természetes módon elmozdulnak, megnyúlnak, gyűrődnek. A hagyományos gépi látáson alapuló rendszereket ilyen környezetben gyakran alaposan újra kell konfigurálni, ha változik az anyag, a csomagolás kialakítása vagy maga a gyártási környezet.
Az ipari AI-jal működő VIC ezekhez az eltérésekhez jobban alkalmazkodik, és sokféle terméknél is egyenletes teljesítménnyel ellenőriz.
A Siemens referencia-esettanulmánya szerint a P&G olyan ellenőrző rendszert keresett, amely lépést tart a sokféle termékből álló, nagy volumenű gyártással, és változó anyagok, formátumok és fényviszonyok mellett is megbízhatóan működik. Követelmény volt, hogy folyamatosan, a gyártósor tempójában dolgozzon, állandó átprogramozás nélkül, és zökkenőmentesen illeszkedjen a vállalat teljes, a gépektől a felhőig érő gyártási környezetébe.
Roland Joseph, a P&G intelligens vezérlésekért és automatizálásért felelős vezető műszaki igazgatója az esettanulmányban így fogalmazott:
Prémium innovációt nem lehet piacra vinni anélkül, hogy meglennének az eszközeink a minőség ellenőrzésére és szabályozására a gyártási sebesség feláldozása nélkül.
Paul Thomas, a P&G gépi látásért és alkalmazott mesterséges intelligenciáért felelős igazgatója sorra vette a feladat nehézségeit:
„Úgy terveztük meg ezt a megoldást, hogy az iparág számos olyan kihívására választ adjon, amelyekhez a hagyományos látórendszerek hozzá sem tudtak nyúlni: az egymást átfedő alkatrészek pontos azonosítására, az alacsony kontrasztú hibák finomságára, az erősen díszített termékek és csomagolások összetettségére, a szoros időzítésre, valamint a valós idejű PLC-integrációra (a PLC programozható logikai vezérlő, a gyártósort irányító ipari vezérlőegység – a szerk.), amely nagy gyártási sebesség és folyamatos ellenőrzés mellett is képes egyetlen terméket kiemelni a sorból.”
Mi történik 25 ezredmásodperc alatt?
A német ELEKTRONIKPRAXIS szakmagazin beszámolója szerint a VIC mesterséges intelligenciával végzett szemantikus szegmentálást (olyan képfelismerési eljárás, amely a kép minden egyes képpontjáról eldönti, mihez tartozik, például a termékhez, a háttérhez vagy egy hibához) kombinál klasszikus képfeldolgozási logikával. A döntést az erre a szegmentálásra épülő képfeldolgozás hozza meg. Ezzel a módszerrel ismeri fel a rendszer többek között az átfedő alkatrészeket és az alacsony kontrasztú hibákat.
A VIC percenként legfeljebb 2400 ellenőrzésre képes, miközben folyamatosan értékeli a kamerák képfolyamát. Ha a felvételen egy tárgy látható, ez másodpercenként 40 képet jelent, vagyis 25 ezredmásodpercenként egyet. A rendszer egy képen több tárgyat is ki tud értékelni, így a ténylegesen ellenőrzött darabszám ennél magasabb is lehet.
A nettó következtetési idő (az az idő, amíg a betanított neurális háló egyetlen képet kiértékel) erősen függ a felbontástól: 1 megapixel alatt nagyjából 15 ezredmásodperc, 10 megapixel fölött viszont akár 500 ezredmásodpercre is nőhet.
Rainer Brehm, a Siemens Digital Industries automatizálásért felelős operatív igazgatója, egyben technológiai igazgatója a bejelentésben így értékelte a projektet:
Ipari AI- és Industrial Edge-megoldásaink azt nyújtják, amit a nagy sebességű gyártás megkövetel: percenként több ezer termék teljes pontosságú ellenőrzését, egyetlen gyártósortól a globális gyártóhálózatig skálázhatóan. Ez az együttműködés megmutatja, mit értünk azon, amikor azt mondjuk, hogy valósággá tesszük az ipari mesterséges intelligenciát.
Döntés közvetlenül a gép mellett
A megoldás a P&G mélytanulásos modelljeit a Siemens Industrial Edge számítási platformjával (amely az adatokat helyben, a gépek mellett dolgozza fel), Nvidia GPU-kkal szerelt ipari számítógépekkel, valamint további AI-hardverrel és -szoftverrel kapcsolja össze. A Siemens biztosítja az ipari számítási infrastruktúrát, a szoftver skálázását és a rendszer hosszú távú működtetését a gyártási helyszíneken.
Az ellenőrzés eredményét a gépek közvetlen közelében, a Siemens Industrial Edge platformján dolgozzák fel, és onnan egyenesen a gyártási folyamatokba kerül. A rendszer automatikusan riasztást adhat, vagy kiveheti a hibás terméket a gyártósorról. A VIC szabványos ipari protokollokon keresztül közvetlenül a PLC-nek adja át az eredményt, és a vezérlő indítja el a riasztást vagy a kiválogatást. A minőségügyi adatok emellett hosszú távú adattárolókba és felügyeleti rendszerekbe is továbbíthatók, így
az üzemi csapatok idővel trendeket ismerhetnek fel.
Hardverplatformként a Siemens a VIC-hez a Simatic IPC BX-59A sorozatú Industrial Edge eszközöket nevezi meg, Nvidia RTX A4000 vagy L4 grafikus kártyával. A képeket a rendszer helyben, az úgynevezett Control Edge szinten dolgozza fel. A kameráknál a Siemens a német Basler ipari kameragyártóval működik együtt: a gyártó GigE (Gigabit Ethernet-kapcsolaton csatlakozó) mátrix- és sorkameráinak többségét támogatja, a felbontást és a képfrekvenciát pedig az adott alkalmazáshoz igazítják.
Adattudósok nélkül, gyári mérnökökkel
A csomag része a Visual Inspection Engineering Tool, amellyel a gyári mérnökök maguk konfigurálhatják, taníthatják és frissíthetik az ellenőrző modelleket, külön adattudós szakemberek nélkül. A VIC-hez saját, az adott feladathoz igazítható szegmentálási modell és futtatókörnyezet tartozik. (A szegmentálási modell az előre betanított neurális háló, amely a képeket képpontonként feldolgozza, a futtatókörnyezet pedig az a szoftveres háttér, amely ezt a modellt a gyári számítógépen működteti.)
Ha ez nem elég, a felhasználók az Industrial AI Suite AI Inference Serverén keresztül saját modelljeiket is beilleszthetik.
A VIC a Siemens gépi látási és ipari AI-portfóliójába illeszkedik, amelynek az Industrial AI Suite is része. Ezek a megoldások szabványos alkalmazásként futnak az Industrial Edge platformon. A Siemens szerint így egységes keretet adnak az AI-alkalmazások nagy léptékű bevezetéséhez, akár egyedi fejlesztésű, akár a Siemens saját modelljéről van szó.
Mitől gyorsabb ötször-tízszer az üzembe helyezés?
Mivel a VIC újrafelhasználható Industrial Edge-alkalmazásként készült, ebből adódik a gyorsabb üzembe helyezés. A kiépített infrastruktúra, a DevOps-folyamatok (a szoftverfejlesztést és az üzemeltetést összehangoló, automatizált munkamódszerek) és a bevált integrációs minták segítségével a P&G minimális többletráfordítással viheti át a megoldást további gyárakba, termékekre és ellenőrzési feladatokra. Az ellenőrzési adatok a P&G teljes digitális gyártási rendszerébe futnak be, és
valós idejű képet adnak a folyamatok stabilitásáról.
A Siemens esettanulmánya szerint a gépi ellenőrzés csökkenti a kézi ellenőrzésektől való függést, a kezelők pedig pontosabb rálátást kapnak a folyamatok alakulására.