AI може да поеме голяма част от гледането. AI не може да поеме бракуването, а със сигурност не и физическото отстраняване или коригиране на продукт. Това е разделителната линия, която се очертава от осемте оси: разпознаването на изображения е днес достатъчно развито, за да сигнализира отклонения, но решението какво се случва с бракуван продукт и действието, свързано с това, остават при човек.
Три оси са тук решаващи: разходите от грешки, спазването на нормативни изисквания и физическият характер на задачата.
Разходите от грешки получават нисък резултат, защото пропуснат дефект директно води до вреда: продукт, който излиза през вратата, докато не отговаря на спецификацията, може да означава оплакване, изтегляне от пазара или риск за безопасността. При задача с такива последствия никоя компания не приема система, която самостоятелно взема решения без възможност за човешка корекция.
Спазването на нормативни изисквания получава също нисък резултат. Протоколите за проверка често са заложени в система за управление на качеството, понякога с външна сертификация или законова норма зад тях. Този, който бракува, трябва да може да обоснове това. Това не е техническо ограничение на AI, а рамка, която изисква човек, който носи решението.
Физическият аспект получава нисък резултат, защото докосването, преместването или връщането на продукт е действие в реалния свят. Разпознаването на изображения вижда отклонение, но не се намесва само.
Срещу това стоят структурираност и обем, които се оценяват точно благоприятно: протокол за проверка с фиксирани спецификации и повтарящи се измервания е точно вида работа, за която се обучават визуалните AI модели. При висок обем, като производствена линия, която произвежда хиляди идентични части на ден, този модел е лесно разпознаваем за система.
При компания, която проверява малки части за размер и повърхностни дефекти, визионна система може да снима и измерва всяко парче и да зададе резултат или флаг. Оператор след това разглежда само отмаркираните парчета и решава относно бракуването. Това пренасочва работата от „разглеждане на всяко парче поотделно“ към „оценяване на изключенията.“ Часовете, които се освобождават, се намират в рутинното гледане; часовете, които остават, се намират в оценяването на гранични случаи и обосноваването на бракуването.
При компания, която проверява по-сложни продукти, където дефект се проявява едва при монтаж или където нормата оставя място за интерпретация, ситуацията е различна. Там пространството за преценка е по-голям фактор, и делът, който AI може да поеме, се пренасочва към по-малко в сравнение с прост, силно стандартизиран контрол.
Оборудването трябва да е валидирано: камера или сензор, който не е настроен на правилния толеранс, дава фалшива сигурност вместо контрол. И крайната отговорност при бракуване лежи при човек, не защото AI не би могъл да се доближи до тази преценка, а защото последствията от грешно решение са твърде големи, за да се остави процесът да върви без човек. Това е процесно изискване, не техническо.
Контролът на качеството не стои изолирано от останалата част от вериgata. Онова, което влиза, трябва първо да бъде добре регистрирано: как протича получаването и регистрирането на входящи стоки, определя дали система за проверка изобщо работи с правилните данни. Обратно, бракуване често захранва следваща стъпка в планирането, като преизчисляване на това, от какво все още се нуждае поръчка; вижте как това се свързва с изчисляване на потребността от материали по поръчка. А структурен дефект при доставчик засяга отново въпроса как се обработва поставянето на поръчки за покупка при доставчици, защото повтарящо се бракуване е релевантна информация за този избор.
В компании с висок обем и ясни спецификации разпознаването на изображения за контрол на качеството вече се използва днес, не като бъдещ план, а като текущ процес наред с оператора. В компании с по-сложни, по-малко стандартизирани продукти това все още е ограничено до пробни инсталации или изцяло остава човешка работа. Разликата не е в колко напреднала е технологията, а в колко предвидим е дефектът и колко тежко тежат последствията от грешка. Затова тази промяна никога не е въпрос на „включено или изключено“: тя е по задача, по продуктова линия, с човека на мястото, където решението има значение.
Това не е съвет за персонал и не е обосновка за решение относно назначаването на служители. Ако промяна в задачите има последствия за длъжности, за това важат собствени законови изисквания; те не се разглеждат тук.
За да видите как стои това за вашата собствена компания, е полезно да погледнете не само контрола на качеството, а цялостния набор от задачи, от които се състои работата. Безплатното бързо сканиране се състои от дванадесет въпроса, може да се премине без акаунт и дава индикация каква част от часовете във вашия профил могат днес да бъдат поети от AI. Пълното сканиране на работата, което разбива работата на компанията в детайли по задачи и капацитет в еквивалент на пълно работно време, все още е в процес на разработка.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.