AI saab üle võtta suure osa vaatamisest. AI ei saa üle võtta hindamist (heaks kiitmist või tagasi lükkamist), ja kindlasti mitte toote füüsilist eemaldamist või kohandamist. See on piirjoon, mis tuleneb kaheksast teljest: piltide tuvastamine on tänapäeval piisavalt arenenud, et signaliseerida kõrvalekaldeid, kuid otsus selle kohta, mis juhtub tagasi lükatud tootega, ja sellega kaasnev tegevus, jäävad inimese pärusmaaks.
Kolm telge on siin määravad: veakulud, vastavus ja ülesande füüsiline iseloom.
Veakulud saavad madala hinnangu, sest vahele jäänud viga toob kaasa otsest kahju: toode, mis läheb ukse taha, kuigi see ei vasta spetsifikatsioonile, võib tähendada kaebust, tagasikutsumist või ohutusriski. Sellise tagajärgedega ülesande puhul ei aktsepteeri ükski ettevõte süsteemi, mis otsustab iseseisvalt, ilma et keegi saaks sekkuda.
Vastavus saab võrdselt madala hinnangu. Kontrolliprotokollid on tihti fikseeritud kvaliteedijuhtimissüsteemis, mõnikord välise sertifitseerimise või seadusliku normi toel. Kes tagasi lükkab, peab seda saama põhjendada. See ei ole AI tehniline piirang, vaid raamistik, mis eeldab inimest, kes vastutab otsuse eest.
Füüsiline aspekt saab madala hinnangu, sest toote puudutamine, liigutamine või tagasi asetamine on tegevus tegelikus maailmas. Piltide tuvastamine näeb kõrvalekaldet, kuid ei sekku iseenesest.
Seevastu struktureeritus ja mahukus on soodsad tegurid: kontrolliprotokoll fikseeritud spetsifikatsioonide ja korduvate mõõtmistega on täpselt see töö laad, mille peale visuaalseid AI-mudeleid treenitakse. Suurte mahtude juures, näiteks tootmisliin, mis toodab tuhandeid identseid osi päevas, on selline muster süsteemile hästi äratuntav.
Ettevõttes, mis kontrollib väikeste osade mõõtmeid ja pinnadefekte, saab nägemissüsteem igat detaili pildistada ja mõõta ning omistada skoori või märgistuse. Operaator vaatab seejärel üle vaid märgistatud detailid ja otsustab, kas need lükata tagasi. See nihutab töö "igat detaili eraldi vaatamiselt" "eranditega tegelemisele". Vabanevad tunnid on rutiinses vaatamistöös; jäävad tunnid on piiripealsete juhtumite hindamisel ja tagasilükkamise põhjendamisel.
Ettevõttes, mis kontrollib keerukamaid tooteid, kus defekt ilmneb alles kokkupanekul või kus norm jätab tõlgendamisruumi, on olukord teine. Seal on hindamisruum suurem tegur ja AI-le langeva osa suurus väheneb võrreldes lihtsa, tugevalt standarditud kontrolliga.
Seadmed peavad olema valideeritud: kaamera või sensor, mis ei ole häälestatud õigele tolerantsile, annab vale kindlustunde, mitte kontrolli. Ja lõppvastutus tagasilükkamise korral lasub inimesel, mitte sellepärast, et AI ei suudaks selle hinnanguga sarnaneda, vaid kuna vale otsuse tagajärjed on liiga suured, et lasta neid kulgeda ilma inimese sekkumiseta. See on protsessiline nõue, mitte tehniline.
Kvaliteedikontroll ei ole eraldiseisev osa ahelast. Sissetulev kaup peab olema esmalt korrektselt registreeritud: kuidas sissetulevate kaupade vastuvõtmine ja registreerimine toimub, määrab, kas kontrollisüsteem üldse töötab õigete andmetega. Vastupidi, tagasilükkamine toidab tihti järgmist planeerimise etappi, näiteks tellimuse jaoks veel vajaliku ümberarvutust; vaadake, kuidas see seostub tellimuse materjalivajaduse arvutamisega. Ja struktuurne defekt tarnija juures mõjutab omakorda küsimust, kuidas ostutellimuste esitamine tarnijatele toimub, sest korduv tagasilükkamine on selle otsuse jaoks oluline teave.
Suurte mahtude ja selgete spetsifikatsioonidega ettevõtetes on piltide tuvastamine kvaliteedikontrolliks juba kasutusel, mitte tulevikuplaanina, vaid käimasoleva protsessina kõrvuti operaatoriga. Keerukamate, vähem standarditud toodetega ettevõtetes on see veel piiratud katsestendidega või jääb kogu töö inimeste kätte. Erinevus ei peitu selles, kui kaugel tehnoloogia on, vaid selles, kui prognoositav defekt on ja kui rasked on vea tagajärjed. Seepärast ei ole see nihe kunagi "sees või väljas" küsimus: see toimub ülesande ja tootmisliini kaupa, inimesega kohal seal, kus otsus loeb.
See ei ole personalinõustamine ega põhjendus otsuseks töötajate kasutamise kohta. Kui ülesannete nihe mõjutab ametikohti, kohaldatakse selle kohta eraldi seaduslikke nõudeid; neid siin ei käsitleta.
Selleks, et näha, kuidas see teie ettevõtte puhul on, on kasulik vaadata mitte ainult kvaliteedikontrolli, vaid kogu tööd moodustavate ülesannete tervikut. Tasuta kiirtest koosneb kaheteistkümnest küsimusest, on läbitav ilma kontot loomata ja annab hinnangu, kui suure osa tundidest teie profiilis saab AI täna üle võtta. Täielik töötest, mis jaotab ettevõtte töö detailselt ülesannete ja töötajate arvu (FTE) kaupa, on veel valmimisel.
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.