AI var uzņemties lielu daļu no vērošanas darba. AI nevar uzņemties noraidīšanu, un noteikti nevar fiziski izņemt vai pielāgot produktu. Tā ir robežlīnija, kas izriet no astoņām asīm: attēlu atpazīšana šodien ir attīstīta pietiekami tālu, lai signalizētu par novirzēm, bet lēmums par to, kas notiek ar noraidītu produktu, un ar to saistītā darbība, paliek pie cilvēka.
Trīs asis šeit ir izšķirošas: kļūdu izmaksas, atbilstība un uzdevuma fiziskais raksturs.
Kļūdu izmaksas vērtējamas zemu, jo palaists garām defekts nekavējoties rada kaitējumu: produkts, kas iziet pa durvīm, neatbilstot specifikācijai, var nozīmēt sūdzību, atsaukšanas akciju vai drošības risku. Uzdevumam ar tik nozīmīgām sekām neviens uzņēmums nepieņem sistēmu, kas pieņem lēmumus pašrocīgi, bez iespējas kādam iejaukties.
Atbilstība vērtējama tikpat zemu. Pārbaudes protokoli bieži ir noteikti kvalitātes vadības sistēmā, dažkārt ar ārējo sertifikāciju vai likumā noteiktu standartu tā pamatā. Tam, kurš noraida, jāspēj to pamatot. Tas nav AI tehniskais ierobežojums, bet ietvars, kas prasa, lai lēmumu uzņemtos cilvēks.
Fizisks raksturs vērtējams zemu, jo produkta pieskāriens, pārvietošana vai atlikšana atpakaļ ir darbība reālajā pasaulē. Attēlu atpazīšana redz novirzi, bet pati par sevi neiejaucas.
Turpretī strukturētība un apjoms izkrīt labvēlīgi: pārbaudes protokols ar fiksētām specifikācijām un atkārtotiem mērījumiem ir tieši tāds darbs, uz kādu tiek treniņoti vizuālie AI modeļi. Pie augstiem apjomiem, piemēram, ražošanas līnijā, kas dienā piegādā tūkstošiem identisku detaļu, sistēma šo modeli var labi atpazīt.
Uzņēmumā, kas pārbauda mazas detaļas pēc izmēriem un virsmas defektiem, redzes sistēma var nofotografēt un nomērīt katru gabalu, un piešķirt tam vērtējumu vai atzīmi. Operators pēc tam skata tikai atzīmētos gabalus un lemj par noraidīšanu. Tas pārvirza darbu no "katra gabala atsevišķas apskates" uz "izņēmumu vērtēšanu." Atbrīvotās stundas ir rutīnas vērošanas darbā; palikušās stundas ir robežgadījumu vērtēšanā un noraidīšanas pamatošanā.
Uzņēmumā, kas pārbauda sarežģītākus produktus, kur defekts kļūst redzams tikai montāžas laikā vai kur standarts atstāj vietu interpretācijai, situācija ir citāda. Tur spriešanas telpa ir lielāks faktors, un daļa, ko AI var uzņemties, ir mazāka nekā vienkāršas, stingri standartizētas kontroles gadījumā.
Aparatūrai jābūt validētai: kamera vai sensors, kas nav noskaņots uz pareizo pielaidi, dod ilūziju par kontroli, nevis paš kontroli. Un galīgā atbildība par noraidīšanu paliek pie cilvēka, ne tāpēc, ka AI nespētu tuvoties šim spriedumam, bet tāpēc, ka kļūdaina lēmuma sekas ir pārāk lielas, lai to atstātu bez cilvēka iesaistes. Tā ir procesuāla prasība, nevis tehniska.
Kvalitātes kontrole nav atrauta no pārējās ķēdes. Tam, kas nāk iekšā, vispirms jābūt pareizi reģistrētam: kā notiek ienākošo preču pieņemšana un reģistrēšana, nosaka, vai pārbaudes sistēma vispār strādā ar pareiziem datiem. Un pretēji - noraidīšana bieži baro nākamo soli plānošanā, piemēram, pārrēķinu par to, kas pasūtījumam vēl nepieciešams; skatiet, kā tas saskan ar materiālu vajadzības aprēķināšanu pēc pasūtījuma. Un strukturāls defekts pie piegādātāja atkal skar jautājumu, kā tiek risināta pirkuma pasūtījumu izvietošana piegādātājiem, jo atkārtota noraidīšana ir būtiska informācija šai izvēlei.
Uzņēmumos ar augstiem apjomiem un skaidrām specifikācijām attēlu atpazīšana kvalitātes kontrolei šodien jau ir lietošanā, ne kā plāns nākotnei, bet kā notiekošs process līdzās operatoram. Uzņēmumos ar sarežģītākiem, mazāk standartizētiem produktiem tas joprojām aprobežojas ar izmēģinājuma iekārtām vai paliek pilnībā cilvēku darbs. Atšķirība nav tajā, cik tālu tehnoloģija ir attīstīta, bet tajā, cik prognozējams ir defekts un cik smagas ir kļūdas sekas. Tāpēc šīs pārmaiņas nekad nav "ieslēgts vai izslēgts" jautājums: tas notiek pa uzdevumiem, pa produktu līnijām, ar cilvēku tajā vietā, kur lēmums ir svarīgs.
Tas nav personāla ieteikums un nav pamatojums lēmumam par darbinieku nodarbinātību. Ja pārmaiņas uzdevumos ietekmē amatus, uz to attiecas savi likumā noteiktie prasības; tās šeit netiek aplūkotas.
Lai redzētu, kā tas ir jūsu pašu uzņēmumā, ir lietderīgi skatīties nevis tikai uz kvalitātes kontroli, bet uz visu uzdevumu kopumu, no kā darbs sastāv. Bezmaksas ātrā pārbaude sastāv no divpadsmit jautājumiem, to var izpildīt bez konta, un tā sniedz norādi, kādu daļu no stundām jūsu profilā AI šodien var uzņemties. Pilna darba analīze, kas uzņēmuma darbu detalizēti sadala pa uzdevumiem un pilnas darba slodzes (FTE) kapacitāti, joprojām ir izstrādes procesā.
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.