Hoe Virtunet een productiebedrijf hielp met het implementeren van een AI-gedreven kwaliteitscontrole systeem om defecten te detecteren en productiekosten te verlagen
Een toonaangevende Nederlandse producent van precisiecomponenten worstelde met uitdagingen in het consistente detecteren van productiedefecten in hun assemblageproces. Het bedrijf wilde de kwaliteitscontrole verbeteren, de operationele kosten verlagen en het aantal defecte producten dat klanten bereikte minimaliseren.
nauwkeurigheid in het detecteren van productiefouten
reductie in kwaliteitscontrolekosten
reductie in defecte producten bij klanten
De producent van precisiecomponenten kampte met verschillende uitdagingen in hun kwaliteitscontroleproces:
"We hadden een betrouwbaar team van kwaliteitscontroleurs, maar de menselijke factor bleef een uitdaging. Vermoeidheid, inconsistentie en de snelheid van onze productielijnen maakten het praktisch onmogelijk om 100% van de defecten te vinden. We zochten naar een oplossing die onze controlesystemen zou kunnen versterken zonder onze productie te vertragen."
— Directeur Operaties, Productiebedrijf
Virtunet ontwikkelde een geavanceerd computer vision-systeem dat naadloos integreerde in de bestaande productielijn, waardoor realtime kwaliteitscontrole mogelijk werd zonder de productie te vertragen.
We installeerden een set van high-definition camera's op strategische punten in de productielijn, die meerdere hoeken en aspecten van elk component vastlegden. Dit inclusief speciale belichting voor het versterken van subtiele defecten.
We ontwikkelden en trainden aangepaste convolutional neural networks (CNN's) op een uitgebreide dataset van zowel defecte als goede componenten, met focus op de specifieke productiefouten die relevant waren voor het bedrijf.
We implementeerden de verwerkingscapaciteit direct op de productievloer met behulp van edge computing apparaten, wat zorgde voor realtime analyse zonder vertraging in de productielijn.
Detectie van defecten triggerde een automatisch sorteersysteem dat problematische componenten direct uit de productielijn verwijderde en categoriseerde op basis van defecttype.
We ontwikkelden een gebruiksvriendelijk dashboard dat real-time inzicht gaf in kwaliteitsstatistieken, defecttypes en -frequenties, en alarmering voor ongewone patronen in productiefouten.
Het systeem werd ontworpen om doorlopend te leren van nieuwe defecten en feedback van kwaliteitscontroleurs, waardoor de nauwkeurigheid mettertijd bleef verbeteren.
De implementatie van het computer vision-systeem omvatte verschillende technische componenten die gezamenlijk een end-to-end oplossing vormden:
De implementatie volgde een gefaseerde aanpak die zorgt voor minimale verstoring van de productie en geleidelijke adoptie door het team:
Diepgaande analyse van het productieproces, identificatie van kritieke inspectiepunten, en verzameling van datasets met voorbeelden van defecten en goede componenten.
Installatie van een enkel inspectiestation op de productielijnen om de technologie te valideren en initiële modellen te trainen in een echte productieomgeving.
Training en verfijning van de computer vision modellen met de verzamelde data, iteratieve verbetering op basis van feedback van kwaliteitsexperts.
Installatie en configuratie van het complete systeem op alle productielijnen, integratie met bestaande systemen en training van operators.
Continue monitoring, modelverbetering, en optimalisatie van het systeem op basis van prestatiemetrieken en feedback van gebruikers.
"De gefaseerde implementatie was cruciaal voor ons succes. We konden het systeem testen en verfijnen zonder onze dagelijkse productie te verstoren. Het gaf onze teams ook de tijd om vertrouwd te raken met de technologie en te zien hoe het hun werk verbeterde in plaats van verving."
— Projectleider, Productiebedrijf
Na volledige implementatie en een operationele periode van negen maanden, heeft het computer vision-systeem aanzienlijke verbeteringen gebracht voor het productiebedrijf:
De totale investering in het computer vision-systeem (hardware, software, implementatie en training) werd terugverdiend binnen 11 maanden door:
Tijdens dit project hebben we verschillende waardevolle inzichten opgedaan die nuttig kunnen zijn voor vergelijkbare implementaties:
Samenwerking met ervaren kwaliteitscontroleurs was essentieel voor het identificeren van subtiele defecten die het AI-model moest leren herkennen.
Investeren in uitgebreide, goed gelabelde datasets van zowel goede als defecte producten was een sleutelfactor in de nauwkeurigheid van het systeem.
Productievloeren kunnen uitdagende omgevingen zijn. Factoren zoals belichting, trillingen en stof moesten worden meegenomen in het systeemontwerp.
De gefaseerde uitrol stelde ons in staat om het systeem te verfijnen en vertrouwen op te bouwen voordat we de volledige productie afhankelijk maakten van het systeem.
Het systeem werkt het beste als augmentatie van menselijke expertise, niet als volledige vervanging. Mensen zijn nog steeds cruciaal voor edge cases en interpretatie.
Wanneer productieprocessen evolueren, kunnen nieuwe typen defecten ontstaan. Continue training en monitoring zijn nodig om het systeem effectief te houden.
De implementatie van het computer vision-systeem voor kwaliteitscontrole heeft aangetoond dat AI-technologie aanzienlijke voordelen kan bieden voor productiebedrijven:
Bij Virtunet zien we computer vision niet alleen als een detectietool, maar als een complete kwaliteitsverbeteringsstrategie. Door een goed ontworpen AI-implementatie kunnen productiebedrijven niet alleen defecten effectiever vinden, maar ook de onderliggende oorzaken beter begrijpen en aanpakken. Het resultaat is een continu verbeterend productieproces dat resulteert in hogere kwaliteit, lagere kosten en tevreden klanten.
"We verwachtten een beter kwaliteitscontrole systeem, maar wat we kregen was een transformatie van ons hele kwaliteitsdenken. De data en inzichten die het systeem genereert, stellen ons in staat om proactief problemen aan te pakken voordat ze ontstaan. Dit is geen automatisering; het is een kwaliteitsrevolutie."
— CEO, Productiebedrijf