Les exigences de qualité varient d’une chaîne de production industrielle à l’autre. Pour y répondre, les entreprises s’appuient généralement sur des contrôles de qualité manuels. Toutefois, celles-ci sont, en règle générale, sujettes aux erreurs, lourdes et coûteuses. Grâce à des solutions d’IA, le contrôle de la qualité peut être automatisé et fiable en temps réel et faire l’objet d’un compte rendu détaillé. Cela permet d’identifier et d’éviter rapidement et efficacement les erreurs de production et de logistique.

L’un des principaux domaines thématiques de l’IA est la reconnaissance d’images. Il s’agit, à son tour, de l’une des principales conditions préalables à l’assurance de la qualité fondée sur l’IA. L’évolution de la situation dans ce domaine a été très avancée au cours des dernières années. En raison du volume élevé des investissements, en particulier des grandes entreprises, la croissance du marché et l’éventail des applications n’ont cessé d’augmenter.

L’utilisation des systèmes automatisés d’assurance qualité devient également de plus en plus intéressante et économiquement plus intéressante pour les petites et moyennes entreprises.

Les systèmes de caméras intégrés dans la chaîne de production fournissent des images en temps réel des produits en cours de fabrication/transformé. Les logiciels de traitement d’images pour l’interprétation automatique d’images peuvent détecter, grâce à l’IA, des images d’erreurs spécifiques au produit (par exemple fissures, mauvaises pulvérisations, surnageants, écarts géométriques). À cette fin, des réseaux neuraux artificiels complexes sont entraînés, à l’aide d’un grand nombre d’exemples adaptés au contrôle de la qualité et à leurs spécifications individuelles, afin de répondre aux normes de production respectives.

Les algorithmes d’IA permettent également de détecter des erreurs mineures, souvent négligées dans le contrôle manuel de la qualité, avec une qualité fiable et permanente. Les rapports de qualité automatisés permettent d’établir des corrélations entre, par exemple, le réglage des machines dans le processus de production, les paramètres de l’environnement tels que la pression, la température ou d’autres paramètres similaires et la qualité qui en résulte, ce qui permet d’améliorer durablement le processus de production.

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