Más (marha)bőrét vinni a vásárra…
Az alapanyag – termék közötti kapcsolatot gyártási folyamatok sorozata képzi. Az alapanyag, valamint a folyamatközi minőség-ellenőrzés és biztosítás elengedhetetlen a minőségi termék gyártásához. Ám ezen minőségvizsgálati folyamatok során olyan emberi tényezők játszanak szerepet, mint a szubjektív vélemény, a pontatlanság, figyelmetlenség és fáradékonyság. A felsoroltak mind okai lehetnek egy vevői reklamációnak, és a gyártás során keletkező magas, néha több mint 60%-os veszteségnek.
Több szem többet lát… hagyományos gépi látás?
Partnerünk eleinte megduplázta a kritikus folyamatok eredménytermékének vizsgálóit, mellyel javulást ért el a kimeneten. A növekedés nem hozta az elvárásokat: a veszteség továbbra is 50% környékén mozgott, a vevő reklamációk csökkenésének mértéke sem volt meggyőző számukra.
Támaszkodtak ugyan hagyományos gépi látáson alapuló megoldásokra, de a kevésbé szabályos, „intuitív” megoldást igénylő problémák ennél többet igényeltek. (Kiszámíthatatlan eredetű és megjelenésű szennyeződés, sérülés, karcolás, repedés felismerése, körvonalának és méretének meghatározása stb.). Minden olyan automatizált megoldás, amely belső logikáját ember alakította ki (feltételek és ciklusok sorozatából), hagy maga után kívánni valót a gyorsaság és pontosság szempontjából.
„Ahhoz, hogy meggyőzd őket, legalább 10 szer jobbat kell kínálj…” Elon Musk
Az innovatív szikra partnerünk egy fiatal mérnökétől érkezett, aki meglátta a lehetőséget, és az elavult megoldások gyenge pontjait. A megoldást a 21. század automatikájában, a mesterséges intelligenciában találták meg végül. Gyárukba telepített rendszerünk 3 másodperc alatt vizsgálja meg a folyamathoz érkező alapanyagot, melyen 25 osztályos klasszifikációt és egyben szegmentációt végez. A fellelt sérülések típusát felismeri, és megállapítja annak formáját, méretét és körvonalát. Humán elődjeihez képest a veszteséget 37%-ra csökkentette egy lenyűgöző ROI-et eredményezve felhasználóinak.