ເຄື່ອງກວດຈັບດ້ວຍຮູບພາບຊ່ວຍໃນການກວດກາຄຸນນະພາບອັດຕະໂນມັດແນວໃດ?

ສະຖານທີ່ຜະລິດທີ່ທັນສະໄໝໃນປັດຈຸບັນເລີ່ມພົວພັນຢ່າງເຂັ້ມແຂງກັບລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ທັນສະໄໝເພື່ອຮັກສາມາດຕະຖານຄຸນນະພາບທີ່ສົມໍ່າສະເໝືອນກັນທົ່ວທັງແຖວການຜະລິດ. ການບູລະນາການເຕັກໂນໂລຊີການຖ່າຍຮູບທີ່ສຸກເສີນເຂົ້າກັບປັນญาຈຳລອງ (AI) ໄດ້ປ່ຽນແປງວິທີການທີ່ຜູ້ຜະລິດເຂົ້າຫາຂະບວນການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບຢ່າງສິ້ນເຊີງ. ເຄື່ອງການກວດຈັບທາງດ້ານທັດສະນະເປັນເຄື່ອງມືຫຼັກຂອງລະບົບການກວດສອບອັດຕະໂນມັດໃນປັດຈຸບັນ ໂດຍໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມໄວທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນໃນການກວດພົບຂໍ້ບົກເບີ່ນ ວັດແທກມິຕິ ແລະ ຢືນຢັນຂໍ້ກຳນົດຂອງຜະລິດຕະພັນ. ລະບົບອັດຈະສະຈັນເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຈຳເປັນຢ່າງຍິ່ງສຳລັບຜູ້ຜະລິດທີ່ມຸ່ງໝັ້ນທີ່ຈະຂັບໄລ່ຂໍ້ຜິດພາດຂອງມະນຸດອອກຈາກຂະບວນການ ໃນເວລາທີ່ຍັງຄົງຮັກສາມາດຕະຖານຄຸນນະພາບສູງສຸດໃນການດຳເນີນງານຂອງພວກເຂົາ.

ເຕັກໂນໂລຊີຫຼັກທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງລະບົບການກວດຈັບທາງດ້ານທັດສະນະ

ການບູລະນາການເຄື່ອງຖ່າຍຮູບ ແລະ ເຊັນເຊີທີ່ທັນສະໄໝ

ພື້ນຖານຂອງເຄື່ອງການການສັງເກດທາງດ້ານທັດສະນະທີ່ມີປະສິດທິຜົນໃດໆ ຢູ່ທີ່ແຖວກ້ອງ ແລະ ເຊັນເຊີທີ່ສຸກເສີນ. ກ້ອງອຸດສາຫະກຳທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງຈັບຮູບພາບລາຍລະອຽດໄດ້ຢ່າງໄວວ່າ, ເຊິ່ງມັກຈະປະມວນຜົນພາບຫຼາຍພານທີ່ຕໍ່ວິນາທີເພື່ອຕາມທັນກັບແຖວການຜະລິດທີ່ເຄື່ອນໄຫວໄວ. ກ້ອງເຫຼົ່ານີ້ໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີການຖ່າຍຮູບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ລວມທັງ ແສງທີ່ເຫັນໄດ້, ແສງອິນຟຣາເຣດ ແລະ ແສງອຸລະຕຣາໄ violate ເພື່ອສັງເກດຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ເຊິ່ງອາດຈະບໍ່ເຫັນໄດ້ດ້ວຍລະບົບເລນສະທີ່ມາດຕະຖານ. ການບັນຈຸເຊັນເຊີທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍປະເພດເຂົ້າກັບກັນ ໃຫ້ເຄື່ອງການການສັງເກດທາງດ້ານທັດສະນະເຄື່ອງດຽວສາມາດປະຕິບັດການກວດສອບຢ່າງລະອຽດຕໍ່ລັກສະນະຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ເຕັກໂນໂລຢີເຊີດສະເຕີທີ່ທັນສະໄໝຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ໃຊ້ການຮູ້ຈັກດ້ວຍຕາສາມາດປະເມີນບໍ່ຄວາມບົກບ່ອນທີ່ເລັກທີ່ສຸດ, ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງສີ, ຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງຂອງຂະໜາດ, ແລະ ຄວາມບໍ່ເລືອນຂອງພື້ນຜິວດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ດີເລີດ. ເຊີດສະເຕີ CMOS ແລະ CCD ທີ່ທັນສະໄໝໃຫ້ຄວາມໄວ້ວາງທີ່ຈຳເປັນໃນການປະເມີນບໍ່ຄວາມບົກບ່ອນທີ່ບໍ່ເດັ່ນຊັດ ໂດຍຍັງຮັກສາຄວາມໄວໃນການປະມວນຜົນທີ່ຈຳເປັນສຳລັບການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບໃນເວລາຈິງ. ການປະສົມປະສານກັນລະຫວ່າງການຖ່າຍຮູບທີ່ມີຄວາມໄວສູງກັບເລນສ໌ທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ ສົ່ງຜົນໃຫ້ທຸກໆຜະລິດຕະພັນທີ່ຜ່ານເຂດການກວດສອບໄດ້ຮັບການປະເມີນຢ່າງລະອຽດ ໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການຜະລິດຊ້າລົງ.

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ ການຮູ້ຈັກຮູບແບບ

ອັລກີຣີດີມທີ່ປະສົມດ້ວຍປັນຍາຈຳລອງເປັນສ່ວນຫຼັກດ້ານການວິເຄາະຂອງເຄື່ອງການກວດພົບທາງດ້ານທັດສະນະໃນປັດຈຸບັນ ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່ຫຼວງ ແລະ ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວເອງໄປຕາມເວລາທີ່ຜ່ານໄປ ເຄື່ອງຂ່າຍການຮຽນຮູ້ເລິກ (Deep learning networks) ຈະປະມວນຜົນຮູບພາບທີ່ຖືກຈັບໄດ້ເພື່ອຈັບຈຸດທີ່ເປັນຮູບແບບ ຈຸດທີ່ບໍ່ປົກກະຕິ ແລະ ຂໍ້ບົກຂາດດ້ວຍຄວາມຊຳນິຊຳນານທີ່ເພີ່ມຂື້ນເລື່ອຍໆ ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດແຍກແຍະລະຫວ່າງຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ຍອມຮັບໄດ້ໃນຂອບເຂດຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຜະລິດ ແລະ ບັນຫາຄຸນນະພາບທີ່ແທ້ຈິງທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການດູແລທັນທີ ຄວາມສາມາດຂອງການຮຽນຮູ້ຈາກເຄື່ອງ (Machine learning) ໃຫ້ເຄື່ອງການກວດພົບທາງດ້ານທັດສະນະສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບເສັ້ນທາງຜະລິດຕະພັນໃໝ່ ແລະ ມາດຕະຖານຄຸນນະພາບທີ່ປ່ຽນແປງໄປ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີການຂຽນໂປຣແກຣມໃໝ່ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ

ເຕັກໂນໂລຢີການຮູ້ຈັກຮູບແບບຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງຈັກການສັງເກດທາງດ້ານທັດສະນະສາມາດປະຕິບັດການວິເຄາະທີ່ສັບສົນ ໂດຍການເປີຽບທຽບກັບມາດຕະຖານອ້າງອີງ ແລະ ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສ້າງຖານຂໍ້ມູນທີ່ຄົບຖ້ວນຂອງລັກສະນະຜະລິດຕະພັນທີ່ຍອມຮັບໄດ້ ແລະ ບໍ່ຍອມຮັບໄດ້ ໂດຍການປັບປຸງຂະບວນການຕັດສິນໃຈຂອງຕົນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ຄວາມສາມາດທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້ນີ້ຮັບປະກັນວ່າການກວດສອບຄຸນນະພາບຈະກາຍເປັນໄປຢ່າງຖືກຕ້ອງ ແລະ ເຊື່ອຖືໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນເມື່ອລະບົບໄດ້ຮັບປະສົບການຈາກຂະບວນການຜະລິດທີ່ເຈາະຈົງ ແລະ ການປ່ຽນແປງຂອງຜະລິດຕະພັນ.

ຍຸດທະສາດການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດສຳລັບສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດ

ການປະສານກັບລິນສັນຍາການຜົນิตທີ່ມີຢູ່

ການຕິດຕັ້ງເຄື່ອງມືການສະແດງຜົນທີ່ສາມາດເຫັນໄດ້ຢ່າງປະສົບຜົນຕ້ອງໃຊ້ການພິຈາລະນາຢ່າງລະອຽດເຖິງຂະບວນການຜະລິດທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ ແລະ ສິ່ງອຳນວຍຄວາມສະດວກພື້ນຖານ. ຜູ້ຜະລິດຈະຕ້ອງປະເມີນລະບົບເຄື່ອງສົ່ງ (conveyor systems) ທີ່ມີຢູ່, ສະພາບແວດລ້ອມດ້ານແສງສະຫວ່າງ, ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານພື້ນທີ່ເພື່ອກຳນົດຈຸດທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດ ແລະ ການຈັດຕັ້ງທີ່ເໝາະສົມສຳລັບອຸປະກອນການກວດສອບ. ຂະບວນການການເຊື່ອມຕໍ່ມັກຈະປະກອບດ້ວຍການຮ່ວມມືລະຫວ່າງວິສະວະກອນດ້ານການຜະລິດ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ, ແລະ ຜູ້ສະໜອງເຕັກໂນໂລຊີເພື່ອໃຫ້ການດຳເນີນງານເປັນໄປຢ່າງລຽບງ່າຍໂດຍບໍ່ຮີ້ນຮາອັນຕະລາຍຕໍ່ຂະບວນການຜະລິດທີ່ໄດ້ຖືກຈັດຕັ້ງຂຶ້ນແລ້ວ.

ການຈັດຕັ້ງເຄື່ອງການການຮູ້ຈັກທາງດ້ານທັດສະນະຢູ່ບ່ອນທີ່ສຳຄັນຕໍ່ການກວດສອບ ຈະເຮັດໃຫ້ປະສິດທິຜົນຂອງມັນສູງສຸດ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມໄວໃນການຜະລິດ. ຈຸດທີ່ນິຍົມຕິດຕັ້ງເຄື່ອງການເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນປະກອບດ້ວຍ: ຈຸດກວດສອບຫຼັງຈາກການປະກອບ, ແຖວການຫໍ່ຫຸ້ມ, ແລະ ຈຸດກວດສອບສຸດທ້າຍ ໂດຍທີ່ການຢືນຢັນຄຸນນະພາບຢ່າງເຕັມຮູບແບບເປັນສິ່ງຈຳເປັນ. ຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງລະບົບການຮູ້ຈັກທາງດ້ານທັດສະນະໃນປັດຈຸບັນ ໃຫ້ຄວາມເປັນໄປໄດ້ທັງການກວດສອບໃນແຖວການຜະລິດ (inline) ແລະ ການກວດສອບທີ່ຢູ່ນອກແຖວການຜະລິດ (offline) ເຊິ່ງເປັນການໃຫ້ທາງເລືອກທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດຕໍ່ຄວາມຕ້ອງການດ້ານການດຳເນີນງານຂອງຜູ້ຜະລິດແຕ່ລະແຫ່ງ.

ການປັບແຕ່ງໃຫ້ເໝາະສົມຕໍ່ການນຳໃຊ້ໃນອຸດສາຫະກຳເฉພາະ

ແຕ່ລະຂະແໜງການຜະລິດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ຕ້ອງການການຈັດຕັ້ງທີ່ເປັນເອກະລັກ ແລະ ຄວາມສາມາດທີ່ເປັນເອກະລັກຈາກເຄື່ອງການການຮູ້ຈັກດ້ວຍທາງດ້ານທັດສະນະ. ຜູ້ຜະລິດຢານະຍົນໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງມິຕິ (dimensional accuracy) ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງພື້ນໜ້າ (surface finish quality), ໃນຂະນະທີ່ບໍລິສັດຢາໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບການກວດຫາສິ່ງປົນເປື້ອນ ແລະ ຄວາມເປັນປະກົດຂອງການຫໍ່ຫຸ້ມ. ຜູ້ຜະລິດອຸປະກອນໄຟຟ້າ ຕ້ອງການລະບົບທີ່ສາມາດຈັບເອົາຂໍ້ບົກເບີ່ນທີ່ມີຂະໜາດນ້ອຍຫຼາຍ (microscopic defects) ໃນບ່ອນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ວົງຈອນ (circuit boards) ແລະ ການປະກອບອຸປະກອນ. ການນຳໃຊ້ໃນແຕ່ລະອຸດສາຫະກຳ ຕ້ອງການການຈັດຕັ້ງທາງດ້ານເລນ (optical configurations), ລະບົບສະຫວ່າງ (lighting setups), ແລະ ອັລກົຣິດທຶມການວິເຄາະ (analytical algorithms) ທີ່ຖືກປັບແຕ່ງໃຫ້ເໝາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການດ້ານຄຸນນະພາບທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງເຂົາ.

ຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງເຄື່ອງການການສັງເກດທາງດ້ານທັດສະນະທີ່ທັນສະໄໝ ໃຫ້ຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນການປັບແຕ່ງຢ່າງກວ້າງຂວາງຜ່ານການຕັ້ງຄ່າຊອບແວ ແລະ ການປັບປຸງດ້ານຮ່າງກາຍ. ຜູ້ຜະລິດສາມາດນຳໃຊ້ໂປຼໂຕຄອນການກວດສອບທີ່ເໝາະສົມຕາມອຸດສາຫະກຳ ປັບຄ່າຄວາມອ່ອນໄຫວໃຫ້ເໝາະສົມກັບປະເພດຜະລິດຕະພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ແລະ ຕັ້ງຄ່າຮູບແບບການລາຍງານທີ່ເປັນເອກະລັກ ເຊິ່ງສອດຄ່ອງກັບລະບົບຈັດການຄຸນນະພາບຂອງພວກເຂົາ. ຄວາມຍືດຫຼຸ່ນນີ້ຮັບປະກັນວ່າເຕັກໂນໂລຢີການສັງເກດທາງດ້ານທັດສະນະສາມາດຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການທີ່ຫຼາກຫຼາຍຂອງອຸດສາຫະກຳການຜະລິດຕ່າງໆ ໂດຍທີ່ຮັກສາມາດຕະຖານການປະຕິບັດງານທີ່ເປັນເອກະລັກ.

ປະໂຫຍດດ້ານການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ ແລະ ເກນການປະຕິບັດ

ການປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມສອດຄ່ອງ

ການນຳເອົາເຄື່ອງຈັກການຮູ້ສຶກດ້ວຍຕາມາໃຊ້ງານ ສ້າງຄວາມກ້າວໜ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນດ້ານຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກວດສອບ ເມື່ອທຽບກັບວິທີການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບແບບດັ້ງເດີມທີ່ເຮັດດ້ວຍມື. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ກຳຈັດປັດໄຈທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມແຕກຕ່າງ ແລະ ຄວາມເຫຼື່ອມລ້າຂອງຜູ້ກວດສອບທີ່ເປັນມະນຸດ, ໂດຍໃຫ້ເກົ້າເຕົ້າການປະເມີນຜົນທີ່ສອດຄ່ອງກັນທັ້ງໝົດໃນທຸກໆການເຮັດວຽກ. ການວິເຄາະເຊິ່ງອີງໃສ່ຂໍ້ມູນສະຖິຕິສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ການກວດສອບດ້ວຍຕາແບບອັດຕະໂນມັດສາມາດບັນລຸອັດຕາຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ເກີນ 99.5% ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມໄວໃນການກວດສອບໄວ້ໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າການກວດສອບດ້ວຍມື.

ຄວາມສອດຄ່ອງໃນການປະເມີນຄຸນນະພາບເປັນສິ່ງທີ່ສຳຄັນເປັນຢ່າງຍິ່ງສຳລັບຜູ້ຜະລິດທີ່ໃຫ້ບໍລິການອຸດສາຫະກຳທີ່ຢູ່ໃຕ້ການຄຸມຄຸມ ຫຼື ຮັກສາຂໍ້ກຳນົດທີ່ເຂັ້ມງວດຈາກລູກຄ້າ. A visual detection machine ໃຫ້ການປະເມີນຜົນທີ່ເປັນວັດຖຸ ແລະ ສາມາດທົດສອບຄືນໄດ້ ເຊິ່ງກຳຈັດການຕີຄວາມຫຼາຍໃບ ແລະ ມີປະສິດທິຜົນໃນການຮັກສາມາດຕະຖານຄຸນນະພາບທີ່ເປັນເອກະພາບທົ່ວທັງຂະບວນການຜະລິດ. ຄວາມສອດຄ່ອງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມບໍ່ພໍໃຈຈາກລູກຄ້າ, ຄຳຮ້ອງສິດໃນການຮັບປະກັນ, ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເກີດຈາກຄວາມລົ້ມເຫຼວດ້ານຄຸນນະພາບໃນຕະຫຼາດ.

ການຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນ ແລະ ການປັບປຸງປະສິດທິພາບ

ປະໂຫຍດດ້ານເສດຖະກິດຈາກການນຳໃຊ້ເຄື່ອງການການກວດສອບດ້ວຍທາງດ້ານທັດສະນະນີ້ມີຫຼາຍກວ່າຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເບື້ອງຕົ້ນສຳລັບອຸປະກອນ ເນື່ອງຈາກການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການແຮງງານ, ອັດຕາຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ບໍ່ດີຫຼຸດລົງ, ແລະປະສິດທິພາບທີ່ດີຂຶ້ນຂອງອຸປະກອນທັງໝົດ. ລະບົບການກວດສອບອັດຕະໂນມັດເຮັດວຽກຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໂດຍບໍ່ຕ້ອງພັກ, ບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສຳລັບເວລາເຮັດວຽກເພີ່ມ, ຫຼືຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານການຝຶກອົບຮົມທີ່ເກີດຂື້ນຈາກການນຳໃຊ້ຜູ້ກວດສອບທີ່ເປັນມະນຸດ. ການກວດພົບ ແລະ ນຳອອກຜະລິດຕະພັນທີ່ບໍ່ດີໄດ້ຢ່າງໄວວາຈະຊ່ວຍປ້ອງກັນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເກີດຂື້ນໃນຂະບວນການຜະລິດຕໍ່ໄປ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍວັດຖຸດິບໃນທັງໝົດຂອງຂະບວນການຜະລິດ.

ການປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນໄລຍະຍາວເກີດຂື້ນຈາກການຄວບຄຸມຂະບວນການທີ່ດີຂື້ນ ແລະ ການຫຼຸດຜ່ອນເຫດການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄຸນນະພາບ. ເຄື່ອງການກວດສອບດ້ວຍທາງດ້ານທັດສະນະໃຫ້ຂໍ້ມູນປ້ອນກັບຜູ້ປະຕິບັດງານການຜະລິດໃນເວລາຈິງ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ເກີດການປັບປຸງທັນທີເພື່ອປ້ອງກັນການຜະລິດຜະລິດຕະພັນທີ່ບໍ່ດີເພີ່ມເຕີມ. ວິທີການຈັດການຄຸນນະພາບແບບເປັນກິດຈະກຳລ່ວງໆນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະຕິເສດຊຸດຜະລິດ, ການຄືນສິນຄ້າຈາກລູກຄ້າ, ແລະ ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງບັນຫາທາງດ້ານຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ເກີດຈາກຄວາມລົ້ມເຫຼວດ້ານຄຸນນະພາບ.

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະການລາຍງານໃນເວລາຈິງ

ການເຊື່ອມໂຍງການຄວບຄຸມຂະບວນການທາງສະຖິຕິ

ເຄື່ອງມືການສັງເກດທີ່ທັນສະໄໝສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຮວມຫຼາຍດ້ານ ເຊິ່ງສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ໄດ້ຢ່າງລຽບງ່າຍກັບລະບົບຄວບຄຸມຂະບວນການດ້ານສະຖິຕິ (SPC) ແລະ ຊອບແວຈັດການຄຸນນະພາບ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຕິດຕາມອັດຕາຂໍ້ບົກຜ່ອງ, ສາມາດປະກົດບັນຫາທີ່ເກີດຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ແລະ ໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ຊ່ວຍຄາດເດົາເພື່ອໃຫ້ສາມາດດຳເນີນການບໍາລຸງຮັກສາແລະປັບປຸງຂະບວນການໄດ້ຢ່າງທັນເວລາ. ຄວາມສາມາດໃນການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຈັດການດ້ານຄຸນນະພາບສາມາດປະກົດບັນຫາທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງຜົນຕໍ່ຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນ ຫຼື ປະສິດທິພາບຂອງການຜະລິດ.

ເຄື່ອງມືສະແດງຂໍ້ມູນຊ່ວຍສະແດງຜົນການກວດສອບໃນຮູບແບບທີ່ເຮັດໃຫ້ການμຕັດສິນໃຈຢ່າງໄວວາ ແລະ ການວິເຄາະແນວໂນ້ມເປັນໄປໄດ້ງ່າຍ. ເຄື່ອງມືການສັງເກດທີ່ໃຊ້ເທັກໂນໂລຊີມືຖືສາມາດສ້າງລາຍງານອັດຕະໂນມັດ, ສົ່ງການເຕືອນເມື່ອເງື່ອນໄຂອອກຈາກຂອບເຂດທີ່ກຳນົດ, ແລະ ຮັກສາບັນທຶກປະຫວັດສາດຢ່າງລະອຽດເພື່ອການປະກັນຄຸນນະພາບ ແລະ ການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ວິທີການຈັດການຄຸນນະພາບທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດສາມາດຕັດສິນໃຈຢ່າງມີເຫດຜົນໂດຍອີງໃສ່ຫຼັກຖານທີ່ເປັນວັດຖຸ ແທນທີ່ຈະເປັນການສັງເກດທີ່ອີງໃສ່ຄວາມຮູ້ສຶກສ່ວນຕົວ.

ຄວາມສາມາດໃນການຕິດຕາມແລະເອກະສານ

ຄວາມຕ້ອງການດ້ານການປະກັນຄຸນນະພາບຂອງກົດໝາຍໃນຫຼາຍອຸດສາຫະກຳຕ້ອງການເອກະສານທີ່ຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຢ່າງເຕັມຮູບແບບ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການຕິດຕາມກິດຈະກຳການປະກັນຄຸນນະພາບ. ເຄື່ອງການກວດສອບທີ່ໃຊ້ການເບິ່ງເຫັນຈະບັນທຶກ ແລະ ຈັດເກັບບັນທຶກການກວດສອບຢ່າງລະອຽດໂດຍອັດຕະໂນມັດ ລວມທັງເວລາ, ຮູບພາບທີ່ບັນທຶກໄວ້, ແລະ ການຈັດປະເພດຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນແຕ່ລະຊິ້ນທີ່ຖືກກວດສອບ. ການບັນທຶກເອກະສານອັດຕະໂນມັດນີ້ຈະປະຢຸດການບັນທຶກດ້ວຍມື ແລະ ມີປະສິດທິພາບໃນການຮັບປະກັນເສັ້ນທາງການກວດສອບທີ່ຄົບຖ້ວນສຳລັບຈຸດປະສົງດ້ານການປະກັນຄຸນນະພາບ.

ຄຸນສົມບັດຂັ້ນສູງດ້ານຄວາມສາມາດໃນການຕິດຕາມຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດສາມາດເຊື່ອມໂຍງບັນຫາດ້ານຄຸນນະພາບກັບປັດໄຈການຜະລິດທີ່ເຈາະຈົງ, ຊຸດວັດຖຸດິບ, ແລະ ການມອບໝາຍງານໃຫ້ແກ່ຜູ້ປະຕິບັດງານ. ເມື່ອເກີດບັນຫາດ້ານຄຸນນະພາບ, ຂໍ້ມູນຈາກເຄື່ອງການກວດສອບທີ່ໃຊ້ການເບິ່ງເຫັນຈະໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນຄ່າສຳລັບການສືບສວນ ເຊິ່ງຊ່ວຍໃນການກຳນົດເຫດຜູ້ກ່ອນເກີດບັນຫາ ແລະ ດຳເນີນການປັບປຸງທີ່ມີປະສິດທິຜົນ. ຄວາມສາມາດໃນການບັນທຶກເອກະສານຢ່າງຄົບຖ້ວນນີ້ສະໜັບສະໜູນຄວາມພະຍາຍາມໃນການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າໄດ້ປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານຄຸນນະພາບຂອງອຸດສາຫະກຳ.

ການພັດທະນາໃນອະນາຄົດຂອງເຕັກໂນໂລຢີການຮູ້ຈັກດ້ວຍຕາ

ການພັດທະນາຂອງປັນຍາຈຳລອງ

ການພັດທະນາຂອງປັນຍາຈຳລອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ໄດ້ປັບປຸງຄວາມສາມາດຂອງເຄື່ອງຈັກການຮູ້ຈັກດ້ວຍຕາ ຜ່ານການຮູ້ຈັກຮູບແບບທີ່ດີຂຶ້ນ, ຄວາມໄວໃນການປະມວນຜົນທີ່ເລີງຂຶ້ນ, ແລະ ອັລກົຣິດີມການຈັດປະເພດຂໍ້ບົກບ່ອນທີ່ຊັ້ນສູງຂຶ້ນ. ເຕັກໂນໂລຢີໃໝ່ໆ ເຊັ່ນ: ການຄິດໄລ່ທີ່ເຂດດົນເດີ່ນ (edge computing) ໃຫ້ຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນການປະມວນຜົນ AI ໃນເວລາຈິງ ໂດຍກົງພາຍໃນລະບົບການກວດສອບ, ລົດລາຄາເວລາການລ່າຊ້າ (latency) ແລະ ປັບປຸງເວລາການຕອບສະຫນອງສຳລັບການμຕັດສິນໃຈທີ່ສຳຄັນດ້ານຄຸນນະພາບ. ການພັດທະນາເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງຈັກການຮູ້ຈັກດ້ວຍຕາສາມາດຈັດການກັບໝວດງານການກວດສອບທີ່ສັບສົນຫຼາຍຂຶ້ນເລື່ອຍໆ ໂດຍຍັງຮັກສາຄວາມໄວທີ່ຈຳເປັນສຳລັບການຜະລິດໃນປະລິມານສູງ.

ການພັດທະນາ AI ອັນເປັນອະນາຄົດ ສັນຍາວ່າຈະນຳເອົາຄວາມເປັນອິດສະຫຼະທີ່ສູງຂຶ້ນໄປໃຊ້ໃນລະບົບການຮູ້ຈັກດ້ວຍຕາ (visual detection systems) ໂດຍເຄື່ອງຈັກຈະສາມາດຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງ ແລະ ປັບຕົວເຂົ້າກັບຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຜະລິດຕະພັນໃໝ່ໆ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີການເຂົ້າມາຂອງມະນຸດ. ລະບົບເຄືອຂ່າຍປະສາດທີ່ທັນສະໄໝຈະເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງການຮູ້ຈັກດ້ວຍຕາສາມາດປະຕິບັດການວິເຄາະໃນບໍລິບົດ (contextual analysis) ໄດ້ ເຊິ່ງຈະເຂົ້າໃຈບໍ່ພຽງແຕ່ວ່າມີຂໍ້ບົກເບື່ອນໃດແດ່ເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງເຂົ້າໃຈດ້ວຍວ່າຂໍ້ບົກເບື່ອນດັ່ງກ່າວອາດຈະມີຜົນກະທົບຕໍ່ປະສິດທິພາບຂອງຜະລິດຕະພັນ ແລະ ຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າຢ່າງໃດ. ການພັດທະນາໄປສູ່ລະບົບຄຸນນະພາບທີ່ມີປັນຍານີ້ ແມ່ນເປັນການກ້າວຫນ້າທີ່ສຳຄັນຫຼາຍໃນດ້ານເຕັກໂນໂລຢີການຜະລິດ.

ການບູລະນະກັບແນວຄິດຂອງອຸດສາຫະກຳ 4.0

ການປະສົມປະສານຂອງເຕັກໂນໂລຢີການຮູ້ຈັກດ້ວຍຕາກັບຫຼັກການຂອງອຸດສາຫະກຳ 4.0 ເຮັດໃຫ້ເກີດໂອກາດສຳລັບການບູລິມິດທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນລະຫວ່າງລະບົບການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ ແລະ ການດຳເນີນງານການຜະລິດທີ່ກວ້າງຂວາງຂຶ້ນ. ເຄື່ອງການຮູ້ຈັກດ້ວຍຕາທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນຈະສື່ສານໂດຍກົງກັບອຸປະກອນການຜະລິດ, ລະບົບຫຼັກສູດການຈັດສົ່ງ, ແລະ ຊອບແວແຜນການຈັດຕັ້ງຊັບພະຍາກອນຂອງວິສາຫະກິດ (ERP) ເພື່ອສ້າງເປັນເຄືອຂ່າຍການຜະລິດທີ່ຄົບຖ້ວນ. ການເຊື່ອມຕໍ່ນີ້ເຮັດໃຫ້ສາມາດປັບປຸງເງື່ອນໄຂການຜະລິດອັດຕະໂນມັດຕາມຂໍ້ມູນການປະເມີນຄຸນນະພາບ ແລະ ສະໜັບສະໜູນຍຸດທະສາດການບໍາຮັກສາທີ່ຄາດການໄດ້.

ສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດອັດຈະລິຍະທີ່ທັນສະໄໝຈະນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຈາກເຄື່ອງການການຮູ້ຈັກດ້ວຍຕາເພື່ອປັບປຸງຂະບວນການຜະລິດທັງໝົດ ເລີ່ມຈາກການເລືອກວັດຖຸດິບຈົນເຖິງການຈັດສົ່ງຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍ ການປະສົມປະສານຂໍ້ມູນຄຸນນະພາບເຂົ້າກັບຕົວຊີ້ວັດດ້ານການດຳເນີນງານຈະຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດບັນລຸລະດັບປະສິດທິພາບໃໝ່ ໃນເວລາທີ່ຍັງຮັກສາຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນທີ່ຢູ່ໃນລະດັບສູງສຸດ ວິທີການທັງໝົດນີ້ໃນການປັບປຸງການຜະລິດເປັນທິດສະດີໃໝ່ຂອງລະບົບອັດຕະໂນມັດດ້ານອຸດສາຫະກຳ ແລະ ລະບົບຈັດການຄຸນນະພາບ

ຄຳຖາມທີ່ຖາມບໍ່ຍາກ

ເຄື່ອງການການຮູ້ຈັກດ້ວຍຕາສາມາດຈັບເອົາຂໍ້ບົກເບີ່ນປະເພດໃດໄດ້ບໍ່

ເຄື່ອງຈັກການກວດສອບດ້ວຍຕາເຫັນສາມາດປະກົດບັນຫາທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄດ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ ລວມທັງການປ່ຽນແປງຂະໜາດ, ສາຍຮອຍເທິງພື້ນຜິວ, ຄວາມບໍ່ເຂົ້າກັນກັບສີ, ສ່ວນປະກອບທີ່ຂາດຫາຍ, ມົນລະເພື້ອ, ແຕກ, ແລະ ຂໍ້ຜິດພາດໃນການປະກອບ. ຄວາມສາມາດໃນການກວດສອບເฉພາະແຕ່ລະລະບົບຈະຂຶ້ນກັບຄວາມລະອອງຂອງກ້ອງ, ການຈັດຕັ້ງລະບົບແສງ, ແລະ ລະບົບອັລກົຣິດີມທີ່ຖືກນຳໃຊ້ໃນແຕ່ລະການນຳໃຊ້. ລະບົບຂັ້ນສູງສາມາດກວດພົບບັນຫາທີ່ມີຂະໜາດນ້ອຍເຖິງບໍ່ກີ່ເທົ່າໃດມິກໂຣແມັດເຕີ ແລະ ສາມາດແຍກແຍະລະຫວ່າງຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຍອມຮັບໄດ້ໃນການຜະລິດ ແລະ ບັນຫາຄຸນນະພາບທີ່ແທ້ຈິງທີ່ຕ້ອງການການດຳເນີນການປັບປຸງ.

ເຄື່ອງຈັກການກວດສອບດ້ວຍຕາເຫັນຈັດການກັບຂະໜາດ ແລະ ຮູບຮ່າງຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນແນວໃດ

ເຄື່ອງການກວດສອບທີ່ໃຊ້ການເຫັນທີ່ທັນສະໄໝປະກອບດ້ວຍລະບົບການຈັດຕັ້ງຕຳແໜ່ງທີ່ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍ ແລະ ການຈັດຕັ້ງອຸປະກອນເຫັນທີ່ສາມາດປັບໄດ້ ເພື່ອຮັບໃຊ້ຂະໜາດ ແລະ ຮູບຮ່າງຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ເຄື່ອງການປັບໃຫ້ຊັດເຈນອັດຕະໂນມັດ ແລະ ອາເຣ ຂອງກ້ອງທີ່ຖ່າຍຈາກຫຼາຍມຸມ ສາມາດຮັບປະກັນການກວດສອບຢ່າງທົ່ວເຖິງ ໂດຍບໍ່ຂຶ້ນກັບຂະໜາດ ຫຼື ທ່າທີຂອງຜະລິດຕະພັນ. ລະບົບສອບຖາມ (Software algorithms) ສາມາດຕັ້ງຄ່າໄດ້ດ້ວຍໂປຟາຍຜະລິດຕະພັນຫຼາຍຊຸດ ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງການກວດສອບທີ່ໃຊ້ການເຫັນໜຶ່ງເຄື່ອງສາມາດກວດສອບຜະລິດຕະພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງປັບຕັ້ງດ້ວຍມືເມື່ອປ່ຽນຜະລິດຕະພັນ.

ເຄື່ອງການກວດສອບທີ່ໃຊ້ການເຫັນຕ້ອງການການບໍາຮັກສາໃດບ້າງ

ເຄື່ອງຈັກການກວດສອບດ້ວຍຕາຕ້ອງໄດ້ຮັບການລ້າງສ່ວນປະກອບທາງດ້ານແສງຢ່າງເປັນປະຈຳ, ການກວດສອບການຕັ້ງຄ່າໃໝ່ຢ່າງເປັນປະຈຳ, ແລະ ການອັບເດດຊອບແວເພື່ອຮັກສາປະສິດທິພາບໃນລະດັບທີ່ດີທີ່ສຸດ. ການບໍາລຸງຮັກສາເປັນປະຈຳມັກຈະປະກອບດ້ວຍການລ້າງເລນ, ການກວດສອບລະບົບສະຫວ່າງ, ແລະ ການລ້ຽນສ່ວນປະກອບທາງກົລະໄຕຕາມຂໍ້ກຳນົດຂອງຜູ້ຜະລິດ. ເຄື່ອງສ່ວນຫຼາຍມີຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະຕົວເອງ ເຊິ່ງຈະຕິດຕາມພາລາມິເຕີການປະສິດທິພາບ ແລະ ແຈ້ງເຕືອນຜູ້ປະຕິບັດການເຖິງຄວາມຕ້ອງການດ້ານການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງຜົນຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງ ຫຼື ຄວາມເຊື່ອຖືໄດ້ຂອງການກວດສອບ.

ເຄື່ອງຈັກການກວດສອບດ້ວຍຕາສາມາດນຳເຂົ້າໃຊ້ງານໃນແຖວການຜະລິດທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໄດ້ໄວເທົ່າໃດ?

ເວລາທີ່ໃຊ້ໃນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດເຄື່ອງການການສັງເກດເຫັນດ້ວຍຕາແມ່ນແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມຄວາມສັບສົນຂອງການນຳໃຊ້ ແລະ ຄວາມຕ້ອງການໃນການເຊື່ອມຕໍ່, ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຈະຢູ່ໃນລະດັບຕັ້ງແຕ່ບໍ່ກີ່ຄື່ງເຖິງບໍ່ກີ່ເດືອນ. ການນຳໃຊ້ທີ່ງ່າຍດາຍເຊັ່ນ: ການກວດສອບໃນແຖວການຜະລິດ (inline inspection) ອາດຈະຖືກຕິດຕັ້ງໃຊ້ງານໄດ້ພາຍໃນ 2-4 ອາທິດ, ໃນຂະນະທີ່ລະບົບທີ່ສັບສົນກວ່າເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍຫຼາຍສະຖານີ ແລະ ຕ້ອງມີການພັດທະນາຊອບແວທີ່ເປັນເອກະລັກ ອາດຈະໃຊ້ເວລາ 8-12 ອາທິດ. ປັດໄຈທີ່ສົ່ງຜົນຕໍ່ຄວາມໄວໃນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດລວມມີ: ຄວາມສັບສົນຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ດ້ານກົກະຍະນະ, ຄວາມຕ້ອງການໃນການປັບແຕ່ງຊອບແວ, ຄວາມຕ້ອງການໃນການຝຶກອົບຮົມຜູ້ປະຕິບັດງານ, ແລະ ວິທີການກວດສອບການຢືນຢັນ (validation testing protocols) ທີ່ເປັນເອກະລັກຕໍ່ສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດ.