Machine learning ook toegepast voor kwaliteitscontrole in productie

ML6 komt met een hybride machine learning-oplossing voor het optimaliseren van kwaliteitscontrole in productieprocessen. Deze oplossing combineert een gestandaardiseerde aanpak met maatwerk. Bedrijven kunnen zo snel en betaalbaar procesoptimalisatie doorvoeren en hun Overall Equipment Effectiveness (OEE) verhogen, stelt de expert op het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning (ML).

Belangrijkste voordeel van de oplossing van ML6 is de snelheid waarmee deze geïntegreerd kan worden. Dat komt doordat ze gebruikmaakt van een gestandaardiseerde basis met betrouwbare hardware en herbruikbare bouwblokken als fundament. In het proces hoeft daardoor alleen tijd te worden besteed aan het bewerkstelligen van de communicatie met de programmable logic controllers (PLC’s), het trainen van het model en het labelen van productkenmerken. Afhankelijk van de juiste techniek kan de oplossing al binnen enkele weken in werking worden gesteld.

Borging van de kwaliteit

De oplossing maakt gebruik van een model dat producten identificeert en beoordeelt, en het proces bijstuurt. Hierdoor verbetert de productkwaliteit en wordt efficiënter omgesprongen met tijd, energie en grondstoffen, stelt ML6. Dit biedt op een drietal terreinen meerwaarde. In de eerste plaats bij de kwaliteitscheck. Bij veel productieprocessen is de snelheid te hoog om met het blote oog de productkwaliteit te kunnen beoordelen. Door technologie als Computer Vision en Edge Computing is deze oplossing ook bij hoge productiesnelheden en grote hoeveelheden in staat de kwaliteit van producten goed te controleren.

Meerwaarde wordt ook gerealiseerd bij het verwijderen van defecten. Producten die worden geïdentificeerd als defect, kunnen door de oplossing van de productielijn worden verwijderd. Dit voorkomt dat kostbare productiemiddelen worden ingezet op een defect stuk of dat er defecte eindproducten bij klanten terechtkomen.

Tot slot profiteert ook de processturing van de oplossing. De data die worden gebruikt om kwaliteit te controleren en defecten te verwijderen, geven namelijk ook inzicht in waar de meeste defecten in het proces ontstaan. Door vervolgens de variabelen in het proces aan te passen, kan de productie worden geoptimaliseerd en het aantal defecten verminderd.

Standaard aanpak mét maatwerk

Matthias Feys, Chief Technology Officer bij ML6, legt uit waarom deze oplossing voor veel productiebedrijven interessant is. ‘De kwaliteits- en procesbeheersing van productie is gevoelig voor menselijke fouten, met als gevolg dat het verlies van materiaal toeneemt en de waarde van producten verslechtert. Oplossingen op maat zijn prijzig en het duurt vaak lang voordat de eerste resultaten zichtbaar zijn. Doordat we met deze oplossing de eerste fase al hebben staan, kan de snelle optimalisatie worden bewerkstelligd die belangrijk is om kwaliteit te waarborgen en verspilling terug te dringen.’

Hoewel de oplossing gebruikmaakt van een standaard aanpak, blijft maatwerk een belangrijke rol spelen, benadrukt Feys. ‘Met deze oplossing leveren we nog steeds het maatwerk dat klanten van ons verwachten. Maar door de technologie op een gestandaardiseerde manier aan te bieden, kunnen we meer bedrijven helpen om het maximale uit hun productieproces te halen en tijd en geld te besparen.’