Khách Hàng
Khách hàng là một nhà sản xuất ô tô có trụ sở tại châu Á.
Trường Hợp
Thách Thức Trong Kiểm Tra Chất Lượng Mối Hàn
Ô tô có nhiều bề mặt và đặc điểm phức tạp, dẫn đến sự khác biệt trong vị trí và kỹ thuật hàn. Việc kiểm tra chất lượng hàn ô tô đòi hỏi phải quan sát từ nhiều góc độ do hình dạng không đều của khung xe và tấm thân xe. Tự động hóa quá trình này rất khó khăn và tốn kém, khiến doanh nghiệp vẫn phải dựa vào kiểm tra thủ công. Tuy nhiên, nếu nhân viên kiểm tra sơ suất, các sản phẩm bị lỗi có thể được đưa ra thị trường, gây rủi ro cho an toàn khi lái xe.
Thách Thức
Hạn Chế Của Kiểm Tra Thủ Công Đối Với Khiếm Khuyết Không Đồng Đều Trong Hàn Ô Tô
Việc kiểm tra thủ công chất lượng hàn ô tô có thể dẫn đến việc bỏ sót các khiếm khuyết không đồng đều. Mặc dù có các kỹ thuật hàn tiên tiến, nhưng việc đảm bảo các mối hàn hoàn hảo vẫn là một thách thức. Khung xe có nhiều điểm kiểm tra và đặc điểm đa chiều, khiến việc kiểm tra thủ công trở thành phương pháp chính hiện tại, nhưng chất lượng không đồng nhất vẫn là một vấn đề đáng lo ngại.
Giải Pháp
Nâng Cao Độ Chính Xác Của Kiểm Tra Thủ Công Với META-aivi
Bằng cách sử dụng chức năng phát hiện lỗi của META-aivi, các mô hình AI có thể được đào tạo và tải lên hệ thống để nhận diện các điểm hàn đạt tiêu chuẩn. Điều này cho phép kiểm tra AI trên các mối hàn bằng kính AR hoặc thiết bị máy tính bảng để nhanh chóng phát hiện các mối hàn bị lỗi. Công nghệ thực tế tăng cường (AR) cung cấp phản hồi theo thời gian thực, giúp nhân viên sửa lỗi thông qua hướng dẫn trên màn hình, đảm bảo chất lượng hàn. META-aivi cũng có thể phân biệt các loại khiếm khuyết khác nhau như hàn không hoàn chỉnh, rỗ khí, cacbon hóa và bắn tóe. Ví dụ, nếu lỗi rỗ khí liên tục được phát hiện, điều đó cho thấy cần thay dây hàn, trong khi các trường hợp hàn không hoàn chỉnh thường xuyên có thể yêu cầu kiểm tra đầu phun. Dữ liệu thu thập được có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn và bảo trì sau này. Ngoài ra, lịch sử kiểm tra sản phẩm có thể được xuất ra, giúp số hóa hiệu quả quy trình kiểm tra.
Kết Quả Kiểm Tra META-aivi
Trong quá trình kiểm tra bằng AI, META-aivi phát hiện các khiếm khuyết mối hàn
