META-aiviCaso di Studio
Classificazione dei Cavi di Connessione con AR + AI
Cliente
Il cliente è un produttore di componenti elettronici con sede in Thailandia, specializzato in cavi di connessione.
Caso
Ottimizzazione del Processo di Ispezione dei Cavi
Il cliente cercava una soluzione per migliorare la qualità del processo di ispezione dei cavi USB, garantendo durata, funzionalità e conformità agli standard di sicurezza.Inoltre, era necessaria un’ispezione completa dei materiali isolanti esterni e dei connettori per rilevare crepe o danni.Al termine dell’ispezione, i cavi sarebbero stati classificati e spediti in base alla tipologia.
Sfida
Ottimizzazione del Controllo Qualità e Automazione della Classificazione
Affidarsi esclusivamente all’ispezione umana comporta rischi legati alla stanchezza dell’operatore, motivo per cui si è optato per l’uso dell’AOI tradizionale per rilevare i difetti.Tuttavia, l’AOI tradizionale risulta spesso eccessivamente sensibile, con impostazioni rigide che portano all’identificazione errata di prodotti buoni come NG (non conformi).Questo comporta continue regolazioni da parte degli ingegneri e ripetute ispezioni da parte degli operatori.
Inoltre, l’AOI richiede un grande numero di campioni e può rilevare solo difetti predefiniti, causando perdite di rilevamento (leakage) e ostacolando la reattività a produzioni flessibili.
Soluzione
Riconoscimento e Classificazione Rapida con AR + AI
Per affrontare le sfide di classificazione, riconoscimento e rilevamento, META-aivi integra intelligenza artificiale e realtà aumentata.Con solo 5-10 immagini campione, l’AI integrata crea rapidamente un modello per identificare e classificare i cavi in base alla tipologia (inclusi: Lightning, USB, RJ45 e HDMI).
In abbinamento a dispositivi intelligenti, occhiali AR, tablet o telecamere portatili, consente il riconoscimento e la classificazione rapida dei vari tipi di cavo.Il sistema consente il trasferimento diretto dei dati nel sistema ERP aziendale, generando registrazioni elettroniche utili per tracciabilità e miglioramento dei processi.Questo migliora il rendimento produttivo e riduce la fuoriuscita di prodotti difettosi.