close up of semiconductor wafer being fabricated

META-aiviÉtude de cas

Gestion intelligente des installations à distance

Client

Le client est une entreprise du secteur des semi-conducteurs opérant à l’échelle mondiale.

Cas

Clé de l’efficacité dans la gestion des usines : Interprétation intelligente des valeurs des instruments

Une inspection et une maintenance efficaces jouent un rôle crucial dans l’efficacité de la production et la sécurité des usines de fabrication de semi-conducteurs. Face à la demande croissante en gestion des équipements électromécaniques, l’intégration des valeurs des instruments dans le système de gestion de la maintenance est devenue un processus essentiel pour la gestion intelligente des installations. Cela permet de surveiller et de gérer des facteurs tels que le respect des réglementations d’inspection, l’efficacité des processus et la signalisation des anomalies.

close up of semiconductor wafer being fabricated

Défi

Absence de système d’identification automatique des données machines

L’enregistrement manuel des données machines, impliquant une interprétation humaine et une documentation papier, est sujet aux erreurs et manque de standardisation, entraînant de faibles taux de conformité aux inspections. De plus, les méthodes traditionnelles d’inspection ne disposent pas de systèmes d’alerte automatique en cas d’anomalie et fournissent des données insuffisantes aux gestionnaires pour évaluer les situations. Cela complique la détection des dangers et entraîne des dysfonctionnements qui réduisent l’efficacité de la production. L’implémentation de systèmes automatisés et la standardisation des procédures d’inspection peuvent améliorer les taux de conformité et accroître l’efficacité de la gestion de la production.

Solution

Modernisation intelligente de l’inspection des installations avec META-aivi

Grâce à la mise en place d’un système intelligent d’inspection des installations avec META-aivi, la vision industrielle est utilisée pour effectuer la reconnaissance optique de caractères (OCR). Le modèle d’IA est entraîné à partir d’échantillons d’images de différentes formes et chiffres, ce qui lui permet de détecter automatiquement les données affichées sur les machines et de les convertir instantanément en informations numériques. Ces données sont ensuite envoyées vers le cloud pour générer un rapport d’inspection, permettant aux opérateurs d’usine de surveiller facilement l’état des installations via des appareils mobiles.

En outre, des plages de sécurité pour les valeurs des machines peuvent être définies. Si l’IA détecte des valeurs en dehors de cette plage, le système émet immédiatement une alerte pour notifier le personnel d’une anomalie, permettant aux opérateurs d’intervenir rapidement et de résoudre les problèmes sans délai.

Résultats de l’inspection META-aivi

machine instrument readings detected by AI
Inspection par IA des relevés des instruments machines grâce à la technologie OCR de META-aivi
production inspection records
Génération de rapports numériques d’inspection pour la documentation et le suivi
hand holding up a cellphone accessing inspection records in front of a building in the background
Alertes envoyées aux opérateurs avec accès à distance aux enregistrements d’inspection

Résultat

Le système a utilisé la vision par ordinateur et l’OCR pour automatiser la collecte et l’analyse des données machines lors des inspections
META-aivi was capable of quickly detecting and reporting any anomalies in machine data, enabling immediate action to prevent equipment failure
Le système a assuré un flux d’informations fluide et transparent vers le centre de gestion, offrant un suivi en temps réel et une analyse des données