Müşteri
Müşteri, Asya merkezli bir otomobil üreticisidir.
Durum
Kaynak Kalitesini İnceleme Zorlukları
Arabalar, kaynak yerlerinin ve tekniklerinin farklılık gösterebileceği çok sayıda karmaşık yüzeye ve özelliğe sahiptir. Otomotiv kaynak kalitesinin incelenmesi, araç şasi ve gövde panellerinin düzensiz şekilleri nedeniyle birden fazla açıdan yapılan incelemeleri gerektirir. Bu sürecin otomatikleştirilmesi zorlu ve maliyetli olup, manuel incelemeye dayalı bir süreç gerektirmektedir. Ancak, personel dikkatsiz olduğunda, hatalı ürünler piyasaya girebilir ve bu da sürüş güvenliğini tehlikeye atabilir.
Zorluk
Otomotiv Kaynağındaki Düzensiz Hatalar için Manuel İncelemenin Sınırlamaları
Otomotiv kaynak kalitesinin manuel olarak incelenmesi, düzensiz hataların gözden kaçmasına neden olabilir. Gelişmiş kaynak tekniklerine rağmen, kusursuz kaynak sağlamak hala zorlayıcıdır. Çerçevelerin birden fazla kontrol noktası ve çok yönlü özellikleri bulunur, bu da manuel incelemeyi mevcut güvence olarak bırakırken, tutarsız kalite endişesi yaratmaktadır.
Çözüm
META-aivi ile Manuel İncelemenin Doğruluğunu Artırmak
META-aivi‘nin hata tespit fonksiyonu kullanılarak, yapay zeka modelleri eğitim alabilir ve sisteme yüklenebilir, böylece kaynaklı bölgeler için yapay zeka ile denetim yapılabilir. AR gözlükleri veya tablet cihazı kullanarak, kaynak hatalarını hızlı bir şekilde tanımak mümkün olur. Artırılmış gerçeklik geri bildirimi, gerçek zamanlı olarak ekranda sağlanır ve personelin hata düzeltmesi için ekrandaki talimatlarla kaynak kalitesi sağlanır. META-aivi, eksik kaynak, kum deliği, karbonlaşma ve sıçrama gibi farklı hata türlerini de ayırt edebilir. Örneğin, kum deliği hataları sürekli olarak tespit edilirse, kaynak tellerinin değiştirilmesi gerektiği anlamına gelirken, sık sık eksik kaynak tespit edilirse, nozül kontrolü gerekebilir. Biriken veriler, sonraki büyük veri analizleri ve bakım amaçları için kullanılabilir. Ayrıca, ürün denetim geçmişleri çıktılanabilir, böylece denetim süreci dijitalleştirilmiş olur.
META-aivi Denetim Sonuç
Yapay zeka denetimi sırasında META-aivi, herhangi bir kaynak hatasını tespit eder
