Технологии искусственного интеллекта (ИИ) трансформируют методы контроля качества следующим образом:

• Распознавание дефектов на производственных линиях. 1 Системы машинного зрения, основанные на нейросетях, анализируют изображения компонентов и готовых устройств, чтобы выявить царапины, трещины, неправильную сборку или недостаток пайки. 1
• Анализ данных с датчиков. 1 Сложные алгоритмы ИИ могут анализировать данные о вибрациях, температуре и других параметрах работы оборудования для предиктивного обслуживания. 1
• Автоматическое тестирование продукции. 1 ИИ помогает автоматизировать функциональные тесты, проверяя, как устройство работает в реальных условиях эксплуатации. 1

Некоторые другие преимущества внедрения ИИ в контроль качества:

• Точность и предсказуемость. 2 ИИ-алгоритмы обучаются на исторических данных и способны с высокой точностью предсказывать потенциальные дефекты или несоответствия ещё на ранних стадиях производства. 2
• Автоматизация. 2 Использование систем машинного зрения, подкреплённых ИИ, позволяет мгновенно анализировать каждую производственную единицу, исключая человеческий фактор и снижая вероятность ошибок. 2
• Оптимизация процессов. 2 На основе анализа данных ИИ выявляет слабые места в производственных линиях и предлагает оптимальные решения для их устранения, что минимизирует отходы и снижает затраты. 2
• Адаптивность. 2 ИИ-системы способны быстро адаптироваться к изменениям параметров производства, таким как новые материалы или изменённые стандарты, без необходимости долгой перенастройки оборудования. 2