Các hệ thống AI và 3D mới giúp doanh nghiệp sản xuất ô tô kiểm tra chất lượng

Bà Trần Thị Bảo Trân, Tổng giám đốc, Zebra Việt Nam đã chia sẻ một số góc nhìn để các nhà sản xuất ô tô đang ở trong các giai đoạn chuyển đổi khác nhau tìm kiếm được lời khuyên, giải pháp và giúp đối tác tốt hơn, những người có thể biến đầu tư AI thành giá trị thực. Giúp họ đưa ra đáp án, tiếp cận rộng rãi hơn các doanh nghiệp chế tạo máy móc và tích hợp hệ thống.

DỮ LIỆU 2D VÀ 3D CHO AI

Các doanh nghiệp hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ vận hành, thiết kế kỹ thuật và kiểm tra chất lượng mong muốn có nguồn cung chuyên môn trong bối cảnh ngành sản xuất ô tô điện tăng tốc ứng dụng AI và nhu cầu về dữ liệu vận hành ngày càng gia tăng.

Tuy nhiên, một lượng dữ liệu khổng lồ đang bị bỏ phí - dữ liệu được tạo ra từ hoạt động kinh doanh trên tuyến đầu được kết nối, nhưng bị lưu trữ riêng lẻ trong các thiết bị, hệ thống, các cơ sở và quy trình kinh doanh. Mở khóa những dữ liệu này tạo ra tiềm năng khổng lồ đối với hoạt động kiểm thử và huấn luyện mô hình AI, đặc biệt cho các mô hình học sâu tiên tiến có khả năng tự cải thiện và điều chỉnh theo thời gian - một đặc điểm của quá trình tự động hóa thông minh.

Trong một báo cáo của Zebra, các nhà lãnh đạo cho biết, các vấn đề quản lý chất lượng quan trọng nhất của họ bao gồm khả năng hiển thị giám sát theo thời gian thực (28%), tích hợp dữ liệu (26%) và duy trình khả năng truy xuất nguồn gốc (23%). Những thách thức này có liên kết chặt chẽ với khả năng nắm bắt, chia sẻ và phân tích dữ liệu bằng phần cứng và phần mềm đọc quét, camera và cảm biến 3D phù hợp. Cần có các giải pháp bảo đảm khả năng hiển thị giám sát tài sản xuyên suốt dây chuyền sản xuất để vượt qua những khó khăn thách thức và thúc đẩy cải tiến.

Các chuyên gia công nghệ machine vision (giám sát bằng hình ảnh) đang sử dụng camera thông minh và cảm biến tiên tiến để phát triển các giải pháp thông minh, tự động tạo dữ liệu hình ảnh 2D và 3D chất lượng cao hơn rất nhiều với tốc độ nhanh.

THÀNH CÔNG THỰC TẾ TRONG NGÀNH Ô TÔ

Một số nhà sản xuất OEM trong ngành ô tô đã giảm được 10 - 15% tỷ lệ khiếm khuyết trong quy trình kiểm tra chất lượng các bộ phận như cánh cửa xe, vốn có thể bao gồm tới 80 linh kiện. Các hệ thống mới cho phép những nhà sản xuất này đơn giản hóa quy trình sản xuất, giảm chi phí bảo dưỡng và đơn giản hóa hệ thống.

Một doanh nghiệp tích hợp hệ thống machine vision đã phát triển một giải pháp sử dụng phần cứng cảm biến 3D laser đơn với hai camera được tích hợp phần mềm AI. Cảm biến 3D quét chụp các đối tượng như cánh cửa xe, tạo ra hàng nghìn điểm dữ liệu và chuyển thành đám mây điểm đại diện chi tiết trên bản đồ. Sau đó, phần mềm AI sử dụng dữ liệu này để phát hiện khiếm khuyết. Giải pháp này có khả năng thích ứng hiệu quả đáp ứng yêu cầu và hiện đang được áp dụng trong các lĩnh vực khác như thực phẩm và dược phẩm.

Một ví dụ khác là dự án hợp tác của một nhà cung cấp công nghệ xử lý bề mặt với một nhà tích hợp hệ thống machine vision nhằm cải thiện chất lượng nắp pin điện dùng trong ngành sản xuất ô tô toàn cầu. Những chiếc nắp này bảo vệ pin cao áp trước các tác động bên ngoài.

Giải pháp này kết hợp công nghệ robot điều khiển bằng hình ảnh, phần mềm machine vision ứng dụng sơ đồ và lập trình tối thiểu với công nghệ học sâu (deep learning). Các cánh tay robot, được camera dẫn đường, đưa nắp pin qua các bước kiểm tra khác nhau để phát hiện khiếm khuyết tiềm năng có thể ảnh hưởng tới chất lượng và hiệu năng.

Đơn vị tích hợp hệ thống nhấn mạnh về tốc độ phát triển và thực thi của phần mềm, đặc biệt trong khi phân tích đồng thời nhiều file hình ảnh lớn. Hơn nữa, các mô hình học sâu liên tục cải tiến quy trình nhờ tăng cường huấn luyện bằng các bộ dữ liệu có chú thích, tạo điều kiện để các hệ thống nhận dạng và phân loại chính xác các loại khiếm khuyết cụ thể.

DÙNG CẢM BIẾN 3D HỖ TRỢ VẬN HÀNH TRÊN TUYẾN ĐẦU

Khi các nhà sản xuất ô tô OEM tiếp tục chuyển dịch sang sản xuất ô tô điện, chúng ta có thể thấy công nghệ machine vision, cảm biến và AI đã hỗ trợ như thế nào cho vận hành trên tuyến đầu. Chẳng hạn, những công nghệ này đang giúp phát hiện khiếm khuyết và sai sót trong các tế bào pin, đánh giá kích thước và tính toàn vẹn của các tấm và điểm tiếp xúc, là những vị trí khó kiểm tra do các vấn đề về phản xạ trên bề mặt kim loại.

Các cảm biến 3D giúp giải quyết vấn đề này bằng cách quét chụp chính xác bề mặt để xác định khiếm khuyết. Chúng cũng cho phép kiểm tra các khu vực hàn và trám, cũng như độ dày, kích thước và vị trí hạt với độ chính xác ở mức micron. Những khu vực khó chụp ảnh trước đây như các chỗ hàn và trám giờ đây đã có thể kiểm tra được nhờ phần mềm chụp ảnh tiên tiến và các cảm biến 3D. Những giải pháp này đảm bảo chụp quét được mọi chiều kích của tế bào pin, không bỏ qua các sai lỗi tiềm tàng và hỗ trợ lắp ráp chính xác các mô-đun.