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Standardizzazione della Visione Artificiale Industriale tramite Integrazione Cloud-to-Edge
Cognex e i partner manifatturieri Essity, Schneider Electric e 3M hanno implementato un ambiente di sviluppo IA collaborativo per scalare l'ispezione automatizzata su reti di produzione globali.
www.cognex.com
Cognex Corporation ha reso disponibile la piattaforma OneVision a seguito di una fase di test beta condotta con partner industriali. Il sistema utilizza un'architettura cloud-to-edge per standardizzare l'ispezione basata su intelligenza artificiale nei settori automobilistico, elettronico e dei beni di consumo.
Architettura e Responsabilità Tecniche
Il sistema affronta la barriera tecnica dei flussi di lavoro frammentati nell'automazione industriale. Cognex fornisce l'infrastruttura software, che divide il ciclo di vita dell'IA in due ambienti distinti:
- Sviluppo a Livello Cloud: l'addestramento dei modelli, l'etichettatura delle immagini e la governance avvengono in un ambiente cloud centralizzato. Ciò consente il controllo delle versioni e la standardizzazione dei parametri di ispezione su più siti produttivi.
- Esecuzione a Livello Edge: l'ispezione in tempo reale (runtime) viene eseguita localmente sull'hardware, come i sistemi In-Sight 3900 e 6900. Questa esecuzione edge garantisce l'elaborazione immediata senza latenza e mantiene la sicurezza dei dati conservando le immagini di produzione all'interno della rete locale.
Implementazione Industriale e Integrazione
La cooperazione con Essity, Schneider Electric e 3M si è concentrata sull'integrazione di questi flussi di lavoro IA nelle infrastrutture digitali esistenti. Presso Essity, la piattaforma è stata utilizzata per sviluppare applicazioni di ispezione della sigillatura. Utilizzando strumenti di sviluppo pre-configurati, l'azienda ha ridotto il tempo necessario per creare soluzioni di ispezione valide da diversi mesi a un singolo giorno, limitando gli sprechi di materiale causati dai resi dei lotti.
Schneider Electric ha utilizzato la piattaforma per centralizzare la validazione degli standard di ispezione IA. Ciò ha permesso all'azienda di distribuire modelli uniformi in tutti gli stabilimenti globali, raddoppiando la resa e riducendo drasticamente i tassi di falsi scarti. La logica tecnica si basa su un framework di distribuzione ripetibile che riduce al minimo la necessità di competenze specifiche di visione artificiale in loco.
Impatto Operativo e Prestazioni
L'implementazione di questo sistema cloud-to-edge sposta la visione artificiale IA dai progetti pilota isolati alla distribuzione su scala aziendale. I risultati tecnici indicano che la centralizzazione della gestione dei modelli può ridurre i costi di scalabilità fino al 50% rispetto alla calibrazione manuale e decentralizzata dei sensori di visione.
3M ha riscontrato una maggiore efficienza nelle fasi di etichettatura delle immagini e di distribuzione dei modelli, consentendo agli ingegneri di trasformare i dati di produzione reali in modelli edge funzionali con una ridotta iterazione manuale. Separando la fase di addestramento ad alta potenza di calcolo (cloud) dalla fase di esecuzione ad alta velocità (edge), i partner hanno stabilito un quadro di riferimento per sistemi per edifici intelligenti e fabbriche che richiedono un controllo qualità costante in diverse aree geografiche.
I risultati dimostrano che gli ambienti di sviluppo standardizzati consentono ai produttori di mantenere la coerenza delle ispezioni, garantire la stabilità dei processi e accelerare l'implementazione di protocolli di garanzia della qualità automatizzati su flotte globali di dispositivi di visione.
A cura di Evgeny Churilov, Induportals Media-Adattato da AI.
www.cognex.com
La cooperazione con Essity, Schneider Electric e 3M si è concentrata sull'integrazione di questi flussi di lavoro IA nelle infrastrutture digitali esistenti. Presso Essity, la piattaforma è stata utilizzata per sviluppare applicazioni di ispezione della sigillatura. Utilizzando strumenti di sviluppo pre-configurati, l'azienda ha ridotto il tempo necessario per creare soluzioni di ispezione valide da diversi mesi a un singolo giorno, limitando gli sprechi di materiale causati dai resi dei lotti.
Schneider Electric ha utilizzato la piattaforma per centralizzare la validazione degli standard di ispezione IA. Ciò ha permesso all'azienda di distribuire modelli uniformi in tutti gli stabilimenti globali, raddoppiando la resa e riducendo drasticamente i tassi di falsi scarti. La logica tecnica si basa su un framework di distribuzione ripetibile che riduce al minimo la necessità di competenze specifiche di visione artificiale in loco.
Impatto Operativo e Prestazioni
L'implementazione di questo sistema cloud-to-edge sposta la visione artificiale IA dai progetti pilota isolati alla distribuzione su scala aziendale. I risultati tecnici indicano che la centralizzazione della gestione dei modelli può ridurre i costi di scalabilità fino al 50% rispetto alla calibrazione manuale e decentralizzata dei sensori di visione.
3M ha riscontrato una maggiore efficienza nelle fasi di etichettatura delle immagini e di distribuzione dei modelli, consentendo agli ingegneri di trasformare i dati di produzione reali in modelli edge funzionali con una ridotta iterazione manuale. Separando la fase di addestramento ad alta potenza di calcolo (cloud) dalla fase di esecuzione ad alta velocità (edge), i partner hanno stabilito un quadro di riferimento per sistemi per edifici intelligenti e fabbriche che richiedono un controllo qualità costante in diverse aree geografiche.
I risultati dimostrano che gli ambienti di sviluppo standardizzati consentono ai produttori di mantenere la coerenza delle ispezioni, garantire la stabilità dei processi e accelerare l'implementazione di protocolli di garanzia della qualità automatizzati su flotte globali di dispositivi di visione.
A cura di Evgeny Churilov, Induportals Media-Adattato da AI.
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