В яростной конкурентной текстильной промышленности качество продукции стало основным препятствием для брендов, чтобы закрепиться на рынке. Независимо от того, сталкиваются ли они на экспортные заказы или обслуживают бренды одежды в среднем и высоком уровне, качество появления тканей есть ли есть дефекты, различия в цвете, пятна нефти, дыры, пропуск пряжи и т. Д.-непосредственно влияют на удовлетворенность клиентов и корпоративную репутацию.
Тем не менее, в течение долгого времени инспекция качества по -прежнему опирается на ручную визуальную проверку, в которой есть такие проблемы, как непоследовательные стандарты, отклонений от больших суждений и высокие показатели пропущенной проверки. Благодаря увеличению затрат на рабочую силу, сокращением циклов доставки и улучшенными стандартами клиентов, этот метод больше не может удовлетворить текущие потребности в управлении качеством текстильной промышленности.
Сегодня появилось тканевое управление ткани ИИ. Это больше не просто машина для «глядя на ткань », а также интеллектуальная система, которая создает строгие, стабильные и воспроизводимые стандарты качества, помогая компаниям ввести новую эру », управляемые данными, унифицированные стандарты и интеллектуальное тестирование. »
'Серая область ' традиционной проверки ткани
В процессе проверки качества преобладает ручная работа, мы часто сталкиваемся с следующими болевыми точками:
Качественное суждение очень субъективно: каждый инспектор качества имеет несколько разные критерии для оценки дефектов, что приводит к колебаниям рейтингов ткани
Человеческие факторы влияют на колебания качества: статус, опыт и усталость сотрудника будут влиять на точность проверки
Трудно проследить основную причину проблемы: без единых записей трудно восстановить конкретную информацию о роли, когда возникают жалобы
Стандарты не могут быть определены количественно: клиентам требуется 'без дефектов ', но результаты проверки ткани по-прежнему варьируются от человека к человеку, и трудно обеспечить согласованность
Результаты проверки ткани нельзя управлять в цифровом виде: менеджеры не имеют четкого общего представления о качестве продукта.
На рынке текстиля, где качество является королем, такая неопределенность становится камнем преткновения на пути к корпоративному развитию.
Внедрение управления качеством в стандартизацию + интеллект
Инспективная машина AI ткани представляет собой не просто более быструю станцию проверки ткани, но и интеллектуальная система проверки, которая интегрирует распознавание изображений, анализ данных, автоматическое управление и обучение модели ИИ. Он использует камеры с высокой определенной силой для сбора изображений, алгоритмов глубокого обучения для выявления типов дефектов, и генерирует стандартизированные отчеты о качестве для достижения комплексного контроля качества каждого рулона ткани.
Изменить 'Стандарты качества '
Определите единые стандарты и попрощайтесь с предвзятостью человека
Модель ИИ обучается на основе массовых данных изображения и может идентифицировать несколько типов дефектов и устанавливать четкие приемлемые диапазоны и пороговые значения суждения для каждого дефекта. Это означает: независимо от того, какой сдвиг или оператор, стандарты суждения являются последовательными. Это действительно осознает реализацию стандартов на уровне предприятия ».
Точно определить дефекты, даже незначительные проблемы
Промышленные камеры с высоким разрешением и светодиодные источники света работают вместе, чтобы гарантировать, что каждый крошечный дефект может быть четко отражен. Алгоритм ИИ может выявить сложные проблемы, такие как разность цвета, пропуск цветов, узлы, отверстия и т. Д., И может автоматически отмечать даже детали, которые трудно обнаружить невооруженным глазом. Стабильная точность и сильная повторяемость трудно соответствовать ручной работе.
Визуализация данных, каждый рулон ткани можно отслеживать
Система автоматически генерирует отчет о тестировании, включая такие данные, как длина ткани, тип дефекта и распределение местоположения, которые можно экспортировать в PDF или подключить к системе MES. Даже если клиент сообщает о проблемах с качеством через несколько недель, завод может быстро вызвать записи о качественной проверке партии ткани, чтобы проблемы с качеством могли быть прослеживаемыми ».
Непрерывное обучение, стандарты могут развиваться
Система проверки ткани ИИ поддерживает оптимизацию модели и обновление. Благодаря накоплению и оптимизации испытательных образцов, способность к суждению системы и типы тканей, к которым он адаптируется, будут продолжать расти. Ваши стандарты качества также станут все более и более точными и ближе к потребностям клиентов.
Преобразование отделения контроля качества
Внедрение машины для инспекции ткани ИИ также дает новое направление для трансформации роли персонала управления качеством. Первоначально полагаясь на видение и опыт, теперь это больше похоже на эксперта в «Использовающей системе ИИ». Они сместили фокус своей работы с «глядя на ткань » на анализ данных », ' Аномальное предупреждение, 'и ' Мониторинг тренда качества '.
Контроль качества на заводе также был обновлен с 'полагаться на людей ', чтобы полагаться на систему + данные ', что более управляемо и стабильно.
Заключение
Ай -ткань инспекционная машина - это не будущее. Он был введен на производственный сайт все большим количеством текстильных компаний и создал огромную ценность в процессе реальной реализации. Его внешний вид не только для 'Fast ', но и для большего 'точного ', больше 'стабильного ' и более 'ценного '.
Если вы ищете способ сделать качество вашей ткани, повысить удовлетворенность клиентов и по -настоящему оцифровать управление качеством, то проверка ткани искусственного искусства - это направление, в котором вы должны начать.
Позвольте качеству говорить и используйте ИИ, чтобы защитить достоинство каждого метра ткани.
