Chuyển đến nội dung chính

Giải pháp của ASUS IoT hỗ trợ tăng tốc triển khai AI trong nhà máy gia công kim loại

 Chin Fong Machine Industrial là doanh nghiệp nằm trong top 5 công ty lớn nhất trong ngành công nghiệp máy dập và rèn toàn cầu, tự hào với hơn 70 năm kinh nghiệm. Đây cũng là nhà sản xuất máy đột lỗ chuyên nghiệp lớn nhất tại Đài Loan. Công ty chuyên sản xuất các loại máy đa dạng, cung cấp các giải pháp tổng thể về dập và tạo hình cho các dây chuyền sản xuất tấm kim loại ô tô, tấm thép silicon động cơ và dây chuyền sản xuất khung vỏ máy tính.

Là công ty tiên phong trong ngành, Chin Fong Machine Industrial, kể từ năm 2015, đã bắt đầu chuyển đổi sang mô hình hoạt động của một nhà máy thông minh. Gần đây, công ty đã bắt đầu kết hợp các giải pháp AI để triển khai sản xuất tinh gọn và phát triển thiết bị thông minh, và chính yêu cầu này đã dẫn đến sự hợp tác thành công với ASUS IoT.

Tăng tốc kiểm tra trực quan các thành phần phức tạp

Công nghiệp 4.0 là một cụm từ phổ biến. Trong sản xuất, điều đó có nghĩa là kết hợp Internet vạn vật (IoT), nhà máy kỹ thuật số, dịch vụ đám mây và truyền thông để tạo ra một hệ thống vật lý - kỹ thuật số 'thông minh' - đưa trí thông minh vào quy trình sản xuất và thay đổi tư duy kinh doanh của quy trình sản xuất truyền thống. Các công nghệ IoT cho phép máy móc giao tiếp với các máy khác và với con người, chuyển đổi các phương thức sản xuất truyền thống thành các mô hình kinh doanh hướng dịch vụ, thông minh và tùy biến cao. Nó cũng cung cấp khả năng sản xuất nhanh chóng một lượng nhỏ sản phẩm và đáp ứng thị trường thay đổi nhanh chóng, nhằm nâng cao khả năng cạnh tranh và lợi nhuận của doanh nghiệp.

Thông thường, việc phát hiện các lỗi trên dây chuyền sản xuất máy ép đòi hỏi phải kiểm tra trực quan thủ công. Tuy nhiên, nhân viên kiểm tra thiếu hiệu quả và độ chính xác, đặc biệt là đối với các bộ phận kim loại. Các thành phần như vậy đặc biệt khó khăn do khả năng phản xạ, nghĩa là các bộ phận thường cần được lật hoặc xoay nhiều lần. Điều quan trọng là phải hiểu các đặc điểm bề mặt của quang học và các bộ phận để có được dữ liệu lỗi chính xác. Ngoài ra, các loại khuôn kim loại khác nhau, làm phức tạp thêm việc kiểm tra của con người. Chính vì lý do này mà kiểm tra quang học tự động, hay AOI, ngày càng được triển khai nhiều hơn trong lĩnh vực này, và đó là lý do Chin Fong Machine Industrial đã tìm tới ASUS IoT.

Một hệ thống kiểm tra trực quan được hỗ trợ bởi AI từ ASUS IoT

ASUS IoT AISVision là bộ công cụ phần mềm, dễ sử dụng dành cho các ứng dụng thị giác được hỗ trợ bởi AI - và đặc biệt phù hợp để theo dõi các quy trình dập kim loại và ép nhựa cũng như lắp ráp các bộ phận điện tử. Các mô hình đào tạo do AI cung cấp có nghĩa là nó có thể được điều chỉnh nhanh chóng cho hầu hết mọi yêu cầu kiểm tra trực quan, cho phép phát hiện chính xác và hiệu quả một loạt các khuyết tật, bao gồm trầy xước, dập nát, bụi bẩn, v.v. Nó thậm chí có thể phân biệt các khuyết tật ẩn trong các vòng tròn đồng tâm và các bộ phận kim loại nhỏ.

Được hỗ trợ bởi các khả năng tiên tiến này, AISVision tối ưu hóa các quy trình sản xuất và cung cấp hiệu suất vượt trội khi phát hiện sự bất thường, rút ngắn đáng kể lịch trình đào tạo mô hình từ vài giờ xuống còn vài phút và đáp ứng yêu cầu triển khai và mô hình hóa nhanh chóng trong nhà máy. Hơn nữa, AISVision hỗ trợ framework Intel OpenVino để suy luận mà không cần bộ tăng tốc GPU bổ sung, giúp giảm chi phí đầu tư phần cứng.

AISVision có tính năng tạo mô hình nhanh không dùng mã, với kiến trúc đào tạo bao gồm cả chế độ học có giám sát và không giám sát, vì vậy, chỉ cần một số lượng nhỏ mẫu để xây dựng một mô hình chính xác.

ASUS IoT đã phát triển công nghệ kiểm tra trực quan được hỗ trợ bởi AI độc quyền, tận dụng bốn chức năng. Chúng bao gồm phân loại đa đối tượng, phát hiện lỗi chính xác, nhận dạng đối tượng nhanh và phát hiện sự bất thường của mô hình nhanh, đồng thời cung cấp khả năng phát hiện tốc độ cao và độ chính xác cao. Có thể thực hiện nhiều chức năng lọc dữ liệu khác nhau để kiểm tra trạng thái đào tạo cho các tình huống khác nhau và báo cáo xác minh mô hình cũng được sắp xếp và xuất ở định dạng HTML để đào tạo các mô hình tiếp theo. Cơ chế đào tạo lại độc đáo đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu và hỗ trợ API mạnh mẽ được tích hợp sẵn, bao gồm C, C++ và C# - giúp việc tích hợp chương trình nhanh hơn và dễ dàng hơn.

Cải thiện đáng kể tốc độ, hiệu quả và độ chính xác trên dây chuyền sản xuất

Chin Fong Machine Industrial đã triển khai nhiều giải pháp AISVision từ ASUS IoT, lắp đặt các camera và hệ thống chiếu sáng cần thiết trên các dây chuyền sản xuất của mình. Sau khi hoàn thành việc dập các bộ phận, việc chụp ảnh và kiểm tra được thực hiện ngay lập tức, với các đối tượng bị lỗi được xác định với tốc độ và độ chính xác mới. Khả năng phát hiện chính xác đã loại bỏ cả vấn đề về sự mệt mỏi và sai lầm của con người.

So với các dự án dựa trên AI truyền thống, AISVision tiết kiệm tới 80% thời gian phát triển dự án, giúp đạt được sự chuyển đổi kỹ thuật số cho nhà máy thông minh trong tương lai.

Một phần là kết quả của sự hợp tác với ASUS IoT, Chin Fong Machine đã chuyển đổi từ nhà sản xuất thiết bị thành nhà tích hợp hệ thống (SI), cung cấp dịch vụ kiểm tra một cửa để giúp khách hàng doanh nghiệp tăng cả lợi nhuận và lợi thế cạnh tranh. Chúng tôi đang tiếp tục làm việc cùng nhau để sử dụng các công nghệ trực quan hóa kỹ thuật số nhằm tạo ra một hệ sinh thái thế hệ tiếp theo cho ngành công nghiệp gia công kim loại.

Nhận xét về quan hệ đối tác, Tổng giám đốc của Chin Fong Machine Industrial, ông Sheng-Ming, Tseng, cho biết: “Chúng tôi đã tập trung vào các ứng dụng công nghiệp dập trong những năm gần đây và chúng tôi đã triển khai các công nghệ dựa trên IoT và AI làm khuôn khổ để tích hợp các hoạt động dập và rèn và các vấn đề quản lý. Chúng tôi mong muốn được hợp tác nhiều hơn với ASUS IoT để tạo ra giá trị cao cho khách hàng thông qua các dịch vụ bổ trợ và phần mềm ứng dụng.”

ASUS IoT tin rằng các giải pháp thị giác máy dựa trên AI và điện toán biên là cốt lõi của sản xuất thông minh. ASUS IoT cung cấp cho khách hàng giải pháp tối ưu hóa quy trình, giảm chi phí, cải thiện chất lượng và hiệu quả của quy trình, để doanh nghiệp có thể tăng doanh thu và tạo ra các mô hình kinh doanh mới. Thông qua công nghệ AI mạnh mẽ, ASUS IoT cung cấp cho khách hàng các giải pháp thông minh, tăng tốc quá trình xử lý dữ liệu khổng lồ, củng cố chuỗi cung ứng và thiết lập một chuẩn mực mới cho sản xuất dựa trên AI.


Quý khách vui lòng liên hệ với ADTECH để chúng tôi được phục vụ:

???? ADTECH – Cung cấp thiết bị-giải pháp công nghệ dành cho doanh nghiệp

???? Số 358 Giải Phóng, Phương Liệt, Thanh Xuân, Hà Nội

☎ Hotline: 0969133273

???? Website: aiotvn.com

Nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Ứng dụng AI tại biên và 3 điểm cần lưu ý khi triển khai

 Khi trí tuệ nhân tạo (AI) trưởng thành, việc ứng dụng nó sẽ tiếp tục tăng lên. Theo nghiên cứu gần đây, 35% tổ chức đang sử dụng AI, với 42% đã bắt đầu khám phá tiềm năng của nó. Mặc dù AI đã được nghiên cứu khá nhiều và triển khai mạnh mẽ trên các nền tảng đám mây, nhưng đối với các hệ thống biên thì AI vẫn là một công nghệ còn khá non trẻ và đang có một số thách thức riêng khi ứng dụng AI tại biên. AI đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ điều hướng trong ô tô đến theo dõi các bước chân đến trò chuyện với trợ lý kỹ thuật số. Mặc dù người dùng thường xuyên truy cập các dịch vụ này trên thiết bị di động, nhưng kết quả tính toán nằm trong việc sử dụng AI trên đám mây. Cụ thể hơn, một người yêu cầu thông tin và yêu cầu đó được xử lý bởi một mô hình học tập trung tâm trên đám mây, sau đó mô hình này sẽ gửi kết quả trở lại thiết bị cục bộ của người đó. AI ở biên ít được hiểu và ít được triển khai hơn so với AI trên đám mây. Ngay từ khi mới thành lập, các thuật toán và đổi ...

Sự khác biệt của AGV và AMR là gì?

  Tự động hóa hoạt động logistics nội bộ là một vấn đề rất được quan tâm đối với cả các công ty lớn và nhỏ. Tại sao phải sử dụng nguồn nhân lực thủ công để vận chuyển các nguyên vật liệu khi bạn có thể tự động hóa các nhiệm vụ này và để nhân viên tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn? Bằng cách tự động hóa hoạt động vận chuyển hàng hoá & vật liệu, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa năng suất và có thể lên lịch giao hàng hiệu quả hơn để giảm tắc nghẽn trong sản xuất. Cho đến thời gian gần đây, các phương tiện xe tự hành (AGV) truyền thống là lựa chọn duy nhất để tự động hóa các nhiệm vụ vận chuyển nội bộ. AGV là thiết bị cố định quen thuộc trong các cơ sở lắp đặt lớn, cố định, nơi có nhu cầu phân phối vật liệu nhất quán, lặp đi lặp lại và nơi có thể chấp nhận chi phí ban đầu lớn và lợi tức đầu tư (ROI) lâu dài. Tuy nhiên, ngày nay AGV đang bị thách thức bởi công nghệ phức tạp hơn, linh hoạt hơn và tiết kiệm chi phí hơn, đó là các rô bốt di động tự động (AMR). Mặc d...

Edge Ai có thể mang tới những lợi ích gì trong kỷ nguyên AIoT

  Edge AI là một mô hình điện toán mới kết hợp AI trong các khung điện toán biên. Bài viết này sẽ mang tới cho các bạn thông tin về một số lợi ích và trường hợp sử dụng của nó. Việc áp dụng điện toán biên đã chứng kiến mức tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây. Một báo cáo gần đây của Research and Markets ghi lại rằng quy mô thị trường điện toán biên toàn cầu được dự đoán sẽ đạt 155,90 tỷ USD vào năm 2030. Một phần của những gì đã thúc đẩy sự phát triển của việc áp dụng điện toán cạnh trong các ngành công nghiệp là trí tuệ nhân tạo (AI). Với sự gia tăng của các ứng dụng IoT và dữ liệu kinh doanh, nhu cầu phát triển các thiết bị có thể xử lý thông tin nhanh hơn và thông minh hơn ngày càng tăng. Đây là nơi mà Edge AI đi vào cuộc sống. Việc tích hợp AI vào điện toán biên hoặc Edge AI đã giúp các thiết bị biên có thể sử dụng thuật toán AI để xử lý thông tin ở biên của thiết bị hoặc trên một máy chủ gần thiết bị, cắt giảm thời gian các thiết bị biên đưa ra quyết định....