AI đáp ứng nhu cầu giải thích tại nhà máy

Các giải pháp thị giác máy (MV) để kiểm soát chất lượng trong sản xuất đang trở nên cần thiết hơn bao giờ hết đối với các nhà sản xuất do yêu cầu pháp lý ngày càng tăng, kỹ thuật sản xuất mới và tình trạng thiếu lao động trầm trọng.

ABI Research cho biết thị trường đang phải đối mặt với một thời kỳ phát triển đáng kể do sự hiện diện ngày càng tăng của các giải pháp Trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động như một công nghệ hỗ trợ, điều này sẽ thúc đẩy tăng trưởng trong thị trường thị giác máy kiểm soát chất lượng để đạt 7,2 tỷ USD vào năm 2028. từ 2,3 tỷ USD vào năm 2023.

“AI đang tăng tốc và nâng cao hiệu quả của thị trường MV. Nó tăng tốc độ kiểm tra và cho phép nâng cao chất lượng, đồng thời hệ thống AI có khả năng thích ứng cao hơn so với phần mềm truyền thống,” giải thích James Prestwoodnhà phân tích ngành công nghiệp và sản xuất tại ABI Research.

“Mặc dù nhiều giải pháp AI có thể dễ dàng tích hợp với phần cứng và phần mềm MV hiện có, khiến nó trở thành một loại trái cây dễ dàng được các nhà sản xuất tận dụng, nhưng nó thiếu khả năng giải thích có thể là thử thách. Nếu không có chức năng này, AI có thể gặp khó khăn trong việc tạo ra lực kéo trong các thị trường có quy định cao”. James Prestwood

Prestwood cho biết: “Mặc dù một số nhà cung cấp AI đang có những bước tiến lớn trong việc hỗ trợ phần mềm của họ với chức năng có thể giải thích được, chẳng hạn như Neurala, nhưng đây vẫn chưa phải là tính năng tiêu chuẩn trên tất cả các giải pháp”.

Hệ sinh thái MV bao gồm nhiều nhà cung cấp, trong đó có nhiều nhà cung cấp chuyên cung cấp các thành phần tốt nhất, chẳng hạn như Neurala, Intel, Google, Landing AI, Instrumental for AI và Sony, Teledyne và Nikon cho máy ảnh. Các nhà cung cấp khác tập trung vào việc cung cấp các giải pháp MV toàn diện mạnh mẽ, bao gồm Aqrose Technology, Cognex, Basler, Keyence, SICK, Omron và Elementary Robotics.

“Đối với hầu hết các nhà sản xuất, ngân sách và độ phức tạp của quá trình xây dựng sẽ là yếu tố quyết định để lựa chọn các giải pháp sẵn có và tự xây dựng bằng cách triển khai thành phần tốt nhất. Các nhà sản xuất nhỏ hơn có thể sẽ tìm thấy cách sử dụng tốt nhất cho các giải pháp có sẵn do chi phí thấp hơn và yêu cầu đơn giản hơn,” Prestwood kết luận.