L’industrie manufacturière est confrontée à une multitude de défis. La concurrence mondiale féroce et la vitesse de production toujours croissante exigent l’amélioration continue de la qualité de ses produits et services. L’augmentation des coûts de la main-d’œuvre et des cadences de production exige des processus de contrôle plus efficaces et une grande agilité.
A l’heure de l’Industrie 4.0, l’une des plus grandes améliorations potentielles est l’automatisation de l’inspection visuelle, tâche encore effectuée essentiellement manuellement. Un inspecteur humain introduit une forte variance dans la réalisation de l’inspection et ces inspections sont d’une grande pénibilité. De ce fait, la collecte d’informations liées aux contrôles ne peut pas être utilisée pour en tirer de conclusion globale. Les techniques de traitement d’image traditionnelles ont échoué dans l’automatisation des tâches d’inspections complexes. Une approche disruptive était nécessaire pour automatiser ces inspections sur les chaînes de production.
Scortex propose une solution d’inspection qui combine vision industrielle et deep learning. Celle-ci permet d’atteindre des niveaux inégalés en détection et cadence de contrôle.
Ce produit est destiné à l’ingénieur contrôle qualité. A partir de ses spécifications qualité et d’une base d’images, il peut créer une application d’inspection personnalisée à sa production. Grâce à une interface intuitive, aucune connaissance en deep learning n’est nécessaire.
L’application est facilement déployée en production grâce à une box connectée. Celle-ci est plug&play avec les caméras industrielles et peut communiquer avec l’ensemble des machines grâce à l’intégration des protocoles industriels. L’analyse est faite en temps-réel et le contrôle qualité n’est plus une étape ralentissant la supply chain. La synergie logiciel et hardware donne la possibilité d’une amélioration agile et d’adapter rapidement le contrôle à de nouveaux produits. La robustesse est une priorité dans les développements. . Scortex développe une architecture de calcul propriétaire pour l’exécution d’algorithme de deep learning.
Le flux d’images est converti en information utile et structurée : taux, type et location des défauts sur 100% de la production. Cela permet d’avoir une vue globale de la qualité des produits en temps réel et d’effectuer des analyses fines a posteriori.
Scortex déploie actuellement sa solution dans des usines du secteur automobile, des biens de consommation et dans les fonderies à travers l’Europe pour des applications de contrôle de pièces plastiques, métalliques ou peintes.
Pour plus d’informations : http://scortex.io/
Cet article se trouve dans le dossier :
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