Искусственный интеллект Google для визуального контроля помогает устранять дефекты

Первая платформа Google, ориентированная на производство, автоматизирует контроль продукции для снижения затрат человеческой ошибки

Google только что объявила о запуске своего ИИ визуального контроля, облачной платформы Google (GCP), которая поможет производителям и компаниям, производящим потребительские товары, сократить количество дефектов. Дефекты обходятся производителям в миллиарды долларов каждый год, съедая от 15% до 20% общего дохода от продаж. Кроме того, 23 % всех непредвиденных затрат на простои производства связаны с человеческим фактором. Тем не менее, по данным McKinsey и Всемирного экономического форума, Индустрия 4.0 (автоматизация производственных процессов) может создать стоимость в размере 3,7 трлн долларов США в 2025 году. 

Как работает искусственный интеллект Google?

Как объяснил Доминик Ви, управляющий директор GCP по производству и промышленным операциям, решение Google Visual Inspection будет решать два варианта использования:обнаружение косметических дефектов и проверка сборки продукта. «Мы наблюдаем гораздо больший спрос, и я думаю, это потому, что мы приближаемся к моменту, когда ИИ становится действительно широко распространенным», — сказала она. Теперь с помощью технологии компьютерного зрения линейные руководители могут исправлять дефекты до отгрузки продукции, что улучшит производительность, повысит доходность и сократит расходы на возврат.

Какие компании будут конкурировать?

Неудивительно, что Amazon также является пионером в производстве технологий машинного зрения. В конце концов, сейчас это огромный рынок. Oxford Economics ожидает, что Китай автоматизирует 12,5 млн производственных рабочих мест, а McKinsey and Co. ожидает, что США последуют этому примеру, автоматизировав не менее 30% своих производственных рабочих мест в ближайшем будущем.

Чтобы не отставать, Amazon запустила свое решение Lookout for Vision, которое во многом повторяет версию Google. Он анализирует изображения на наличие дефектов, выявляет трещины и вмятины, а также улавливает неправильные цвета и формы. Несколько крупных организаций, таких как GE Healthcare, Basler и Dafgards, уже выбрали решение Amazon, и компания, несомненно, будет расширяться в этой области.

И все же Google будет бороться за свою долю рынка. С тех пор, как GCP запустила свой ИИ для визуального контроля, Renault, Foxconn и Kyocera подписались на его услуги. Кроме того, послужной список и влияние Google в технологической отрасли вполне могут склонить некоторых предыдущих партнеров Amazon последовать их примеру. Для тех, кто хочет быстрых результатов, новая программа Google уже хорошо зарекомендовала себя. Саид Ви:«Renault уже отслеживает дефекты лакокрасочного покрытия в режиме реального времени».

Что выделяет решение Google?

В отличие от платформ машинного обучения общего назначения, ИИ визуального контроля GCP эффективен и эффективен. Он может создавать модели с использованием в 300 раз меньше изображений, помеченных человеком, — иногда всего в 10 раз. Кроме того, машинное обучение со временем повысит точность платформы. Это поможет производителям оптимизировать свои цепочки поставок, снизить риски, связанные с качеством, и управлять запасами продукции. «По сути, это дает вам простоту развертывания и уверенность в том, что вы можете запустить его в цеху», — объяснил Ви.

И нет времени лучше настоящего. В опросе, проведенном PricewaterhouseCoopers в 2020 году, производственные компании сообщили, что в течение следующих пяти лет они ожидают, что цифровая трансформация сделает их операции заметно более эффективными. В этом, как и во многих недавних технологических инициативах, Google намерен возглавить инициативу. Как выразился Ви:«Мы пытаемся передать возможности ИИ в руки производителей».