Fujitsu a dezvoltat o tehnologie AI inovatoare care îmbunătățește semnificativ controlul calității producției și detectarea defectelor prin analizarea și diagnosticarea automată a datelor prin scanare nedistructivă (NDT) în doar câteva minute, ajutând la identificarea defectelor potențiale mai rapid și mai eficient decât procesele existente. Soluția dezvoltată de Fujitsu Laboratories Europa utilizează un nou cadru AI care combină tehnici de prelucrare a imaginilor și semnalului cu tehnologie deep learning pentru a rezolva probleme complexe legate de calitatea producției.
Componenta de învățare profundă a acestui nou cadru AI utilizează capacitatea super-umană a rețelelor neuronale profunde pentru a procesa date de imagine pentru a detecta modelele relevante, pe baza unui set unic de tehnologii dezvoltat de laboratoarele Fujitsu din Europa. Aceasta implică transformarea provocărilor analizei datelor din lumea reală într-un format de analiză a imaginii, automatizând și accelerând detectarea modelelor relevante în datele de scanare cu ultrasunete NDT, ceea ce poate indica o defecțiune de fabricație. Inspecția manuală specială poate fi orientată rapid spre potențiale defecte, traducând o reducere de 80% a gamei de produse, care necesită atenția unui tehnician specializat. Ca rezultat, controlul calității este îmbunătățit considerabil și se elimină eventualele blocaje din procesul de producție, cu potențialul de creștere a producției și de îmbunătățire semnificativă a eficienței. În plus, soluția Fujitsu are capacitatea de a continua învățarea după implementare, permițând îmbunătățirea continuă a performanței și o rentabilitate sporită a investiției.
Laboratoarele Fujitsu din Europa au implementat deja tehnologia cu succes într-o varietate de aplicații, printre care datele senzorilor de timp, consumul de energie, analiza prețurilor și fabricarea inteligentă. Într-o aplicație, acesta a fost implementat pentru a îmbunătăți recuperarea modelelor 3D CAD din bazele de date masive, ajutând la accelerarea designului produsului și îmbunătățirea QC. Într-un alt exemplu, tehnologia a fost aplicată unei aplicații de inovare socială, care a detectat comportamentul șoferului printr-un senzor de accelerare purtat la încheietura mâinii. Comportamentele potențial periculoase, cum ar fi alimentația și băutura sau programarea navigatorului GPS în timpul condusului, au fost clasificate cu exactitate, folosind o metodă nouă de conversie a datelor din seria de timp a accelerometrului în reprezentări de imagine, care au fost apoi urcate într-o rețea neurală profundă.
