Bilgisayar görüşünde yalın üretim

Sanayi devriminden bu yana imalat sektöründeki itici bir faktör, üretimi artırma ve aynı zamanda israfı azaltma çabası olmuştur. Bu odak noktası, bugün yalın üretim olarak bildiğimiz şeyin temelini atmıştır.

Daha azıyla daha fazlasını yapmayı amaçlayan bir mal üretim yöntemidir. Bu, üretim süresini kısaltmayı, israfı azaltmayı ve daha az kaynak kullanmayı içerirken, yine de müşterinin tam olarak ihtiyaç duyduğu şeyi sunmayı hedefler. 

Sağladıkları verimliliğe rağmen, geleneksel yalın üretim sistemlerinin de sınırlamaları vardır. Genellikle çalışanların operasyonları manuel olarak izlemesine ve deneyime dayalı kararlar vermesine güvenirler, bu da hatalara yol açabilir. Yanlış yerleştirilmiş bir bileşen gibi küçük hatalar bile maliyetli gecikmelere ve kaynak israfına neden olabilir. 

Bu sorunu çözmek için birçok üretici yapay zekaya (YZ) yöneliyor. Örneğin, makinelerin görsel bilgileri yorumlamasını ve anlamasını sağlayan bir YZ dalı olan bilgisayarla görmeyi benimsiyorlar.

Görsel yapay zeka sistemleri, aksi takdirde fark edilmeyebilecek sorunları veya kalıpları detect etmek için büyük miktarda veriyi işleyebilir. Bu, fabrikaların sorunları gecikmelere neden olmadan önce ele almasına, arıza süresini azaltmasına ve ürün kalitesini artırmasına yardımcı olur. 

Bu makalede, yalın üretimde bilgisayarlı görü ve kullanım alanlarını keşfedeceğiz. Haydi başlayalım!

Endüstriyel ortamlarda bilgisayar görüşü nedir?

Endüstriyel ortamlarda, bilgisayarlı görü etkili bir yalın üretim aracı olabilir. Kameralar ve yapay zeka teknolojisinden yararlanan bu tür sistemler, kusurları detect etmek, verimliliği artırmak ve güvenlik uyumluluğunu sağlamak için montaj hatlarını, ekipmanları ve ürünleri izleyebilir.

Bilgisayarla görme nasıl çalışır: Yalın bir bakış açısı

Görsel Yapay Zeka kullanımı genellikle, üretim tesisindeki kameraların veya sensörlerin ürünler ve ekipmanlar hakkında veri topladığı görsel veri yakalama ile başlar. Ardından, görüntülerin veya videoların temizlenip analiz için hazırlandığı veri işleme gelir. Bu, görüntüleri keskinleştirmeyi, boyutlarını ayarlamayı veya sistemin yorumlamasını kolaylaştırmak için önemli ayrıntıları vurgulamayı içerebilir.

Bundan sonra, aşağıdaki gibi bilgisayarla görme modelleri Ultralytics YOLO11 devreye girer. Bu modeller nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi görevleri destekler. Kusurları belirlemek, ürün boyutlarını ölçmek ve ürünlerin kalite standartlarını karşılayıp karşılamadığını doğrulamak için görsel verileri analiz edebilirler. 

Örneğin, bir ürünün doğru boyutlara sahip olup olmadığını veya doğru sayıda ürün üretilip üretilmediğini kontrol etmek için bir bilgisayarlı görü çözümü kullanılabilir. Sistem bir anormallik tespit ederse, bir alarmı tetikleyebilir veya merkezi bir kontrol paneline güncellemeler gönderebilir. Bu otomatik yanıtlar, fabrikaların sorunları erken yakalamasına, israfı azaltmasına ve verimli yalın üretimi sürdürmesine yardımcı olur.

‍

Endüstriyel bilgisayarlı görüye yön veren temel teknolojiler 

Yalın üretimde endüstriyel bilgisayar görüşü sistemlerini yönlendiren temel teknolojilerden bazıları şunlardır: 

• Gelişmiş görüntüleme donanımı: Endüstriyel bilgisayarla görme, gerçek zamanlı olarak net veri yakalamak için yüksek kaliteli kameralara ve sensörlere dayanır. Çoğu durumda, gecikmeyi ve bant genişliği gereksinimlerini azaltmak için görsel verileri yerinde ön işlemek ve depolamak üzere uç cihazlar da kullanılır.
  
  
• Görüntü ön işleme (Image preprocessing) yöntemleri: Ham görüntüler, analizden önce filtreleme ve kenar algılama gibi teknikler kullanılarak iyileştirilir ve normalleştirilir, bu da görüntü netliğini artırır.

• Derin öğrenme mimarileri: Konvolüsyonel sinir ağları (CNN'ler) bilgisayarla görmenin backbone . Büyük veri kümeleri üzerinde eğitilen bu modeller, nesneleri classify , anormallikleri detect etmek veya özellikleri yüksek doğrulukla ölçmek için görsel kalıpları öğrenir. YOLO11 gibi CNN tabanlı mimariler, gerçek zamanlı hızları ve hassasiyetleri nedeniyle üretimde özellikle kullanışlıdır.

• Bilgisayarla görme yetenekleri: YOLO11 gibi modeller çeşitli bilgisayarla görme görevlerini destekler. Bunlar arasında nesne algılama (öğeleri bulma ve konumlandırma), görüntü sınıflandırma (bir öğenin ne olduğunu tanımlama), örnek segmentasyonu (belirli parçaları veya bileşenleri ana hatlarıyla belirleme) ve nesne izleme (öğeleri hareket ederken takip etme) yer alır. Bu yetenekler, fabrika katlarında ve depolarda gerçek zamanlı denetim, kalite kontrol ve envanter yönetimini daha verimli hale getirir.

Bilgisayar görüşü uygulamalarıyla yalın üretim prensipleri

Yalın üretimi ve onu yönlendiren temel teknolojileri daha iyi anladığımıza göre, bilgisayarlı görü uygulamalarının kullanıldığı bazı yalın üretim örneklerine daha yakından bakalım.

Otomatik kalite kontrol ve kusur tespiti

YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri, ürünlerdeki çatlaklar veya diğer kusurlar gibi yüzey kusurlarını otomatik olarak detect etmek için eğitilebilir. Bu, kusur tespit ini yalın üretimde kalite kontrolün önemli bir parçası haline getirir. 

Yavaş ve hataya açık olan geleneksel manuel denetimin aksine, bu sistemler ürünler taşıma bandında hareket ederken görüntüleri gerçek zamanlı olarak analiz edebilir. Kusurları işaretleyebilir, öğeleri kaliteye göre sıralayabilir ve hatta paketleme ve göndermeden önce ürünleri (örneğin hapları) sayabilir.

‍

Üretim akışını optimize etme ve çevrim süresini kısaltma

Yalın üretimde süreç iyileştirme genellikle manuel gözleme, kronometrelerle görevleri zamanlamaya veya raporları incelemeye dayanır. Bu yöntemler hataya ve önyargıya açık olup üretim akışını bozabilir. 

Bilgisayarlı görü, görevlerin tamamlanmasını doğru bir şekilde takip ederek, yavaşlamaları veya darboğazları belirleyerek ve fabrika genelinde devam eden işleri izleyerek bu sorunu çözmek için devreye girebilir. YOLO11 gibi modeller ayrıca depo çalışanlarını ve gerçekleştirdikleri görevleri track ederek iş yüklerini dengelemeye yardımcı olacak bilgiler sağlayabilir. Örneğin, tamamlanması daha uzun süren görevlere daha fazla işçi atanabilir.

‍

Akıllı envanter yönetimi ve lojistik

Lojistik iş akışları yıllardır barkodlar ve RFID etiketleri gibi teknolojileri kullanmaktadır. Ancak, daha yakın zamanlarda, bilgisayarlı görü, tedarik zinciri yönetiminde yalın üretim için önemli bir araç olarak ortaya çıkmış, gerçek zamanlı izleme, etiket tanıma ve otomatik envanter sayımları sağlamıştır. İlginç bir şekilde, Amazon gibi şirketler, lojistik departmanlarında bilgisayarlı görü kullanarak paketleri taşımakta ve depo operasyonlarını kolaylaştırmaktadır.

Gelişmiş çalışma süresi için tahmine dayalı bakım

Makineleri herhangi bir üretim tesisinin kasları olarak düşünebilirsiniz. Onlar olmadan üretim durur. Bu, bakımı yalın üretimin önemli bir parçası yapar. 

Geleneksel yöntemler genellikle iki kategoriye ayrılır: makineleri arızalandıktan sonra onarmak veya ihtiyaç duyulup duyulmadığına bakılmaksızın sabit bir programda bakım yapmak. Her iki yaklaşım da beklenmedik arızalara, boşa giden çabalara ve daha yüksek maliyetlere yol açabilir.

Ancak bilgisayarlı görü, ekipmanı gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve sorunları büyük arızalara neden olmadan önce erken detect edebilir. Yapay zeka modelleri çatlakları, sızıntıları ve diğer erken uyarı işaretlerini tespit ederek bakım ekiplerinin hızlı bir şekilde müdahale etmesini sağlar. Sonuç olarak daha az arıza süresi, daha az maliyetli onarım ve daha uzun ömürlü makineler elde edilir.

Güvenliği ve görsel yönetimi geliştirme

Üretim tesislerinde, işçi güvenliği genellikle yöneticilere, ara sıra yapılan kontrollere ve çalışanların kendi başlarına kurallara uymasına bağlıdır. Bu durum, güvenlik ekipmanlarının her zaman takılmasını veya yönergelerin tutarlı bir şekilde izlenmesini sağlamayı zorlaştırır.

Geleneksel olarak, bu tür sorunları bildirmek için Andon sistemleri (üretim hattındaki sorunları hızlı yanıt için vurgulayan görsel sinyal araçları) gibi araçlar kullanılmıştır. Ancak bunlar genellikle bir düğmeye basmak veya bir sorunu kaydetmek için insanlara güvenirler. Bilgisayarlı görü sistemleri, bunun için harika bir üretim otomasyonu çözümü olabilir. 

Örneğin, YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri baret, eldiven ve güvenlik yeleği gibi güvenlik ekipmanlarını detect etmek üzere eğitilebilir. Ayrıca, birisinin kısıtlı veya tehlikeli bir alana izinsiz girdiğini detect etmek için de kullanılabilir ve daha güvenli, tehlikesiz bir işyerinin korunmasına yardımcı olurlar.

‍

Yalın üretimde bilgisayarlı görü ROI'si

Şimdi de yalın üretim süreçlerinin bilgisayarla görme ile entegre edilmesinin temel faydalarından bazılarını inceleyelim.

Gelişmiş kalite ve azaltılmış yeniden işleme 

Bilgisayarlı görü, kusurların erken ve tutarlı bir şekilde tespit edilmesini sağlayarak ürün kalitesini artırır. Ürünler hattan çıkmadan önce hataları belirleyerek, hatalı ürünlerin paketlenmesini ve gönderilmesini önler. Bu, yeniden işlemeyi azaltır, hurdayı en aza indirir ve yalın üretimde kusurların neden olduğu israfı doğrudan ele alır.

Artan verimlilik ve iş hacmi 

Görüntü yapay zekası, yavaş, manuel denetimleri hızlı, otomatik kontrollerle değiştirerek üretimi hızlandırır. Darboğazların belirlenmesini ve süreçlerin üretim hattı boyunca daha sorunsuz akmasını sağlar. Sonuç olarak, akıllı fabrikalar kaliteden ödün vermeden daha yüksek verim ve üretkenlik elde edebilir.

Önemli maliyet tasarrufu 

Atık, duruş süresi ve yeniden işlemenin azaltılması, işçilik ve malzemelerde büyük tasarruflara yol açar. Bilgisayar görüşü ayrıca kusurlu ürünlerin müşterilere ulaşmasını engelleyerek garanti taleplerini azaltır. Zamanla, bu verimlilikler kaynak kullanımını iyileştirir ve işletme maliyetlerini düşürür.

Gelişmiş güvenlik ve ergonomi 

Bilgisayarlı görü ile tehlikeli veya tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek, çalışanları tehlikeden uzak tutar. Görüntü sistemleri ayrıca güvenlik ekipmanları ve kısıtlı bölgelere uyumu da izleyebilir. Birlikte, bu önlemler kazaları azaltır, zorlanmayı en aza indirir ve insanlara öncelik veren yalın üretim ilkelerini güçlendirir.

Sürekli iyileştirme için veriye dayalı içgörüler 

Vision AI çözümleri, içgörüler için analiz edilebilen etkili görsel veriler üretir. Üreticiler bu verileri performansı track , KPI'ları izlemek ve verimsizlikleri tespit etmek için kullanabilir. Bu, uzun vadede büyük faydalar sağlayan küçük, artımlı değişiklikler yoluyla sürekli iyileştirmeyi vurgulayan Kaizen felsefesini destekler.

Bilgisayarlı görü ile yalın üretimin geleceği

Teknoloji ilerledikçe, bilgisayarlı görü'nün merkezi bir rol oynadığı üretimde daha fazla AI uygulamasının benimsendiğini görmemiz muhtemeldir. Önemli bir gelişme, gerçek zamanlı izleme, tahmine dayalı analiz ve senaryo testi için canlı üretim ortamlarını yeniden oluşturmak üzere sensör verilerini ve görüntü sistemlerini kullanan dijital ikiz teknolojisidir. 

Bir diğeri ise, insan gözüyle görülemeyen sorunları tespit ederek kusur tespitini ve kalite kontrolünü geliştiren 3D, termal ve hiperspektral kameralar gibi gelişmiş görüntüleme sistemlerinin kullanılmasıdır. Yapay zeka algoritmalarıyla birlikte bu teknolojiler aşınmanın erken belirtilerini detect edebilir, arızaları önleyebilir ve plansız duruş sürelerini azaltarak daha fazla verimlilik ve güvenilirlik sağlamak için yalın üretim ilkelerini destekleyebilir.

Önemli çıkarımlar

Bilgisayarlı görü, yalın üretim tesislerinin sorunları erken tespit etmesine, israfı azaltmasına, işçi güvenliğini iyileştirmesine ve üretimi hızlandırmasına olanak tanır. Görüntü İşleme Yapay Zeka teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, yalın üretimi daha güvenilir ve kolay hale getirmede daha da büyük bir rol oynayacaktır.

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza ve GitHub depomuza katılın. Perakende sektöründe yapay zeka ve tarımda bilgisayarlı görü hakkında bilgi edinmek için çözüm sayfalarımıza göz atın. Lisanslama seçeneklerimizi keşfedin ve bilgisayarlı görü ile geliştirmeye bugün başlayın!