
Oppervlaktefoutdetectie op geëxtrudeerde buizen met behulp van machine learning-technieken
Hydro
Uitdaging
Hydro Norsk, een toonaangevend bedrijf in de staalindustrie met
wereldwijde activiteiten en fabrieken, had te maken met het probleem van
vroegtijdige detectie van defecten in hun productieproces. De aanwezigheid
van zelfs kleine defecten leidde tot aanzienlijke verspilling van grondstoffen.
Hoewel Hydro een bestaande oplossing had die gebaseerd was op het real-time
verzamelen van beelden van hun productie pipelines, stelden ze vast dat er
ruimte was voor verbetering met behulp van moderne technieken.
Daarom benaderden ze ons team om nieuwe oplossingen te onderzoeken en te
verkennen.
Resultaat
Door gebruik te maken van onze diepgaande ervaring op het gebied van
AI-gestuurde beeldverwerking, zijn we begonnen met het ontwerpen en ontwikkelen
van een algoritme waarmee de verschillende soorten defecten in hun product
nauwkeurig kunnen worden geïdentificeerd. Dit algoritme is een mix van
beeldverwerking met behulp van bibliotheken en zorgvuldig ontworpen neurale
netwerken. Het algoritme is een waardevol hulpmiddel om operators te helpen
de productielijnen in realtime te bewaken. Hiermee kunnen ze snel eventuele
defecten opsporen die tijdens het productieproces kunnen ontstaan.
Het implementeren van de oplossing in de eerste proeffabriek bracht
nieuwe uitdagingen met zich mee: de gegevensverwerking moest uitzonderlijk
snel zijn en intelligente beslissingen nemen over welke gegevens geanalyseerd
moesten worden om defecten snel te kunnen opsporen. De gegevensverwerking
moest ook bestand zijn tegen storingen, zodat deze zelfs bij onverwachte
fouten of problemen bleef functioneren. Bovendien moest de output direct
toegankelijk zijn via een dashboard in realtime. Dit dashboard moest
problematische patronen in de productielijnen aan het licht brengen en
inzicht geven in diepere problemen die aandacht vereisten.
Het succes van deze proefimplementatie leidde tot een bredere
inzet van de oplossing in alle fabrieken van Hydro wereldwijd.
Conclusie
Onze samenwerking met Hydro heeft geresulteerd in een substantiële
verbetering van Hydro's defectdetectiemogelijkheden. Het succes van het project
kan worden toegeschreven aan de combinatie van Hydro's industrie-expertise en
onze vaardigheid in AI, beeldverwerkingstechnieken en het maken van interactieve
dashboards.