ხელოვნური ინტელექტი თვითმფრინავის ნაწილების შემოწმებას აჩქარებს

ბაგარიას თქმით, ანალიზის პროგრამა სალონის ნაწილებში გარეგნულ დეფექტებს კარგად ავლენს. ის ნაწილებს საწარმოო ნახაზებსა და გამოსაყენებელი კომპონენტების ჩამონათვალს ადარებს. ბაგარიამ დასძინა: „ხელოვნური ინტელექტი სუბიექტურობას ძალიან კარგად გამორიცხავს და თქვენი ოპერატორების ცოდნას ინარჩუნებს. შეგიძლიათ განმეორებითი სამუშაოები ავტომატურად შეასრულოთ და პროცესები გააერთგვაროვნოთ“.

ბაგარიას თქმით, საღებავის ანალიზისას ხელოვნური ინტელექტი დეფექტის გარეგნულ ნიშნებსა და იმ კონკრეტულ ნაწილს სწავლობს, რომელზეც ის შეიძლება გაჩნდეს, მაგალითად, მაგიდას ან უნიტაზის დასაჯდომს. მოდელი ასევე იყენებს თითოეული საწარმოო კომპონენტის მონაცემებს. ის ითვალისწინებს განათების პირობებსაც, რომლებიც ნაწილების საბოლოო დამონტაჟების ადგილებს შეესაბამება.

უალის თქმით, Safran-ის უნიტაზის დასაჯდომების შემოწმებას ახლა 5-დან 10 წუთამდე სჭირდება. შემდეგ ეტაპზე გადატანამდე სისტემა დეფექტებისა და შემოწმების ფურცელს ავტომატურად ქმნის. ადრე ამ დოკუმენტს ინსპექტორი ადგენდა.

უალიმ ასევე აღნიშნა, რომ პროექტში Loopr-ის ტექნოლოგიამ დეფექტების გამოვლენის 90,9%-იან მაჩვენებელს მიაღწია. ეს ყველა ნაკაწრის, საღებავის ფერის ცვლილებისა და ბუშტის იდენტიფიცირების უნარს გულისხმობს.

Loopr AI-ს ინსპექტირების პროცესს, მოწყობის მიხედვით, უფრო ავტომატიზებული ან შერეული მიდგომის გამოყენება შეუძლია.

ბაგარიას თქმით, Safran-ს საღებავის შემოწმების პროგრამისთვის გამოსახულების გადასაღები მოწყობილობები უკვე ჰქონდა. სურათების გადაღება და ხელოვნური ინტელექტით ანალიზი ავტომატურად მიმდინარეობდა. თუმცა, პლატფორმა ადამიანს ხელოვნური ინტელექტის დასკვნების გადახედვის, დადასტურებისა და შესწორების საშუალებას აძლევს. ეს უკუკავშირი დროთა განმავლობაში მოდელის გაუმჯობესებასაც უწყობს ხელს.

Loopr სხვადასხვა მოწყობილობასთან თავსებადია და შეუძლია კომპანიაში უკვე გამოყენებულ სხვადასხვა კამერასა და პლანშეტზე იმუშაოს. ამ პროექტში რობოტული მკლავი ნაწილებს შეღებვამდე და შეღებვის შემდეგ უღებდა სურათებს, შემდეგ კი მათ Loopr-ს გასაანალიზებლად გადასცემდა.

სალონის იმ ნაწილის შერეული მეთოდით შემოწმებისას, რომელიც საპირფარეშოს ან სამზარეულოს მოიცავს, ინსპექტორები სხვადასხვა კუთხიდან სურათებს თავად იღებენ. ისინი ფოტოებს Safran-ის კომპიუტერულ სისტემაში ტვირთავენ. Loopr-ის ალგორითმი ფოტოებს ამუშავებს, შესაძლო პრობლემებს ადგენს და დეფექტებისა და შემოწმების ფურცელს ქმნის.

უალიმ განაცხადა: „უფრო სწრაფი შემოწმების წყალობით, ადრინდელთან შედარებით 10%-დან 15%-მდე მეტის წარმოება შეგვიძლია. საბოლოო აწყობისთვის ნაწილების მიწოდების ტემპი გაიზარდა“.

ბაგარიას თქმით, წარმატებული საცდელი პროექტების დასრულების შემდეგ Safran-ს Loopr-ის ტექნოლოგია ახლა ვაშინგტონის შტატის ქალაქ მერიზვილსა და კალიფორნიის ქალაქ სანტა-მარიაში მდებარე საწარმოებში შეაქვს.

თემებიბინდიოა უალიპრიანშა ბაგარიაჟენ იაოAkridataBusiness InsiderLoopr AISafranSpectronლიჰაის უნივერსიტეტის ენერგეტიკის კვლევითი ცენტრიმერიზვილი

გამოქვეყნდა 16 სექტემბერი, 2026