Laadusta kilpailukykyä konenäöllä (LAAKI)
"Valmistavan teollisuuden pk-yrityksissä laadulla on suuri merkitys, ja laatuongelmat heijastuvat yleensä koko toimitusketjuun. Lisäksi laadunvalvonnalla on keskeinen merkitys hukan ja jätteen syntymiseen ja siksi laatua on valvottava prosessissa siellä, missä tuotteeseen ollaan luomassa lisäarvoa."
Ajankohtaista
Hanketiedot
- Hankkeen rahoittaja: Etelä-Pohjanmaan liitto (EAKR)
- Hankkeen aikataulu: 1.9.2020 – 31.5.2023
- Vastuullinen yksikkö: SeAMK Tekniikka
- Projektipäällikkö: Toni Luomanmäki
Valmistavan teollisuuden pk-yrityksissä laadulla on suuri merkitys, ja laatuongelmat heijastuvat yleensä koko toimitusketjuun. Lisäksi laadunvalvonnalla on keskeinen merkitys hukan ja jätteen syntymiseen ja siksi laatua on valvottava prosessissa siellä, missä tuotteeseen ollaan luomassa lisäarvoa. Laadunkehitykseen panostamalla yritys voi parantaa kilpailukykyään merkittävästi ja joustavoittaa toimintaansa. Näiden seikkojen valossa on syytä pyrkiä edistämään eteläpohjalaisten pk-yritysten kilpailukykyä laadun ja joustavuuden kautta, hyödyntäen digitalisaation, konenäön ja erityisesti konenäön ja tekoälyn integraation tuomia mahdollisuuksia automaattisessa laadunvalvonnassa ja tuotantoprosessien joustavoittamisessa.
Tavoitteet
Laadusta kilpailukykyä konenäöllä -hankkeen päätavoite on kehittää laadun parantamiseen keskittyvä konenäön PoC-malli (Proof of Concept). Malli rakentuu yritysten laadunkehittämiskohteiden analysointiin ja yhtenevien tarpeiden pohjalta kehitettäviin PoCeihin alle olevan kuvan mukaan. Hankkeessa tuotetaan 6-7 PoCia. Mallia hyödyntämällä yrityksille avautuu mahdollisuus kehittää omaa kilpailukykyään, joustavuuttaan ja materiaalitehokkuuttaan automaattista laadunvalvontaa kehittämällä. Tavoitteena on, että PoCit yleisluontoisuudessaan vastaavat mahdollisimman laajasti samankaltaisiin kehittämistarpeisiin, mutta toisaalta niiden perusteella yritys pystyy tunnistamaan omien kehittämistarpeiden pohjalta merkittävimpiä asioita. Mallissa painotetaan erityisesti tekoälypohjaisten ratkaisujen toteuttamisesta saatuja kokemuksia. Malli laajentaa konenäön ja tekoälyn soveltamistietoutta eteläpohjalaissa pk-yrityksissä ja muissa sidosryhmissä.
Tulokset
Hankkeen tuloksia esitellään pk-yrityksille ja muille sidosryhmille verkkodemojen (Demonaarit) kautta, joka mahdollistaa matalan kynnyksen vuorovaikutteisen osallistumisen tiedonjakotapahtumiin. Tavoitteena on tuoda demot verkkoon ja kehittää webinaarikäytäntöjä erilaisin työkaluin ja menetelmin, joilla saadaan monipuolisempia esityksiä verkkoon. Lisäksi järjestetään workshoppeja ja kirjoitetaan aiheesta julkaisuja. Hankkeen pidemmän aikavälin vaikutukset koskevat erityisesti sitä, että hankealueella pk-yritysten tietoisuus konenäön soveltamisesta lisääntyy ja yritykset näkevät sen, että konenäkö on nykyään tehokas ja verrattain edullinen menetelmä laadunhallintaan ja tuotannon joustavuuden lisäämiseen. Keskeisenä pidemmän aikavälin vaikutuksena on myös tekoälyteknologian tiedonjakaminen käytännönläheisten sovellusten kautta.
Proof of Concepts
-
PoC 1: Metalliosien mittaukset
PoCissa käydään hyvin tarkasti läpi perinteisen, kuvaan perustuvan konenäön laitteita sekä parametreja ja niiden vaikutusta kuvan ottamiseen, analyysiin ja erityisesti erottelukykyyn pieniä kappaleita kuvattaessa. Tutkittavat kappaleet ovat hankealueella toimivan metallialan yrityksen tuotteen osia, joissa mittatarkkuudella suuri merkitys. PoCilla tutkittaan mahdollisuutta automatisoida kyseisten kappaleiden laadunvalvonta. PoC toteutettiin hankealueella toimivalle metallialan pk-yritykselle.
-
PoC 2: Levykappaleen laadunvalvonta profiiliskannerilla
PoCissa käydään läpi syvävedettyjen levykappaleiden mahdollisten virheiden tunnistamista profiiliskannerin avulla eri menetelmin. Profiiliskannerin toiminta-alueen laajentamista varten laite on integroitu yhteistyörobottiin ja robotti kommunikoi ja käskyttää kameraa socket-rajapinnan kautta. PoC toteuttiin Relicomp Oy:lle.
-
PoC 3: Leikkelepakkausten tunnistus linjalla
PoCissa toteutettiin eri leikkelepakkausten tunnistaminen etiketin piirteiden pohjalta, koska kaikissa etiketeissä ei ollut yksilöivää viivakoodia näkyvillä. PoCissa keskeistä oli myös valaista, että kiiltävä muovipinta ei häiritse etiketin paikoitusta ja piirteiden analysointia. Oleellista oli myös pyrkiä optimoimaan analyysiaikaa, koska tuotteita voi tulla nopeallakin tahdilla kameralle ja analyysi pitää olla valmis ennen seuraavaa kappaletta. PoC toteutettiin Kometos Oy:lle.
Konenäön ja tekoälyn demonstraatiot/selvitykset
Julkaisut
