Автоматизированная инспекция автомобилей Range Rover на наличие внешних дефектов с помощью машинного зрения

Компания/Заказчик:
Jaguar Land Rover
Консалтер/Интегратор:
DeGould
География:
Великобритания
Период проекта:
Сотрудничество началось в 2014 году
Отрасли:
Автомобилестроение, авиастроение, судостроение
Области управления бизнеса:
производство
Решаемые бизнес-задачи:
Контроль качества, Проведение инспекции
Идеологические платформы и тренды:
Искусственный интеллект, Компьютерное зрение, Машинное обучение, Мобильные приложения
Источник изображения:
изображение взято из открытых источников
Исходная проблема, вызов, идея

Цель внедрения автоматизированной системы для инспекции автомобилей заключается в устранении необходимости в ручном осмотре, поднятии качества осмотров, фиксации результатов инспекций для будущих претензий.

Принцип решения

Комбинированное использование машинного зрения и искусственного интеллекта

Описание кейса

На трех основных заводах Jaguar Land Rover в Солихалле, Халевуде и Нитре, где производятся автомобили Range Rover, установлены системы машинного зрения компании DeGould. Они используются для обнаружения царапин, потертостей, сколов, вмятин, выбоин и повреждений колес. С их помощью можно обнаружить дефекты размером 1 мм, а зачастую и меньше.

Также они используются для проверки технических спецификаций для партнеров в логистической цепочке распределения готовых автомобилей.

Первое автоматизированное решение для инспекции автомобилей было установлено на заводе в Солихалле в 2014 году. В настоящее время эта технология является основным методом процесса инспекции, а также распространяется на всю цепочку поставок в портах и на глобальных дилеров с помощью приложения DVM.

На заводах JLR используются все решения DeGould, включая систему Auto-compact, через которую автомобили могут проезжать без остановки для сканирования. Кроме того, система может быть размещена над производственной линией и работать синхронно с конвейером.

В системе Auto-compact используются 7 полноцветных камер высокого разрешения, фиксирующих профили и крышу автомобиля, 2 специальные камеры для колес, 7 специальных монокамер для обнаружения вмятин; темное поле, белый свет и структурированная панель освещения обеспечивают видимость всех повреждений для камер. Собранные данные хранятся в облаке. Максимальная высота ТС составляет 2000 мм, максимальная ширина 2800 мм.

После сканирования автомобиля сотрудники получают доступ к полному отчету о повреждениях через специальный веб-дашборд. Все результаты, полученные в ходе проверки, связаны с идентификационным номером автомобиля. Связь результатов осмотра с VIN-кодом позволяет приборной панели создать цифровой паспорт автомобиля. В цифровом паспорте отслеживается состояние автомобиля от производителя до дилерского центра, с полным отзывом и сравнением изображений. Сравнение изображений повреждений автомобиля позволяет распределить ответственность за ущерб по всей цепочке поставок.

Если операторы в режиме реального времени наблюдают за происходящим на сборочной линии, то эта информация отображается на мониторах на линии и интегрируется в системы качества производителя.

Эти системы сканирования также используются во всей цепочке поставок автомобилей в ключевых пунктах передачи транспортных средств. К ним относятся: производственные заводы, распределительные комплексы, перевозчики, порт выезда, порт въезда и дилерские центры. Приложение DVM может использоваться дилерскими центрами для проведения окончательного осмотра с цифровой записью и сообщения о любых повреждениях соответствующему производителю комплектного оборудования.

Результат

Окупаемость инвестиций для завода или порта зависит от количества транспортных средств и количества повреждений в каждом сценарии, но обычно в течение первых нескольких месяцев.

Окупаемость происходит за счет повышения производительности, сокращении трудозатрат и более быстром определении ответственности за повреждения. Стоимость устранения повреждений, обнаруженных на ранней стадии производственного процесса, также позволяет значительно сэкономить по сравнению с повреждениями, которые не были обнаружены ранее.

Ссылки на источники