Opakowania spożywcze

Wykrywanie wad przez AI w opakowaniach spożywczych wykorzystuje kamerę oraz model AI, który obserwuje każde opakowanie opuszczające napełniarkę, zgrzewarkę, etykieciarkę i drukarkę kodów daty, i oznacza sztuki niezgodne, zanim trafią do pakowaczki zbiorczej. Zamiast polegać na operatorze linii albo na sztywnej wizji maszynowej opartej na regułach, AI uczy się konkretnej geometrii tacki, grafiki folii, układu etykiety i formatu kodu daty w Twoim portfolio SKU, a następnie stosuje spójny punkt kontroli wizualnej na wszystkich zmianach, przy różnych prędkościach i przy zmianach SKU.

Opakowania spożywcze są wyjątkowo trudne do kontrolowania przy prędkości linii, ponieważ samo opakowanie jest z założenia zmienne: torebka z chipsami ugina się inaczej niż kubek jogurtu, tacka typu clamshell leży pod innym kątem niż opakowanie próżniowe, a zadrukowany laminat wygląda inaczej na tle taśmy przenośnika niż na tle plastiku opakowania zbiorczego. Wizja maszynowa oparta na regułach zbudowana wokół jednego SKU przestaje działać w momencie, w którym przechodzisz na inną folię, inną etykietę albo inny format. Kontrola prowadzona przez AI radzi sobie z tymi wariantami, ponieważ model uczy się z rzeczywistych klatek produkcyjnych, a nie ze sztywnego progu.

Efektem jest zautomatyzowany punkt kontroli wizualnej, który uzupełnia Twoją wagę kontrolną i detektor metali na końcu linii oraz daje Ci zapis obrazu dla każdego opakowania. Kiedy sześć tygodni później wraca zapytanie od sieci handlowej, możesz wyciągnąć klatki z dokładnie tego okna produkcyjnego i albo potwierdzić wadę, albo odrzucić zarzut z dowodami.

Pełny zestaw sprzętowy kosztuje poniżej 1 000 € i składa się z odnowionego iPhone Pro, rozproszonego światła górnego z opcjonalnym pierścieniowym światłem pod małym kątem do kontroli zgrzewów i etykiet, kabla USB-C oraz uchwytu, który mocuje się nad wyjściem z pakowaczki, wyjściem z etykieciarki albo wejściem pakowaczki zbiorczej. Integracja z PLC nie jest potrzebna przy pierwszym wdrożeniu, zestaw mieści się w walizce transportowej, a linia pracuje dalej, kiedy go ustawiasz.

Wdrożenie prowadzisz samodzielnie. Twój zespół linii montuje zestaw, otwiera aplikację Enao i zaczyna zbierać klatki referencyjne przy najbliższym przezbrojeniu. Pierwszego dnia dostajesz 80% skuteczności bez żadnego wcześniejszego etykietowania, a do czternastego dnia model pracuje lepiej niż kontroler ręczny w rodzinach wad, które już widział, i poprawia się z każdym oznaczonym opakowaniem, które linia potwierdza albo odrzuca.

Każda linia uczy własny model tego, jak wyglądają jej folia, grafika etykiety i format opakowania. Kiedy na tej samej linii przechodzisz na nowe SKU, model dostosowuje się w ciągu jednej zmiany. Kiedy uruchamiasz siostrzaną linię z podobną rodziną produktów, drugi model startuje z doświadczenia pierwszego i nakład pracy gwałtownie spada.

Opakowania poza specyfikacją przestają docierać do pakowaczki zbiorczej, braki są rejestrowane w punkcie kontroli, a nie w biurze kontroli jakości, a Twoi operatorzy odzyskują godziny uwagi potrzebne na te części pracy, które nadal wymagają człowieka, w tym ustawienie linii, walidację przezbrojenia alergenowego i obsługę reklamacji.