Reçel ve konserve

Reçel ve konserve için yapay zekâ ile hata tespiti, her kavanozu dolum makinesinden, kapaklama makinesinden, etiketleme makinesinden ve kolileme makinesinden çıkarken izlemek ve uygun olmayan birimleri depoya ulaşmadan işaretlemek için bir kamera ve bir görüş modeli kullanır. Muayene masasındaki bir operatör veya katı kural tabanlı makine görüşü yerine model, SKU portföyünüzün kavanoz şeklini, etiket tasarımını, meyve içeriğini ve kapak geometrisini öğrenir ve vardiyalar, hat hızları ve reçete geçişleri boyunca tutarlı bir görsel kontrol noktası uygular.

Reçel ve konserveleri hat hızında muayene etmek özellikle zordur, çünkü meyve içeriği aynı parti içinde tasarım gereği değişir, jöle opaklığı çilek, ahududu ve kayısı serilerinde farklı okunur ve çoklu paketi bozan eksik dolumlu kavanoz, paketleme hattı aydınlatması altında normal bir tepe boşluğu değişiminden ayırt edilemez. Tek bir kavanoz şekli etrafında kurulmuş kural tabanlı makine görüşü, farklı bir SKU'ya, farklı bir etikete veya farklı bir meyve reçetesine geçtiğiniz anda çöker. Yapay zekâ öncülüğündeki muayene bu değişimleri kaldırır, çünkü model sabit bir eşik değerinden değil gerçek üretim karelerinden öğrenir.

Sonuç, hat sonu numunenizi tamamlayan ve size kavanoz kavanoz bir görüntü kaydı veren otomatik bir görsel kontrol noktasıdır. Bir perakendeci sorusu altı hafta sonra geri geldiğinde, tam o üretim penceresindeki kareleri çekebilir ve hatayı ya doğrulayabilir ya da kanıtla itiraz edebilirsiniz.

Tam donanım düzeneği 1.000 € altında kalır ve yenilenmiş bir iPhone Pro, kapak muayenesi için isteğe bağlı alçak açılı halka ışıkla birlikte yayılmış bir tepe ışığı, bir USB-C kablosu ve dolum, kapaklama, etiketleme veya kolileme makinesinin üzerine kenetlenen bir montaj aparatından oluşur. İlk kurulum için PLC entegrasyonu gerekmez, düzenek bir taşıma çantasına sığar ve siz kurarken hat çalışmaya devam eder.

Devreye alma kendi kendine yapılır. Hat ekibiniz düzeneği monte eder, Enao uygulamasını açar ve bir sonraki reçete geçişinde referans kareleri toplamaya başlar. Birinci gün, önceden hiçbir etiketleme olmadan %80 doğruluk verir ve on dördüncü güne gelindiğinde model gördüğü hata ailelerinde manuel muayene görevlisinin üzerinde çalışır, hattın onayladığı veya reddettiği her işaretlenmiş kavanozla gelişir.

Her hat kendi modeline kendi kavanoz şekillerinin, etiket tasarımlarının ve meyve reçetelerinin nasıl göründüğünü öğretir. Aynı hatta farklı bir reçeteye veya etikete geçtiğinizde model tek bir vardiyada uyum sağlar. Benzer bir ürün ailesiyle kardeş bir hattı devreye aldığınızda, ikinci model birinci modelin deneyiminden başlar ve ek çaba belirgin şekilde azalır.

Spesifikasyon dışı kavanozlar kolileme makinesine ulaşmaz, fire kalite kontrol ofisinde değil muayene noktasında kaydedilir ve operatörleriniz işin hâlâ insan gerektiren kısımlarına, yani dolum kurulumuna, reçete ayarına ve müşteri şikâyetlerine ayırmaları gereken saatleri geri kazanır.