L'IA d'inspection des assemblages à composants multiples est un système de vision avancé basé sur l'apprentissage profond qui vérifie si toutes les pièces individuelles d'un produit complexe sont présentes, correctement positionnées et correctement assemblées.

L'IA transforme l'inspection des assemblages d'un processus réactif et sujet aux erreurs en un système proactif de prévention des erreurs. Voici comment procéder :
- L'inspection basée sur l'IA s'adapte aux variations du produit et détecte les défauts les plus subtils avec précision.
- L'IA fournit un retour d'information instantané pendant le processus, évitant ainsi des retouches coûteuses.
- Les modèles de vision industrielle avancés permettent non seulement d'identifier un défaut, mais également de le localiser avec précision, en décrivant sa forme et sa taille.
- Une piste d'audit numérique est créée dans laquelle chaque étape d'assemblage, chaque détection de défaut et chaque correction sont enregistrées automatiquement.

L'automobile, l'aérospatiale, l'électronique, la machinerie lourde et la fabrication de dispositifs médicaux, tous les secteurs où les assemblages complexes exigent une qualité zéro défaut et une conformité réglementaire.

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui permet aux modèles d'apprendre directement à partir de milliers d'images de produits et de détecter en continu les composants manquants, mal alignés ou défectueux en temps réel. Un modèle d'apprentissage profond s'adapte à l'évolution des formes, des tailles et des textures, afin d'éviter de trop signaler les variations acceptables.

Mask R-CNN, ou Mask Region-Based Convolutional Neural Network, est une architecture d'apprentissage en profondeur largement utilisée pour la détection d'objets et la segmentation d'instances. Lors de la détection des défauts, en plus d'identifier l'existence d'un défaut, il permet également de localiser le défaut et d'en définir la forme exacte.

Les tests de fiabilité en plusieurs parties garantissent que chaque composant d'un assemblage fonctionne non seulement individuellement, mais qu'il fonctionne également de manière fluide dans le cadre de l'ensemble du système. Grâce aux systèmes d'inspection alimentés par l'IA, les fabricants peuvent analyser des milliers de points de données en temps réel et prévoir les points de défaillance potentiels avant qu'ils ne surviennent.

Oui Kompass et Nagare sont tous deux conçus pour une intégration parfaite avec les systèmes communs d'exécution de la fabrication (MES), de planification des ressources d'entreprise (ERP) et de gestion de la qualité.