HILDA (Human In-The-Loop Designed Algorithms) omarmen: een evenwichtige benadering van Vision AI-automatisering

‍Bij JIDOKA Technologies erkennen we de uitdagingen waarmee fabrikanten worden geconfronteerd bij het handhaven van hoge kwaliteitsnormen en tegelijkertijd het hoofd moeten bieden aan de complexiteit van AI-gestuurde automatisering. Het antwoord is niet om menselijke operators volledig te vervangen of uitsluitend te vertrouwen op hun expertise. De sleutel ligt veeleer in het vinden van de juiste balans: het automatiseren van eenvoudige taken waarin AI uitblinkt, en het aanvullen van menselijke expertise in complexere scenario's waar veel op het spel staat om de besluitvorming te verbeteren. Dit is waar onze door mensen in de loop ontworpen algoritmen, liefkozend HILDA genoemd, een cruciale rol spelen.

HILDA: Een gezamenlijke benadering van Vision AI-automatisering voor productie

Stel je een wereld voor waarin kunstmatige intelligentie en menselijke operators hand in hand werken: AI verhoogt de efficiëntie door repetitieve taken op zich te nemen, terwijl menselijke expertise de basis vormt voor geïnformeerde besluitvorming waarbij genuanceerd oordeel essentieel is. HILDA zorgt ervoor dat automatisering de menselijke capaciteiten versterkt in plaats van ze te vervangen. Door saaie en foutgevoelige taken over te dragen aan AI, stelt HILDA menselijke operators in staat zich te concentreren op gebieden waar cognitieve vaardigheden en domeinexpertise onvervangbaar zijn.

Motorinspectie: een casestudy over het in evenwicht brengen van AI-automatisering en menselijke expertise

Laten we, om te laten zien hoe een combinatie van AI-automatisering en menselijke expertise de kwaliteitscontrole kan transformeren, eens kijken naar een recent succesverhaal van een toonaangevende autofabrikant. Tijdens routinematige motorinspecties stond de fabrikant voor een grote uitdaging: ervoor zorgen dat elke motor aan de hoogste normen voor prestaties en betrouwbaarheid voldeed. Met ongeveer 10 belangrijke visuele kenmerken in de boring en nog eens 25 op het buitenoppervlak, moest elke motor nauwkeurig worden geïnspecteerd om optimale prestaties te garanderen, of het nu in een auto of een vrachtwagen was.

Er stond veel op het spel: het missen van een defect in zelfs 1 op de 10.000 motoren zou kunnen leiden tot ernstige stroomafwaartse problemen.

Hun traditionele handmatige inspectieproces was weliswaar grondig, maar niet langer duurzaam. Het werd inefficiënt, inconsistent en tijdrovend en vereiste maar liefst 1.000 manuren per maand om defecten te identificeren en te scheiden. Er moest iets veranderen.

Hoe HILDA de juiste balans vindt:

De Vision AI-oplossingen van JIDOKA, mogelijk gemaakt door HILDA, bieden een perfect voorbeeld van hoe AI-automatisering en menselijke expertise kunnen samenwerken om industriële processen te optimaliseren.

‍

AI-automatisering die menselijke inspanningen vervangt: het optimaliseren van repetitieve taken

‍

Voor repetitieve en eenvoudige taken blinken de AI-capaciteiten van HILDA uit. In dit geval verwerkte het AI-systeem meer dan 1.056 beelden per motoronderdeel in slechts 70 seconden, waarbij 8 specifieke delen van de motor werden geanalyseerd. Het resultaat? Consistentie, precisie en snelheid die veel verder gaan dan wat mensen gedurende lange perioden kunnen volhouden. De AI bracht aandachtspunten aan het licht en signaleerde mogelijke defecten, waardoor menselijke operators hun aandacht konden verleggen naar complexere taken zonder in te boeten aan kwaliteit of snelheid.

AI-automatisering met menselijke expertise: het verbeteren van complexe besluitvorming

In meer ingewikkelde scenario's, waar ervaring en oordeel cruciaal zijn, combineert HILDA de kracht van AI om gegevens te verwerken met menselijke expertise. Aanvankelijk had het AI-systeem menselijk toezicht nodig om de bevindingen te valideren en te interpreteren, maar naarmate het vertrouwen in de nauwkeurigheid groeide, nam de behoefte aan voortdurende menselijke tussenkomst af. Deze gezamenlijke aanpak zorgde ervoor dat zinvolle resultaten prioriteit kregen, omdat menselijke operators snel weloverwogen beslissingen konden nemen, ondersteund door realtime AI-inzichten.

Realtime inzichten en continue verbetering

Een van de sterke punten van HILDA ligt in het bieden van realtime inzichten via geavanceerde dashboards. Operators kunnen kwaliteitsstatistieken controleren, snelle aanpassingen maken en het proces in een handomdraai optimaliseren. Door de nadruk te leggen op zinvolle resultaten in plaats van louter algoritmische nauwkeurigheid, zorgt HILDA ervoor dat AI praktisch en effectief blijft in toepassingen in de echte wereld. Dankzij continue feedbackloops kan het systeem in de loop van de tijd leren en verbeteren, wat zorgt voor een steeds grotere nauwkeurigheid en betrouwbaarheid bij taken zoals kwaliteitsinspectie.

‍
‍‍Vooringenomenheid minimaliseren en betrouwbaarheid garanderen

Algoritmische bias en betrouwbaarheid zijn cruciale aandachtspunten bij elke AI-implementatie. HILDA beperkt deze risico's door tijdens het hele proces menselijke feedback te integreren. Menselijke experts kunnen vooroordelen in de trainingsgegevens identificeren en corrigeren, zodat de AI-modellen consistent presteren in verschillende scenario's. Deze voortdurende menselijke betrokkenheid helpt om fouten vroegtijdig op te sporen en verhoogt de eerlijkheid en betrouwbaarheid van AI-resultaten, waardoor een robuuster en betrouwbaarder inspectieproces ontstaat.

‍

‍

Een nieuw tijdperk van samenwerking

HILDA toont aan dat AI-automatisering geen of/of-voorstel is. Door het vermogen van AI om repetitieve taken uit te voeren te koppelen aan het kritische denken van menselijke operators, creëert HILDA een oplossing die zowel de efficiëntie als de nauwkeurigheid verhoogt. De integratie van realtime besluitvorming en nauwkeurige metingen verbetert de inspectienauwkeurigheid verder, met name in uitdagende gebieden.

De resultaten waren transformerend: de tijd die werd besteed aan het identificeren en scheiden van defecten werd met 1.000 manuren verkort, terwijl elke motor aan de hoogste kwaliteitsnormen voldeed. Deze aanpak zette een nieuwe maatstaf voor nauwkeurigheid, efficiëntie en continue verbetering in de automobielindustrie.

‍
De toekomst van Vision AI in de maakindustrie

Deze casestudy benadrukt de diepgaande impact van de evenwichtige aanpak van HILDA en bewijst dat AI en menselijke expertise elkaar kunnen aanvullen om superieure resultaten te behalen. Door automatisering toe te staan om menselijke rollen te verbeteren in plaats van te vervangen, bevordert HILDA een meer collaboratieve, innovatieve en efficiënte werkomgeving.

Als we naar de toekomst kijken, nodigen we fabrikanten uit om deze evenwichtige aanpak te omarmen, waarbij we HILDA gebruiken om hun kwaliteitscontroleprocessen te transformeren en continue verbetering van hun activiteiten te stimuleren.

‍