Indicazioni chiave
L’edge learning fornisce una soluzione pratica e scalabile basata sull’IA per automatizzare le applicazioni di produzione e logistica. Ecco come:
- Cambia l’automazione elaborando i dati sul dispositivo, riducendo la complessità e consentendo una rapida implementazione.
- Richiede poca formazione e nessuna esperienza di IA precedente perché utilizza algoritmi pre-addestrati per la distribuzione.
- Applicabile in tutti i settori, migliora il controllo di qualità, riduce i costi e migliora l’efficienza con soluzioni intelligenti basate su telecamere.
Che cos’è l’edge learning?
L’edge learning è una tecnologia IA che colloca “all’edge” di dove hanno origine i dati - su una telecamera intelligente, in applicazioni di visione artificiale. Sfruttando una serie di algoritmi pre-addestrati, la tecnologia è semplice da configurare e richiede meno tempo e meno immagini per l’addestramento rispetto ad altre soluzioni basate sull’IA, come il deep learning.
L’edge learning è una valida soluzione sia per principianti che per esperti. I produttori possono implementarlo come un modo semplice per automatizzare le loro linee. Anche gli ingegneri esperti che utilizzano la visione artificiale ma non dispongono di competenze specifiche in materia di IA possono implementarla senza problemi. Poiché estremamente performante e facile da usare, l’edge learning è in grado di automatizzare una gamma di applicazioni in fabbrica e in ogni settore industriale.
Quali sono i vantaggi dell’edge learning?
L’edge learning semplifica la visione artificiale e l’automazione. Non richiede conoscenze specialistiche di visione artificiale o di IA, gli ingegneri di linea possono addestrare la tecnologia utilizzando le loro conoscenze esistenti sulle attività richieste. La soluzione ha bisogno solo di una manciata di immagini campione per imparare la differenza tra parti buone e non buone. Non richiede alcuna precedente esperienza di IA o visione artificiale. Continua a leggere per saperne di più sui vantaggi dell’utilizzo di questa potente tecnologia.
Come funziona l’edge learning?
Utilizzando un’unica soluzione basata su una telecamera intelligente, l’edge learning può essere implementato su qualsiasi linea produttiva in pochi minuti. Questo tipo di soluzione integra in genere diversi componenti, tra i quali l’hardware di visione artificiale, strumenti basati su regole e funzionalità di IA.
Strumenti di visione artificiale
Gli strumenti di visione basati su regole sono adatti a compiti specializzati, come la localizzazione, la misurazione e l’orientamento. Ai fini dell’edge learning, vengono abbinati in modo specifico alle esigenze dell’automazione di fabbrica, eliminando la necessità di concatenare gli strumenti di visione o di costruire sequenze logiche complesse durante l’addestramento del sistema.
Questi strumenti forniscono una rapida pre-elaborazione delle immagini, estraendo densità, bordi e altre informazioni sulle caratteristiche per rilevare e analizzare difetti di produzione. Identificando e rendendo più chiare le parti rilevanti dell’immagine, questi strumenti riducono il carico computazionale rispetto agli approcci tradizionali di deep learning.
Funzionalità IA
Anziché utilizzare regole create da programmatori umani, l’IA impara attraverso l’esempio, costruendo una rete neurale ed elaborando soglie di accettazione/errore efficaci a partire da esempi etichettati di parti accettabili e non accettabili. In pratica, imita l’apprendimento degli esseri umani.
Le funzionalità dell’IA possono avere importanti necessità di addestramento. L’edge learning, invece, sfrutta il fatto che le immagini di automazione industriale hanno contenuti strutturali specifici e quindi pre-addestra i suoi algoritmi con questa conoscenza del contesto. Non partendo da zero si ottiene un’applicazione che richiede un minore impegno di apprendimento.
Per cosa viene utilizzato l’edge learning?
Le aziende manifatturiere e di logistica possono ricorrere all’edge learning per affrontare un’ampia gamma di esigenze in tutti i settori, da quello automobilistico ed elettronico a quello dei beni di consumo confezionati e della logistica.
Rileva e classifica le imperfezioni e differenzia i difetti dalle anomalie accettabili.
Ispeziona e classifica i resistori come NG (danneggiati o graffiati) o OK.
Classificare e separare i prodotti in base alle dimensioni, al colore e alle caratteristiche visive.
Prevenire danni alle apparecchiature o rallentamenti di lavorazione valutando l’igiene dei vassoi o articoli incastrati all’interno di cross-belt sorter o nastri trasportatori.
Un ostacolo comune all’impiego dell’IA nell’automazione di fabbrica è il livello di complessità percepito. Oggi, i progressi della tecnologia dell’ IA, come l’edge learning, stanno modificando questa situazione.
L’edge learning è una tecnologia rivoluzionaria, estremamente performante e semplice da implementare. È in grado di automatizzare una serie di compiti, senza bisogno di precedenti esperienze o competenze tecniche in materia di IA. Dall’ispezione dei componenti alle applicazioni di smistamento e lettura dei caratteri, l’edge learning è la risposta più semplice per portare l’automazione in fabbrica.
Ricerche e informazioni sulla produzione e sulle procedure IA sopra descritte provengono dalle seguenti fonti:
Rapp. (7 gennaio 2022). Intelligenza artificiale nel manufacturing: Storie di successo del mondo reale e lezioni apprese. Estratto da:https://www.nist.gov/blogs/manufacturing-innovation-blog/artificial-intelligence-manufacturing-real-world-success-stories
Dr. Fujimaka. (2020, 7 dicembre). Rimozione degli ostacoli all’adozione dell’IA nella produzione. Estratto da:https://www.automation.com/en-us/articles/december-2020/removing-barriers-to-ai-adoption-in-manufacturing