Lidia Perskaفناوری پیشگامی توسط مهندسان ترکیه‌ای طراحی شده که قرار است شیوه‌ی بازرسی نهائی محصول را تغییر دهد، حذف کردن نیاز به بازرسی‌های بصری.
سامانه نوآورانه به نام ‘Covision’، توان هوش مصنوعی و ربات‌ها را به کار می‌برد تا بازرسی‌های نهایی پیچیده را انجام دهد و دقت را به شدت افزایش دهد و نیروهای ماهر را برای وظایف تخصصی تر آزاد کند.
این ابتکار که متعلق به شرکت RADARSAN، یک زیرمجموعه از وزارت دفاع است، یک قدم جلو در اتوماسیون کنترل کیفیت محسوب می‌شود. پیاده‌سازی آن نه‌تنها تضمین دقت بیشتر در فرآیند بازرسی را فراهم می‌کند بلکه راه را برای بهینه‌سازی استفاده از نیروهای کاری در زمینه‌های متنوعی فراتر از کنترل کیفیت سنتی می‌بازد.
این راه‌حل پیشرو قدرتمند بین‌المللی توجه زیادی را جلب کرده است و صنعت اتومبیل‌سازی ژاپن یکی از اولین بخش‌هایی است که این فناوری پیشرفته را به کار برده است. به نظر می‌رسد استفاده از ‘Covision’ قصد دارد تا صنایع تولیدی را در سراسر جهان انقلابی کند و استاندارد جدیدی برای کارآیی و دقت در روندهای کنترل کیفیت تعیین کند.
انقلاب در فرآیندهای کنترل کیفی در تولید با فناوری ‘Covision’
انقلاب در فرآیندهای کنترل کیفی در تولید برای افزایش کارایی و حفظ استانداردهای بالا اجنماعی است. هرچند مقاله‌ی قبلی فناوری ‘Covision’ را به عنوان یک شبکه‌بازیگر معرفی کرد، اما جنبه‌های دیگری نیز بررسی ارزشمند هستند.
سوالات کلیدی:
۱. چگونه فناوری ‘Covision’ با سامانه‌های تولید موجود ادغام می‌شود؟
۲. چه تبعاتی از پذیرش گسترده کنترل کیفی مبتنی بر هوش مصنوعی بر بازار کار وجود دارد؟
۳. فناوری ‘Covision’ چطور از نظر کارایی مالی و قابلیت اعتبار با روش‌های کنترل کیفیت سنتی مقایسه می‌شود؟
اعلام واقعیت‌های اضافی:
یک ویژگی اساسی دیگر از فناوری ‘Covision’ قابلیت مقیاس‌پذیری آن است. این سیستم می‌تواند برای همه‌ی محیط‌های تولیدی، از امکانات تولید کوچک تا مجتمع‌های صنعتی بزرگ، تنظیم شود. این قابلیت انطباق اطمینان می‌دهد که کسب‌وکارهای هر اندازه‌ای از مزایای کنترل کیفیت اتوماتیک بهره‌مند شوند.
به‌علاوه، ‘Covision’ قابلیت تحلیل داده‌های بلادرنگ را ارایه می‌دهد و تولیدکنندگان را با بینش‌های ارزشمندی از فرآیندهای تولیدی خود تهیه می‌کند. با جمع‌آوری و تحلیل حجم زیادی از اطلاعات، شرکت‌ها می‌توانند مناطق بهبود، تخصیص منابع را بهینه‌کنند و تصمیمات بر پایه داده‌ها برای بهبود بهره‌وری کلی را انجام دهند.
چشم‌اندازها و اینترگاه‌ها:
یکی از چالش‌های اساسی مرتبط با اجرای سیستم‌های کنترل کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی مانند ‘Covision’، تخلیه احتمالی کارگران انسانی است. در حالی که اتوماسیون فرایندها را به شدت آسان می‌کند و احتمال خطاها را کاهش می‌دهد، از طرف دیگر نگرانی‌هایی در مورد امنیت شغلی و آینده نقش‌های انسانی در تولید وجود دارد.
یک اینترگاه دیگر از نیاز به تدابیر امنیت سایبری سختگیر برای حفاظت از داده‌های حساس تولیدی که توسط ‘Covision’ پردازش می‌شوند می‌باشد. اطمینان از اصالت و محرمانی اطلاعات در یک منظر تولیدی ترکیب شده از اهمیتی بالا برخورد کند تا از نقضاتی که ممکن است کیفیت محصولات و مالکیت فکری را به خطر بیاندازند.
مزایا و معایب:
مزایای فناوری ‘Covision’ شامل دقت بیشتر، افزایش کارایی، کاهش هزینه‌های نیروی‌کاری و بهبود کیفیت محصول می‌باشد. با حذف زیان زیانی انسان از فرآیند بازرسی، تولیدکنندگان می‌توانند نتایج منظم بدست آورند و کمینه کردن عیوب.
از طرف دیگر، معایب سیستم‌های کنترل کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی مربوط به هزینه‌های اولیه پیاده‌سازی، پیچیدگی‌های فنی و منحنی یادگیری مربوط به ادغام چنین فناوری پیشرفته‌ای در جریان کاری موجود می‌باشد. به‌علاوه، وابستگی به اتوماسیون ممکن است منجر به وابستگی زیاد و کاهش نظارت انسانی در حوزه‌های حیاتی شود.
به‌اختصار، هرچند فناوری ‘Covision’ وعده‌ی بزرگی را برای انقلاب در فرآیندهای کنترل کیفی در تولید می‌دهد، اما برطرف کردن سوالات ملایم، چشم‌اندازها و اینترگاه‌ها ضروری است برای یک ادغام موفق و پایداری درازمدت.
برای کسب اطلاعات بیشتر درباره‌ی راهکارهای کنترل کیفیت برشناخته، به دامین تولید مراجعه کنید.
