Görsel kalite kontrolü
Bir çizik veya yüzey hatası için görüntü, kamera ve aydınlatma ihtiyacını tanımlayın.
Bireysel eğitim
Temsili görselÜretimde Yapay Zekâ
Üretim deneyiminizi yapay zekâyla buluşturun.
Bir yüzey hatası, beklenmeyen duruş veya teknik bilgi ihtiyacıyla başlayın. Üretimde yapay zekâ için hangi veriye ve nasıl bir denemeye ihtiyaç olduğunu öğrenin.
Bireysel tarih henüz açıklanmadı
Üretim veya kalite aşinalığıİş örnekleri üzerinde uygulamaTekrar kullanabileceğiniz çalışmalar
Bu eğitim işinize nasıl dokunur?
Önce sahadaki problem. Sonra uygun yaklaşım.
Kamera seçimi, ışık değişimi, eksik kayıtlar ve insan kararı sonuca etki eder. Eğitim, üretim koşullarını yapay zekâ fikriyle birlikte düşünmenizi sağlar.
Bakım ve anomali senaryoları
Olağan dışı bir durumu incelemek için hangi kayıtlara ve örneklere ihtiyaç olduğunu görün.
Teknik bilgiye erişim
Bir teknik sorunun hangi kaynaktan yanıtlanacağını ve operatöre ulaşmadan nasıl kontrol edileceğini belirleyin.
Kısa bir örnekle görün
Bir metal kapaktaki çizikten pilot planına.
Bir kapağın yüzeyindeki çizikleri incelemek istiyorsunuz. Görüntüler aynı ışıkta çekilmemiş ve veri az. Bu koşulları gözden kaçırmadan bir deneme planı oluşturun.
Üç adımı seçerek çalışmayı inceleyin.
Örneğin tüm ayrıntılarıkalite problemi · Metal kapak
- Ürün ve hata
- Tek ürün ailesinin üst yüzeyindeki çizikler incelenecek. Kenar ve iç yüzey hataları bu örneğin dışında.
- Çekim koşulları
- Kapağın yönü ve ortam ışığı değişebiliyor. Ekip henüz sabitlenmiş bir kamera ve aydınlatma düzeni doğrulamadı.
- Mevcut veri
- Yalnızca gündüz çekilmiş 40 örnek görüntü bulunduğu varsayılıyor. Tüm hata ve vardiya koşullarını temsil ettikleri bilinmiyor.
Bu bilgilerle ne yapacağız?
Pilot seçim şablonunu bu problem için doldurun. Veri eksiklerini açık bırakın; başarıyı hangi koşullarda ölçeceğinizi ve hangi kararı insana bırakacağınızı yazın.
Çalışmada yalnızca model fikrine değil, görüntünün nasıl alındığına ve testin hangi koşullarda yapıldığına da bakarsınız. Böylece denemenin neyi kanıtlayabildiğini ayırabilirsiniz.
Doldurulmuş pilot değerlendirme şablonu
- Problem
- Metal kapağın üst yüzeyindeki çizikleri incelemek. Kenar ve iç yüzey değerlendirmesi pilot dışında.
- Veri
- Normal ve çizikli ürünleri her hedef ışık ve vardiya koşulunda toplayın. Etiketleri kalite sorumlusu kontrol etsin; testte ayrı fiziksel parçalar kullanın.
- Başarı ölçütü · örnek varsayım
- Her hedef ışık koşulunda 100 çizikli ve 100 normal test parçasında en fazla 5 çizik kaçırma ve 10 yanlış alarm. Bunlar eğitim varsayımlarıdır; örneklem yeterliliği ve gerçek eşikler ayrıca doğrulanır.
Örnek amaçlı hazırlanmıştır. Veriler ve koşullar bu çalışma için varsayılmıştır; gerçek bir müşteri sonucu değildir.
Eğitimde adım adımİzleyin. Uygulayın.
İzleyin. Uygulayın.
Kendi işinize uyarlayın.
Her bölümde bir görevi ele alır, yöntemi uygular ve ortaya çıkan çalışmayı kontrol edersiniz.
Başlamak için
Üretim veya kalite süreçlerine temel aşinalık. Standart programda kodlama gerekmez.
Hangi hatayı aradığınızı netleştirin
Örnek bir yüzey hatası için kameranın neyi göreceğini ve ışığın nasıl düzenleneceğini tarif edin.
Uygulama görevini görün
Örnek bir yüzey hatası için görüş alanını, ışık koşullarını ve görüntü toplama planını tarif edin.
Verinizde eksik olanı görün
Normal durumu hatadan ayırabilmek için gereken üretim ve bakım kayıtlarını listeleyin.
Uygulama görevini görün
Normal durum ile hatayı ayırmak için gereken kayıtları ve veri eksiklerini listeleyin.
Teknik bilgi için doğru kaynağı seçin
Bir teknik sorunun cevabını kaynakla eşleştirin; insan kontrolünü iş akışına yerleştirin.
Uygulama görevini görün
Bir teknik sorunun kaynağını ve yanıtın operatöre ulaşmadan önceki kontrol adımını belirleyin.
Denemenin sınırlarını ve ölçütlerini yazın
İlk denemenin hangi parçaları ve koşulları kapsayacağını, sonucu nasıl ölçeceğinizi belirleyin.
Uygulama görevini görün
Seçtiğiniz problem için ölçüm koşullarını, insan kararını ve pilot kabul kriterlerini yazın.
Eğitimden sonra elinizde ne kalır?
Sahadaki problemi değerlendirmek için bir çalışma çerçevesi.
Kullanım senaryosu değerlendirme formu. Atölyeli sürümde önceliklendirilmiş fırsatlar ve pilot taslağı.
- Bir üretim problemi için gerekli veri ve ölçüm koşullarını belirleyin.
- Yaklaşım seçeneklerini ve sistem sınırlarını karşılaştırın.
- Bir kullanım senaryosunu başarı ölçütleriyle değerlendirin.
Bu eğitim size uygun mu?
Kendinizi bu işlerin içinde görüyorsanız, konuşalım.
Üretim, kalite, bakım, otomasyon, Ar-Ge ve BT ekipleri için hazırlanmıştır.
Katılım hakkında bilgi alın- Üretim, kalite, bakım, otomasyon veya Ar-Ge ekibinde çalışıyorsanız
- Sahadaki bir problem için yapay zekânın uygunluğunu değerlendirmek istiyorsanız
- Geliştirmeye başlamadan önce veri ihtiyacını ve deneme kapsamını belirlemek istiyorsanız
Programın kapsamı
Çalışan kalite kontrol sistemi, kestirimci bakım modeli veya ERP/MES/PLC entegrasyonu teslim edilmez.
Tek eğitim sonunda devreye alınmış bir üretim sistemi bekleyenler.
Yazılım geliştirme, makine görüşü ve endüstriyel otomasyon alanlarındaki deneyimimi uygulamalı yapay zekâ eğitimlerine taşıyorum. Eğitimlerde araçların yanında problemin doğru tanımlanmasına, çıktının doğrulanmasına ve çözümün gerçek iş koşullarına uyarlanmasına odaklanıyorum.
Yazılım geliştirmeMakine görüşüEndüstriyel otomasyon
Merak ettiklerinizKarar vermeden önce
Karar vermeden önce
sorularınızı konuşalım.
Bireysel tarih henüz açıklanmadı
Bireysel oturum tarihleri henüz açıklanmadı. Programın size uygunluğunu ve katılım koşullarını WhatsApp üzerinden sorabilirsiniz. Bilgi talebi kesin kayıt veya kontenjan rezervasyonu oluşturmaz.
WhatsApp’ta ne iş yaptığınızı ve ne öğrenmek istediğinizi yazmanız yeterli. Programın size uygunluğunu konuşabiliriz.
Eğitimde kod yazacak mıyız?+
Standart programda kodlama gerekmez. Üretim veya kalite süreçlerine temel aşinalık beklenir. Örnek bir problem üzerinden veri, görüntü koşulları ve deneme kapsamını çalışırız. Çalışan hat entegrasyonu ayrı geliştirme kapsamıdır.
Bir sonraki bireysel eğitim ne zaman?+
Bireysel oturum tarihleri henüz açıklanmadı. WhatsApp üzerinden programa ilginizi iletebilir ve mevcut katılım durumu hakkında bilgi isteyebilirsiniz.
WhatsApp’tan yazınca kaydım tamamlanır mı?+
Hayır. Bu adım eğitim hakkında bilgi istemenizi sağlar; kesin kayıt veya kontenjan rezervasyonu değildir. Oturum açıldığında tarih, içerik ve katılım koşulları ayrıca netleştirilir.
Başlamak için kaç görüntü gerekiyor?+
Tek bir sayı her probleme uymaz. Hata çeşitleri, normal ürün değişkenliği, çekim koşulları ve test kapsamı üzerinden veri ihtiyacını belirlemeyi çalışacağız.
Kamera ve aydınlatmayı neden birlikte ele alıyoruz?+
Görüntüdeki değişim üründen veya çekim koşullarından kaynaklanabilir. Örnekte farklı ışık ve vardiya koşullarını test planına ekleyerek bu ayrımı görünür kılacağız.
Pilot taslağı hat entegrasyonunu içeriyor mu?+
Taslak, ilişkili sistemleri ve insan kontrolünü tarif eder. Çalışan kalite kontrol sistemi ya da ERP, MES veya PLC entegrasyonu ayrı geliştirme ve kabul çalışmasıdır.
Sizin için bir sonraki adım
İşinizde yapay zekâya nereden başlayacağınızı birlikte bulalım.
Aklınızdaki işi anlatın. Bu eğitimin size nasıl yardımcı olabileceğini konuşalım.
WhatsApp’tan Bilgi Alın
WhatsApp açılır. Hazır mesajı düzenleyip gönderebilirsiniz.