Greitas sistemos apmokymas naujiems produktams ir tuo pačiu didelis lankstumas, taip pat duomenų analizė realiuoju laiku gamyboje – tai pagrindiniai elementai, kuriuos maisto gamintojai turėtų atsižvelgti diegdami automatizuotas kokybės kontrolės sistemas, pagrįstas dirbtiniu intelektu, tokias kaip Inspect 360+ serija, gaminama KSM Vision.

KSM Vision neuroniniais tinklais pagrįstų vaizdo atpažinimo pranašumai:

– Duomenų analizė: Dirbtinis intelektas gali analizuoti didžiulius gamybos duomenų kiekius, tokius kaip jutiklių duomenys, produktų vaizdai ar laboratoriniai duomenys. Tai leidžia aptikti subtilius modelius ir anomalijas produktų kokybėje.
– Defektų aptikimas: Pažangūs algoritmai gali nustatyti produktų defektus, tokius kaip užteršimas, deformacijos ar kitos nepageidaujamos savybės, leidžiančios atskirti nekokybiškus produktus dar gamybos etape.
– Kokybės prognozavimas: Dirbtinis intelektas gali prognozuoti produktų kokybę, remiantis istorinių duomenų analize, todėl kokybės kontrolė tampa proaktyvesnė ir leidžia koreguoti gamybos procesą.
– Proceso optimizavimas: Duomenų analizė padeda nustatyti vietas, kur gamybos procesas gali būti optimizuotas siekiant pagerinti produktų kokybę ir sumažinti atliekas.
– Greita reakcija į problemas: Dėl nuolatinės duomenų analizės dirbtinio intelekto pagrįstos sistemos gali greitai reaguoti į kokybės problemas, užkirsdamos kelią problemų plitimui į didesnį mastą ir pažangesniuose gamybos etapuose (pvz., visos partijos).
– Didelis lankstumas pokyčiams: galimybė greitai ir lengvai pridėti naujus modelius ir „mokyti“ sistemą realiuoju laiku.

Dirbtinio intelekto pagrindu atliekama duomenų analizė leidžia maisto gamintojams priimti pagrįstus sprendimus dėl produktų kokybės, minimalizuoti brokuotų partijų riziką ir padidinti kokybės kontrolės efektyvumą. Tai yra svarbus argumentas investuoti į dirbtiniu intelektu pagrįstas automatizuotas kokybės kontrolės sistemas.