Пилотный проект по внедрению системы проверки качества поверхностей холодильников Haier на основе 5G и машинного зрения

Компания/Заказчик:
Haier
Консалтер/Интегратор:
GSMA, China Mobile, Huawei
География:
Китай
Отрасли:
Потребительские товары, бытовая техника, товары для дома
Области управления бизнеса:
производство
Решаемые бизнес-задачи:
Контроль качества
Идеологические платформы и тренды:
Компьютерное зрение, Машинное обучение, Режим реального времени, Робототехника и роботизация
Источник изображения:
https://www.gsma.com/iot/wp-content/uploads/2020/02/Haier-Edge-Computing-Case-Study-final.pdf
Исходная проблема, вызов, идея

Холодильники из нержавеющей стали, один из основных продуктов, производимых Haier, могут иметь производственные дефекты в виде царапин и вмятин. Поэтому Haier вручную проверяет каждый холодильник, сходящий с производственной линии, на их наличие, что может занимать много времени.

Идея пилотного проекта заключалась в проверке концепции по использованию граничных вычислений, 5G и машинного зрения для осуществления проверки качества в производственной среде Haier.

Использование граничных вычислений и 5G означает, что анализ происходит практически в режиме реального времени, поэтому холодильники могут быть возвращены на производственную линию практически мгновенно.

Принцип решения

Использование машинного зрения

Описание кейса

В рамках пилотного проекта на заводе Haier была установлена промышленная камера на роботизированном манипуляторе с мощным высокоинтенсивным освещением 500 Вт для сканирования холодильников по мере их схода с производственной линии.

Huawei и China Mobile внедрили на заводе Haier архитектуру Huawei MEC (Mobile Edge Computing Platform) с подключением к 5G на заводе Haier, чтобы обеспечить обработку больших объемов изображений с минимальной задержкой, что гарантировало отсутствие задержек на производственной линии.

Пограничный сервер использовалась для размещения приложения машинного зрения от Mstar, которое определяло любые производственные повреждения на внешней стороне холодильников, требующие замены, а вся обработка данных осуществлялась в пределах производственного объекта.

Требования к сети составили порядка 42 Мбит/с в ускоренном режиме, а анализ изображения выполнялся примерно за 200-300 мс.

Результат

1. Улучшенные сроки внедрения. Инфраструктура 5G MEC была развернута и внедрена на заводе Haier всего за 1,5 дня, по сравнению с 35 днями для устаревших систем. Это частично объясняется обширным обучением алгоритмов, проведенным за пределами предприятия.

2. Сокращение требуемого пространства и ресурсов по сравнению с традиционными решениями. Инфраструктура 5G MEC способна работать в ограниченном пространстве вблизи производственной линии благодаря интеграции UPF и MEP в единый сервер и локализованному телекоммуникационному оборудованию.

3. Улучшенный контроль качества продукции. Инфраструктура машинного зрения позволила повысить общее качество продукции холодильников на производственной линии, поскольку большее количество дефектов может быть точно обнаружено. Это, в свою очередь, приводит к уменьшению количества возвратов продукции и повышению удовлетворенности клиентов.

Ссылки на источники
Дополнительная информация