Com o início da era AIoT, a ASUS adotou novas tecnologias e métodos para desenvolver capacidades de fabricação avançadas. No final de 2019, a ASUS expandiu a unidade de negócios AIoT da empresa para poder desenvolver mais soluções para as indústrias e, no processo, renomeou-a como AIoT Business Group (AIoT BG). Depois de considerar e planejar os três aspectos principais de uma fabricação bem-sucedida – poder de design, capacidade técnica e lucratividade contínua – a ASUS transformou as operações para atingir a flexibilidade, velocidade, produtividade e qualidade necessárias para as atualizações da indústria. 4.0 do lado da oferta.
Detectar defeitos manualmente é um ponto de inflamação e causa de ineficiências nos processos de fabricação. Ao investir em soluções de manufatura inteligentes usando IA para a produção de periféricos de metal, ventiladores, placas de circuito impresso e outros componentes de computador, bem como para a montagem do sistema, a ASUS foi capaz de eliminar gargalos de eficiência e reduzir perdas resultantes da avaliação errônea de defeitos de fabricação pelos funcionários da fábrica. No futuro, a ASUS continuará a usar inteligência artificial e big data para classificar estatisticamente diferentes tipos de defeitos de qualidade, determinar suas causas e melhorar os processos na origem dos defeitos para melhorar ainda mais e ultraar os limites da qualidade de fabricação.
“A ASUS atualmente tem centenas de fornecedores e sempre que podemos melhorar os processos de inspeção de qualidade, os fornecedores são receptivos e dispostos a fazer mudanças”, disse Jackie Hsu, vice-presidente sênior e co-chefe do Open Platform BG & AIoT Business. “Esta é uma situação ganha-ganha para a ASUS e toda a indústria, que sempre deu grande importância à qualidade do produto.”
Sistema de inspeção visual para IA
Na fabricação, é prática comum substituir a inspeção visual manual pela inspeção óptica automática (AOI). No entanto, a inspeção óptica é ineficiente para fabricantes de peças metálicas mecânicas. A inspeção visual manual geralmente requer a visualização das superfícies do produto de vários ângulos para ver os defeitos devido à reflexão da luz. É extremamente importante capturar as características ópticas e de superfície do componente para obter dados de defeito completos e corretos.
A inspeção óptica é uma das principais tecnologias do AIoT Business Group, que usa aprendizado de máquina, aprendizado profundo e tecnologias de rede neural artificial para treinar adequadamente o modelo de detecção de IA. “A precisão da inspeção óptica automática em geral é de cerca de 80-90%, o que significa que mais de 10% dos defeitos podem ser mal avaliados e a precisão da inspeção visual manual é de cerca de 90%”, disse Albert Chang, vice-presidente corporativo, Co -Cabeça do Grupo de Negócios AIoT. “Hoje, a ASUS permite que a IA melhore amplamente sua precisão em até 98% após o aprendizado.”
Sistema de detecção de forma de onda AI
Os ventiladores são uma parte importante de muitos computadores e produtos eletrônicos de consumo, resfriando componentes e ajudando a estender a vida útil do produto. Para garantir a qualidade dos ventiladores, os fabricantes contavam com inspetores que podiam detectar problemas com os ventiladores apenas ouvindo-os. O treinamento de pessoal altamente qualificado para este cargo importante levou de três a seis meses, e os inspetores ocasionalmente experimentaram fadiga auditiva de curto ou longo prazo e outros fatores ocupacionais que afetaram negativamente a saúde dos trabalhadores e reduziram a taxa de detecção de problemas.
Para resolver este difícil problema, a ASUS introduziu o Intelligent Wave Signature System, que analisou os sons de ventiladores funcionando corretamente e os usou para desenvolver uma sonora. Essa sonora foi então usada para treinar os modelos de IA para identificar rapidamente ventiladores de alta qualidade. O Smart Wave Signature System pode ser combinado com testes de corrente elétrica, tensão, vibração e outras características de um produto durante a inspeção para garantir a qualidade geral do produto. Além disso, o sistema Pode ser aplicado para monitorar equipamentos de produção em tempo real para evitar paralisações da fábrica. Por exemplo, ao monitorar os motores do equipamento na fábrica usando o Sistema de AI Wave, os operadores serão notificados imediatamente se um motor começar a se comportar de maneira anormal. O motor pode então ser reparado antes de falhar completamente, evitando paradas de produção e perdas associadas.
Reprodutibilidade como o modelo de negócios ASUS AIoT
Este ano, o ASUS AIoT Business Group definiu metas agressivas com fornecedores de ventiladores e peças mecânicas e espera adquirir 30 projetos de inspeção inteligente. “A intenção original e a maior prioridade do grupo empresarial é promover melhorias comuns na indústria e ajudar a melhorar a cadeia de abastecimento para enfrentar a concorrência internacional e continuar a acumular experiência”, disse Jackie Hsu, vice-presidente sênior e co-chefe da os grupos de negócios Open Platform e AIoT.
A meta da ASUS AIoT para os próximos três a cinco anos será a análise de dados. Ao investigar as causas dos defeitos, ajudando a cadeia de abastecimento a encontrar soluções fundamentais para altos retornos, criando uma fórmula para o sucesso e acumulando valor de longo prazo, a análise de dados se tornará um importante pilar da marca ASUS.
