Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy zdjęć RTG tłoków
Niniejsze case study prezentuje projekt zastosowania sztucznej sieci neuronowej do analizy zdjęć RTG tłoków. Celem projektu było stworzenie systemu zdolnego do automatycznego rozpoznawania poprawnych obrazów RTG przy użyciu zaawansowanych narzędzi uczenia maszynowego. Dzięki zastosowaniu platformy Azure i jej gotowych rozwiązań AI, udało się osiągnąć szybkie i efektywne trenowanie sieci neuronowych. Projekt wpisuje się w trendy Przemysłu 4.0, wspierając automatyzację i optymalizację procesów produkcyjnych.
Wyzwania:
- Brak ujednoliconego procesu weryfikacji zdjęć RTG.
- Opracowany program musi być w stanie rozpoznawać poprawne tłoki na poziomie co najmniej porównywalnym lub wyższym niż obecnie stosowane metody.
- Przygotowanie danych.
Odkryj Moc Sztucznej Inteligencji!
Zapraszamy do skorzystania z naszych usług!
Indywidualne rozwiązania do potrzeb każdego Klienta.
Odkryj Moc Sztucznej Inteligencji!
Dostosowujemy rozwiązania do indywidualnych potrzeb każdego Klienta.
Korzyści:
1. Zastąpienie ręcznej analizy automatyczną
Przejście z ręcznej analizy zdjęć przez pracowników na w pełni zautomatyzowany system oparty na sztucznej sieci neuronowej.
2. Dostosowanie systemu do różnych rodzajów tłoków
Obecne rozwiązania są ograniczone do analizy tylko jednego rodzaju tłoka. Nowy system jest uniwersalny i zdolny do analizy różnych typów tłoków, bez ograniczeń.
3. Utrzymanie jakości i szybkości analizy
Automatyczny system zapewnia szybszą i dokładniejszą analizę zdjęć RTG niż w przypadku ręcznej pracy. Wydajność przewyższa ludzkie możliwości, które spadają po kilku godzinach pracy.
4. Minimalizowanie błędów ludzkich i operacyjnych
Przejście na zautomatyzowaną analizę wyeliminowało błędy związanych z ręcznym przetwarzaniem, takie jak zmęczenie, spadek percepcji i błędy operacyjne.
5. Integracja z istniejącymi procesami produkcyjnymi
Nowe rozwiązanie jest odpowiednio zintegrowane z istniejącymi procesami i technologiami stosowanymi w przedsiębiorstwie, zapewniając płynność operacji i brak przestojów.
Pozostałe case studies
Branża: budownictwo
Projekt audytu polegającego na ocenie ryzyka jaki może generować AI w przedsiębiorstwie budowlanym w ramach stosowanych tam rozwiązań.
