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通过生产过程的可视化视觉检测提高盈利能力

时间:2020-08-20 17:46 点击次数:
 

  在生产现场的人们正在从发现有缺陷的工件的检测转向导致问题解决的检测。如今,制造业不仅需要检测。它需要通过可视化的检测信息来识别生产过程中的问题和早期改进。在这里,我们将通过可视化视觉检测和早期上游行动,在提高盈利能力的标题下,通过对生产过程中检测信息的可视化来检测提高盈利能力的效果。

  制造业的物联网视觉检测

  物联网(视觉检测)已成为生产现场实现可视化的关键概念。物联网是指通过互联网连接各种事物的机制和一般概念,目的是为了交换信息和进行相互控制。

  近几年来,生产作业现场的网络化已经普及。从国际设施开始,全球网络也在扩大,这使得信息共享变得更加复杂。作为对这些不同信息进行综合管理的一种方式,物联网的需求正在增加。

  将物联网引入生产现场,可以批量管理各种传感器和设备的信息、产品到达和运输的信息以及每个过程的检测结果;从工厂内部实时获取检验信息;以及将这些不同类型的信息关联起来。结果是,确定问题的原因的调查变得顺利。这使得从发现有缺陷的工件的检测转向导致问题解决的检测成为可能。

  为了实现物联网,首先需要从生产现场共享信息(即,使这些信息可见)。这是因为如果没有生产控制和可追溯性保证所依据的现场检测信息,就不可能实现整个工厂或公司的物联网。这就是使用图像处理系统进行检测的地方。使用图像处理系统,无需手动输入检测结果。这些结果可以以有效的方式存储在数据库中并从数据库中管理。实现物联网的关键是图像处理系统与数据库的连接。

  使用物联网实现生产现场的可视化,减少了进行调查以确定问题原因所需的时间,从而稳定了生产并提高了盈利能力。这就提高了生产效率和安全性以及可追溯性保证,从而使获得业务伙伴和用户的信任成为可能。通过使用物联网在生产现场进行可视化,可以有效地提高制造的质量(Q)、成本(C)和交付(D)。

  用图像处理系统实现检测结果的可视化

  为了实现生产过程的可视化,须使关联、保存、管理和(在任何时候)搜索检测结果。

  1、材料和零件何时何地收到?

  2、材料和零件是如何储存的?

  3、什么材料和零件被结合在一起生产产品?

  4、谁负责不同的过程,在什么时候?

  5、谁负责检测,检测结果如何?

  6、检测结果和检测图像有关联吗?

  7、什么产品出货了?什么时候出货?以及其他类似的问题。

  可视化关联、保存和管理生产过程中涉及的人员、事物和信息,使这些项目可以搜索。换句话说,它导致了可追溯性的保证。

  但是,使用诸如光电传感器而检验夹具,只能确定检验结果是合格还是失败。使用这些工具无法确定尺寸和形状等详细信息。由于无法获得详细的检验结果信息,因此难以研究具体的改进方案。通过使用图像处理系统的检测,可以使用OCR技术获得各种信息,如尺寸、形状和字符识别。这些信息也可以很容易地保存和管理。可视化可以通过将这些详细信息与其相应的图像相关联并对整个生产过程进行管理来实现。

  你是否经历过以下任何一个问题?

  如果其中一个问题适用于您,您可以通过引入图像处理系统来提高您的盈利能力。

  1、使用光电传感器和检测夹具,但无法获得详细信息。

  2、只能从检测中获得过关/失败信息,因此我们找不到任何改进流程的线索。

  3、使用人工输入来管理我们获得的信息,这是一个麻烦。

  4、使用人工输入来管理信息,因此存在人为错误的可能性。

  5、分开管理检测结果和图像,因此不可能同时搜索检测结果和图像。

  按照惯例,为了管理检测结果和归档图像,须独立地构建一个数据库。然而,有了“视觉数据库(与CV-X/XG-X系列兼容)”,一个专门为Keyence图像处理系统设计的数据库、检测结果和存档图像可以被关联和保存很长一段时间,这使得使用日期或批号等参数搜索这些信息变得很容易。设置配置简单:只需连接视觉系统和PC机,并选择要保存的检测数据。该软件支持可视化的实现,方法是打包所需要的元素,以便将信息转换为数据库,这通常是很难执行的。

  1、按日期轻松搜索保存的数据

  可以保存100多万个数据条目,这使得通过按日期搜索可以很容易地从给定的检测中找到结果和图像。

  可保存的较大数据量取决于所使用的环境。

  2、与批号和条形码相关联的管理

  OCR技术可以通过关联图像和信息(如读批号、条形码和2D代码)来执行管理。还可以与其他工艺的盈泰德科技数据和条形码搜索结果进行关联、管理和搜索,从而能够在整个生产过程中跟踪和跟踪产品。

  3、重新测试、分析和改进以前的NG产品映像

  这是可能的搜索过去的检测结果和执行重新测试从NG图像.这使得从存储的数据中查找问题的原因成为可能,这在改进工作场所方面也是有效的。

  4、输出每月NG百分比和检测量作为报告

  检测结果和图像数据可以在Excel中关联和分析,也可以从Excel中输出。此外,每月报告可以很容易地创建的基础上输出的数据从视觉数据库。

  通过可视化提高盈利能力的例子

  本部分介绍了一种利用图像处理系统和数据库“视觉数据库”实现的可视化计算方法,以便于计算盈利能力的提高。我们希望您在考虑图像处理系统和数据库时使用此公式。

  1、盈利能力改进计算

  进行调查所需的时间,以确定问题的原因x在此期间的生产爆裂尺寸x产品单位成本x这种调查的频率=盈利能力的提高

  2、计算实例

  一个花了10个小时调查其原因的问题每个月发生两次。其中一个问题是推迟生产1 000种产品(每种产品的单价为1元)。通过可视化快速实施对策,可以获得什么样的盈利能力?

  10小时x1 000件x1 x 2次=每月20 000元

  每月盈利改善是20,000元。(注意:此数据仅供参考,具体请根据实际情况而定。)

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