Son yıllarda üretim tesislerinde otomasyon yatırımları önemli ölçüde artmaktadır. Robotlar daha fazla görev üstlenmekte, üretim hatları daha hızlı çalışmakta ve dijitalleşme artık bir tercih olmaktan çıkıp üretimin vazgeçilmez bir parçası haline gelmektedir.Ancak tüm bu gelişmelere rağmen birçok üretim tesisinde kritik montaj işlemleri hâlâ operatörler tarafından gerçekleştirilmektedir.Bunun temel nedeni ise her süreç tam otomasyona uygun olmadığından kaynaklanmaktadır.Bazı ürünlerde varyasyon sayısı oldukça yüksek olabilmekte, bazı montaj işlemleri ise insan elinin sağladığı esnekliği gerektirmektedir. Bazı üretim hatlarında yatırım geri dönüş süreleri, tam otomasyonu ekonomik açıdan sürdürülebilir olmaktan çıkarabilmektedir.

Bu nedenle günümüzde birçok fabrikada insanlar ve otomasyon sistemleri birlikte çalışmaya devam etmektedir.

Tam da bu noktada önemli bir soru ortaya çıkmaktadır:

Operatör tarafından gerçekleştirilen montaj işlemlerinin her seferinde doğru yapıldığından nasıl emin olunabilir?

Geleneksel yaklaşımda bu sorunun cevabı genellikle son kontrol istasyonlarında aranır. Ürün montajını tamamlar, bir sonraki prosese geçer veya ayrı bir kalite kontrol noktasında tekrar incelenir. Ancak hata o aşamada tespit edildiğinde çoğu zaman ürün üzerindeki işlem tamamlanmış, zaman harcanmış ve maliyet oluşmuş olur.

Peki ya hataları son kontrol aşamasında tespit etmek yerine, üretim anında doğrulamak mümkün olsaydı? Operatör tarafından gerçekleştirilen montaj işlemleri eş zamanlı olarak kontrol edilse, eksik bir bileşen, yanlış bir komponent veya hatalı bir montaj ürün bir sonraki prosese geçmeden önce belirlenebilseydi?

İşte modern montaj kontrol sistemlerinin temel amacı tam olarak budur.Kaliteyi üretimin sonunda kontrol etmek değil, üretimin bir parçası haline getirmek. Hataları raporlamak değil, oluştuğu anda önlemek.

Günümüzde bir kamera bir vidayı tespit edebilmekte, bir barkodu okuyabilmekte, bir etiketi doğrulayabilmekte ve farklı bileşenleri tanıyabilmektedir. Ancak üretim sahasında asıl önemli olan yalnızca bir nesnenin görülmesi değildir. Asıl soru; o ürün üzerinde kaç vida bulunması gerektiği, hangi varyantın üretildiği, kullanılan etiketin doğru olup olmadığı veya kullanılan komponentin gerçekten o ürüne ait olup olmadığıdır. Ayrıca bir sonraki ürüne geçildiğinde kontrol kriterlerinin değişip değişmeyeceği de kritik bir konudur. Bu soruların cevabı görüntünün içerisinde değil, üretim bilgisinin içerisindedir. Bu nedenle montaj kontrolü yalnızca bir görüntü işleme problemi değil, aynı zamanda bir üretim yönetimi problemidir.

Poyrai Montaj Kontrol Platformu Nasıl Çalışır?

Poyrai Montaj Kontrol Platformu, operatör tarafından gerçekleştirilen montaj işlemlerini gerçek zamanlı olarak doğrulamak amacıyla geliştirilmiştir. Üretim hattında ürün barkodu okutulduğunda sistem ERP, MES veya SAP sistemleri ile haberleşerek ilgili ürünün reçetesini ve kontrol kurallarını otomatik olarak yükler. Böylece operatörün manuel olarak ürün veya reçete seçmesine gerek kalmaz.

Montaj işlemi tamamlandığında ürün üzerindeki bileşenler değerlendirilir ve elde edilen sonuçlar reçetede tanımlı kurallarla karşılaştırılır. Sistem yalnızca bir parçanın varlığını kontrol etmekle kalmaz; doğru parçanın, doğru adette ve doğru ürün üzerinde kullanılıp kullanılmadığını da doğrular. Tespit edilen sonuçlar üretim kuralları çerçevesinde değerlendirilir ve olası hatalar ürün bir sonraki prosese geçmeden önce belirlenebilir.

Bu yaklaşım sayesinde montaj kontrolü yalnızca bir görüntü işleme uygulaması olmaktan çıkar ve üretim süreçlerinin aktif bir parçası haline gelir. Sistem operatörü denetlemek için değil, operatörü desteklemek için çalışır. Eksik veya yanlış montaj durumlarında anlık geri bildirim sağlayarak hataların ilerleyen aşamalara taşınmasını engeller ve kaliteyi üretimin gerçekleştiği anda güvence altına alır.

Peki bu süreç teknik olarak nasıl çalışmaktadır?

Platformun temelinde görüntü analizi, reçete yönetimi ve kural motorunun birlikte çalıştığı çok katmanlı bir mimari bulunmaktadır.

Poyrai Montaj Kontrol Platformu’nda görüntü analizi, önceden eğitilmiş yapay görme modelleri ile gerçekleştirilmektedir.

Kontrol edilmek istenen ürün veya bileşenler için farklı açılardan alınan örnek görüntüler kullanılarak model eğitilir. Bu süreç sonunda sistem; vida, terminal, etiket, konnektör veya ürüne özel diğer bileşenleri tespit edebilecek hale gelir.

Ancak platformun temel yaklaşımı yalnızca bir yapay zeka modeline dayanmaz.

Çünkü üretim sahasında önemli olan yalnızca parçaların görülmesi değil, görülen parçaların ilgili ürün için doğru olup olmadığının doğrulanmasıdır.

Bu nedenle yapay görme modeli ile reçete yönetimi birlikte çalışmaktadır.

Örneğin model aynı anda onlarca farklı komponenti tanıyabilecek şekilde eğitilebilir. Ancak hangi ürün üzerinde hangi parçaların bulunması gerektiği, kaç adet kullanılacağı veya hangi kontrollerin uygulanacağı reçete tarafından belirlenir.

Üretim hattında yeni bir ürün çalıştırıldığında sistem barkod üzerinden ürünü tanımlar ve ERP, MES veya SAP sistemlerinden ilgili reçeteyi otomatik olarak yükler. Böylece ürün değiştiğinde kontrol kuralları da otomatik olarak güncellenmiş olur.

Operatörün manuel reçete seçmesine gerek kalmaz.

Bu yapı sayesinde aynı istasyonda farklı ürünler üretilebilir ve sistem her ürün için doğru kontrol senaryosunu otomatik olarak devreye alabilir.