Il Return on Investment (ROI) del deep learning

Non solo i risultati, ma anche la resa e il rendimento sono importanti quando si calcola il ritorno sull’investimento di una soluzione di visione artificiale. E se la soluzione è basata sul deep learning, i ritorni sono ancora più interessanti.

Il deep learning offre nuove opportunità nella produzione e nell’ispezione automatizzata. Un progetto di successo può generare risparmi sui costi, oltre a migliorare i rendimenti e fornire una migliore comprensione dei propri processi di produzione.

Calcolare il ROI diretto è un esercizio semplice. È il confronto fra il costo di una soluzione automatizzata e i costi dell’ispezione manuale, tenendo conto anche delle variazioni di resa e rendimento. Questo perchè la precisione dei risultati è importante, ma lo è ancora di più la loro continuità. Dove si fa uso di processi manuali, per stabilire una base di riferimento per un confronto è necessario un monitoraggio che generi risultati statisticamente validi. La capacità di giudizio umana è spesso superiore alle soluzioni automatizzate, ma la maggior parte degli operatori può mantenere la propria concentrazione solo per 15-20 minuti alla volta. Un’altra fonte comune di incoerenza umana è il turnover del lavoro, che può portare a livelli di abilità variabili tra gli operatori.

Ma non è tutto: la visione artificiale basata su deep learning offre ulteriori vantaggi oltre a quelli evidenziati dal calcolo diretto del ROI finanziario:

  • Tracciabilità: la possibilità di documentare i risultati delle ispezioni per voi o per il vostro cliente, nonché la possibilità di verificare retroattivamente le immagini e i risultati di ispezione in caso di future necessità.
  • Miglioramento continuo: il salvataggio delle immagini e dei relativi risultati consente di migliorare il training dei sistemi, producendo risultati sempre più accurati nel tempo.
  • Controllo dei processi a monte: una volta che una postazione di ispezione finale è stata automatizzata con successo, è spesso possibile migrare le fasi di ispezione a monte dell’ispezione a fine linea. Questo riduce i costi perchè consente di identificare i difetti prima, senza aggiungere valore alle parti già danneggiate o non conformi.
  • Analisi: la visione artificiale basata su deep learning può dare un ottimo contributo alle vostre iniziative generali di miglioramento dei processi, correlando i risultati della visione ad altre metriche come: ricette di processo, fornitori di componenti, differenze di apparecchiature, ubicazione delle linee, parametri ambientali ecc.

Sempre più settori industriali si avvalgono della tecnologia deep learning per risolvere ispezioni di produzione molto complicate e che richiedono tempo e denaro per la programmazione mediante i tradizionali algoritmi basati su regole. È ora possibile automatizzare applicazioni un tempo non programmabili, riducendo i tassi di errore e velocizzando i tempi di ispezione, portando così il ritorno sull’investimento a nuovi livelli.

,
Articolo precedente
Il forte legame fra produzione industriale e visione artificiale
Articolo successivo
Perché chi aspetta ad adottare l’intelligenza artificiale rischia di non raggiungere più gli altri
Menu