Connect with us

Genel

AI ile en iyi önerilerle barkod tanımlama

Yayın Tarihi

on

Malzemelerin üzerindeki barkodların tanımlanması söz konusu olduğunda yapay zekanın Artificial Intelligence (AI) kullanılması fayda sağlar. Müdahalede kullanılan faktörler sistemin devreye alınması ve işletimi esnasında hızlı ve kolay bir şekilde belirlenebilir.

Zaman alan aramalara gerek kalmadan

Barkod okuyucular, üretim veya lojistikte mal ve malzemeleri tanımlamak için kullanılan sensörlerdir. Bunu, bir dizi standartları karşılayan barkodları algılayarak ve barkodların kimliklerini üst sisteme aktararak yaparlar. Bu cihazların otomatik uygulamalarda kullanılmasındaki temel amaç, mümkün olan en yüksek okuma kalitesini elde etmektir: Esasen, barkod okuyucular etiketleri algıladığında, bu görevi gerçekleştirdikleri kalite değişir ve bu kalite yüzdelik ifadeyle görüntülenebilir. Yüzde, tespit edilen kontrastla ilgilidir. Değer belirli bir eşiğin altındaysa etiket okunmaz. Sistem operatörlerinin karşılaştığı zorluklardan biri, yeterli okuma kalitesi sağlamadıklarında en kısa sürede bunun nedenlerini belirlemektir. Bu işlem, olası hata kaynaklarıyla ilgili ek veriler olmadan zaman alıcı bir iş haline gelebilir. Özellikle intralojistik gibi büyük sistemlerde, bine kadar barkod okuyucusu ile kilometreler uzunluğundaki nakliye güzergahlarında yapılacak arama, samanlıkta iğne aramaya benzer: Kuşku duyulan durumlarda, nakliye güzergahının tamamı izlenmelidir. Bu eylem de zaman baskısı altında, kötü hizalanmış bir sensörü veya doğrudan ortamındaki engelleyici faktörleri tanımlamak için gerçekleştirilir. Barkod okuyucunun hizalanmasının doğru bir şekilde yapılması, okumanın çoğu zaman başarıyla yapılması ancak bazen etiketleri algılamaması gibi vakalarda durum daha da kötüleşir. Bunun nedeni, barkod okuyucunun hafif eğimli olması veya yalnızca sınır alanında okuması veya yetersiz kalitedeki etiketler gibi diğer faktörlerin rol oynayabilmesi olabilir.

Okuma kalitesini etkileyen faktörler

Hataların nedenlerini bulmak için ilgili verileri oluşturmada barkod okuyucunun kendisini kullanmak yalnızca belirli koşullar altında mümkündür. Sensörlerin kendi durumlarını izlediği ve gerektiğinde OPC UA üzerinden üst sisteme veri aktardığı doğrudur. Bununla birlikte, bu kendi kendini izleme eylemi sınırlı bir işlevselliğe sahiptir; bir sensör yalnızca kendi verisini dikkate alır. Yani, “şu anda okuyorum”, “mükemmel okuma” veya “çok kötü okuma” gibi bilgileri hesaplanan yüzde okuma kalitesi gönderir. Zayıf okuma kalitesinin nedeni, her bir cihaz tarafından belirlenemez. Bu durumda olası üç etkili faktör vardır: Cihazın kendisi, barkod etiketi ve ortamdaki bozucu faktörler. Barkod okuyucunun kendisi ile ilgili olası hata kaynakları, algılanacak etiketlerle zayıf hizalamayı veya teknik bir hatayı içerir. Buna karşılık, etiketler hasarlı, kirli veya kötü basılmış olabilir, bu da hasarın derecesine veya baskı kalitesine bağlı olarak yalnızca okuma kalitesini düşürebilir veya tanımlamayı tamamen engelleyebilir. Çevreye müdahale eden faktörler arasında arka planda güneş ışığı veya yayıcıların neden olduğu titreşimler, toz ve parlama yer alır. Örneğin soğuk hava depolarında nem, barkod okuyucunun tarama penceresinde buğulanmaya neden oluyorsa engelleyici bir faktör olabilir.

Yapay zeka, bağlamı sağlıyor

AI, çeşitli nedenlerin ayrımının yapılmasında ve bu yapılırken parazitlerin veya düşük okuma kalitesinin nedenlerinin belirlenmesinde katkıda bulunabilir. Leuze, genel bağlamdan alınan verilerle sensörleri iyileştiren çözümler geliştirme amacıyla bir otomobil üreticisiyle çalışıyor. Bunun avantajı, kurulum sırasında müşteriye ek iş çıkarılmadan barkod okuyucuların çalışır durumda kalmasıdır. Veri hacimleri büyüktür: Birçok etiket, işlem sırasında birçok barkod okuyucudan geçer ve çeşitli kurulum yerlerinde okunur. Genel bağlam bu şekilde sağlanır. Matematiksel terimlerle, genel bağlam, sayısız barkod okuyucu, etiketler ve okuyucuların çeşitli kurulum konumları ile çok bilinmeyenli bir denklem olarak tanımlanabilir. İstasyonlarda ve etiket okuma kalitelerinde farklı sonuçlar ortaya çıkabilir. AI, bu karmaşık denklemi sistemini çözer ve düşük okuma kalitesinin nedeninin barkod okuyucu, etiket, etiket türüyle ya da kurulum konumuyla ilgili olup olmadığı sorularını yanıtlar.

       

Öneri algoritmaları aracılığıyla makine öğrenimi

Leuze, öneri algoritmalarını, yani yapay zeka tabanlı öneri yöntemlerini kullanır. Bu yöntemler, örneğin kullanıcı davranışını değerlendirmek ve bu analize dayalı olarak ilgili filmleri veya dizileri önermek için akış hizmetleri tarafından kullanılan yöntemlerle aynıdır. Bu kullanıcı davranışı analojisinde, barkodlar filmlere, barkod okuyucular ise akış hizmetlerinin kullanıcılarına karşılık gelir. Öneri algoritması, bir etiketi farklı barkod okuyucular için az ya da çok “çekici” olarak değerlendirir. Bu şekilde, belirli bir yüzdeye sahip hangi sensörün veya hangi etiketin “çekici”, yani sınırda veya belirgin şekilde sorunlu olduğunu belirlemek mümkündür.

Her uç cihaz veya bulut için

Teknik açıdan bu tür bir yapay zeka tabanlı çözüm, müşteri gereksinimlerine ve ilgili sisteme bağlı olarak uç cihazlar veya bulutlar aracılığıyla uygulanabilir. Uç cihaz, bir sensör grubunun yakınında bulunan ve sensör grubunun verilerini toplayan, analiz eden ve ileten ayrı bir cihazdır. Birden çok uç cihaz birbirine bağlanabilir. Bir uç cihaz, yalnızca veri toplayıp değerlendirmekle kalmayıp, aynı zamanda analizi sensörlere geri göndererek iki yönlü iletişim yeteneğine sahip olduğundan, bir barkod okuyucu da bu bilgileri iletebilir ve sorunu bildirebilir. Bunun avantajı, müşterinin Bilgi Teknolojileri (BT) mimarisinde herhangi bir değişiklik yapmaya gerek kalmamasıdır. Alternatif olarak, farklı konumlardan gelen veriler birleştirilecekse, çözüm bir bulut üzerinden çalıştırılabilir.

Büyük tasarruf potansiyeli

Leuze’nin hataları belirlemek için yapay zeka tabanlı tavsiyeleri kullanma yaklaşımı, hem devreye alma hem de sistemin çalışması sırasında büyük avantajlar sunar. Hızlı devreye alma zamandan ve paradan tasarruf sağlar. Bu durumda, kötü okuma kalitesinin nedenlerinin bir an önce tespit edilmesinde fayda vardır. Çalışma sırasında, bu yöntem kestirimci bakım sağlar. Bu, yakında bir kapatma gerekliyse, sistem operatörlerinin uygun önlemleri zamanında alabilecekleri ve örneğin, müşterilerine tedarik etmeye devam edebilmeleri için önceden üretim ve dış kaynak temin edebilecekleri anlamına gelir. Bazı durumlarda, bu erken tespiti kolaylaştırmak için birden fazla yıla ait veriler kullanılabilir. Ayrıca sistem öğrenme işlemini sürdürür. Bu nedenle, mallar üzerindeki barkodların tanımlanmasındaki faktörlerin hızlı ve güvenilir bir şekilde belirlenmesi söz konusu olduğunda, AI kullanmak her zaman faydalıdır.

Endüstri dünyasındaki gelişmeleri takip edin. Neleri size ulaştırmamızı istersiniz? Şimdi kayıt olun.

  E-Bülten'e kayıt olun
E-Posta:
 

Türkiye endüstrisine, alana özel, spesifik yayınlar üreten MONETA Tanıtım’ın sektörel dergilerinin editörlüğünü yapmaktayım. Yeni nesil, dinamik yayıncılık anlayışıyla, dijital ve basılı mecralarda içerik geliştirmek için çalışmaktayız.

Devamını Oku
Yorum Yap

Leave a Reply

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Genel

SECOPTA’dan 7/24 yerinde malzeme analizi yapan yeni çözüm LIBS

Yayın Tarihi

on

SECOPTA, otomatik hat içi malzeme izleme ve Pozitif Malzeme Tanımlama (PMI) için yeni mineralLIBS’yi piyasaya sürecek. Sistem, kuvars, feldispat veya kireçtaşı gibi toz, ince ve kaba taneli endüstriyel minerallerin doğrudan konveyör bant üzerinde hızlı, hassas, sürekli, uzun vadeli kararlılıkla ve 7/24 çalışma ile ölçülmesini sağlıyor. Lazer tabanlı sistem, önceden numune hazırlamaya gerek kalmadan dökme minerallerin sürekli hat içi malzeme kontrolünü gerçekleştiriyor.

Lazerle Yapılan Arıza Spektroskopisi (LIBS) sistemleri, malzemelerin kimyasal bileşimini analiz eder. Ölçüm sırasında, lazer ışını tarafından plazma üretilir ve özel bir spektrometrede analiz edilir. Bu, malzeme akışının kimyasal bileşimini doğrudan ve birkaç saniye içinde kontrol etmeyi mümkün hale getirir. Sonuçlar hemen kullanılabilir. Ölçüm süreklidir ve sistemden geçen tüm malzemeleri 7/24 süresince kaydeder.

SECOPTA, yeni sistemi mineralLIBS’yi özellikle kuvars, feldispat veya kireçtaşı gibi kaba endüstriyel mineraller ve ayrıca 100 mm’ye kadar tane boyutuna sahip cevherler veya kömür için geliştirdi. Otomatik odaklama sistemi ile farklı tane boyutlarına veya malzemenin konveyör bant üzerindeki değişen yükleme yüksekliklerine uyum sağlanıyor. Ayrıca SECOPTA, ince veya toz malzeme ölçüm sistemi olan FiberLIBSinline SP’yi de piyasaya sürüyor. Her iki sistem de inşaat malzemeleri ve cevherlerinin üretimi ve işlenmesinde karşılaşılanlarla benzer zorlu çalışma koşullarında bile uzun süre güvenilir bir şekilde çalışıyor.

Her iki sistemin de uygulama alanları gelen ürünler, proses kontrolü veya PMI’dır. Gelen ürünlerde ve proses kontrolünde, sürekli yerinde ölçüm, genellikle yalnızca birkaç saat aralığında gerçekleştirilen rastgele örneklemenin yerini alıyor. Bu, teslim edilen veya işlenecek malzemenin uygunluk açısından hemen ve hızlı bir şekilde kontrol edilebileceği anlamına geliyor. İşleme sırasında sistem, kalıcı kimyasal yerinde analiz yoluyla malzeme akışını kontrol eder. Limit değerler aşılırsa, bu sistem istenmeyen sapmalara karşı uyarır. PMI sayesinde operatörler, tesislerinin her zaman öngörülen kalitede doğru malzeme tedariki ile çalıştığından emin olurlar. Ölçülen veriler günlüğe kaydedilir, arşivlenir ve daha fazla işleme ve dokümantasyon için kullanılabilir.

Yeni çözümlerle ilgili konuşan SECOPTA Analytics GmbH’nin Başkanı Dr. Christian Bohling, “Sürecime yanlış malzemenin girdiğini görürsem ve hemen müdahale edebilirsem, bu paradan ve zamandan tasarruf sağlar. Sonuç olarak, söz konusu malzeme boşaltılıyor ve kısa bir süre sonra tesislerim çalışmaya devam ediyor. Bu sayede ölçüm teknolojime küçük bir yatırımla tüm partileri kurtarıyorum” ifadelerini kullanıyor. 

Endüstri dünyasındaki gelişmeleri takip edin. Neleri size ulaştırmamızı istersiniz? Şimdi kayıt olun.

  E-Bülten'e kayıt olun
E-Posta:
 
Devamını Oku

Genel

Schaeffler’in Otonom Mobil Robotu DEX’e, en iyinin en iyisi ödülü

Yayın Tarihi

on

Otomotiv ve endüstrinin küresel liderlerinden Schaeffler, Otonom Mobil Robot (AMR) projesi olan Dual Extendable (DEX) ile Red Dot Tasarım Ödülü’nde “En İyinin En İyisi” ödülünü kazandı. Proje aynı zamanda Red Dot Luminary’e aday gösterildi.

“En İyinin En İyisi” ile ödüllendirilen DEX, Schaeffler tarafından otonom mobil robot platformlarının el becerisini, zekasını ve bunların fabrika çalışanları ile iş birliğinin yeniden uyarlanması için tasarlandı. Çift yönlü bacak uzantıları, WLAN ve ara katman yazılımı entegrasyonu, 2D/3D SLAM tabanlı hassas yerelleştirmenin yanı sıra konuşma ve hareket tanıma özelliklerine de sahip DEX, endüstriyel alanda üretkenliği desteklemek ve artırmada akıllı sosyal davranışlarla işlevselliği geliştirmek amacıyla bir test ortamı sağlıyor. DEX’in Red Dot’ta kazandığı ödülle ilgili konuşan Schaeffler Asya/Pasifik Bilgi Yetkilisi ve Gelişmiş Araştırma Merkezi Direktörü Han Boon Siew, “DEX için en prestijli ödüllerden biri olan ‘En İyinin En İyisi’ne layık görülmek, müşterilerimiz ve üretim operasyonlarımız için yeni mobilite ve hareket olanakları sağlamada en son çözümleri geliştirmeye yönelik sürekli tutkumuz ve bağlılığımızın bir sonucudur” diyor.

Projenin gelişim süreciyle ilgili bilgiler aktaran Siew, “Araştırma projesi, Schaeffler’in kampüste şirket konsepti aracılığıyla dünya çapında önde gelen üniversitelerle küresel bir araştırma ağını barındıran Schaeffler İleri Araştırma Merkezi (SHARE) Programı’nın bir parçası. Konsept, mevcut teknolojinin durumunu genişletmek ve araştırma anlayışlarını ürün geliştirme faaliyetlerine aktarmak için uygulamalı araştırmalar yoluyla Schaeffler çalışanları, bilim adamları ve akademisyenler arasında yoğun bilgi alışverişi ve yakın iş birliğini mümkün hale getiriyor” ifadelerini kullanıyor. DEX’in konseptinin ve vizyonunun görselleştirilmesi için NTU teknoloji ekibinde SHARE ile yakın bir şekilde çalışan Orcadesign Consultants ile iş birliği içerisinde tasarlandığını dile getiren Siew, “Schaeffler’de, otomotiv ve endüstriyel sektörlerde geleceğe yönelik trendlerin taleplerini karşılamada bileşenlerin ve teknolojilerin stratejik gelişiminin anahtarı olarak iş birliğini görüyoruz. SHARE programıyla, teknolojik ve metodik yeteneklerimizi geliştirmek üzere bileşenlerimizi ve sistem uzmanlığımızı akademik enstitülerin ve endüstri uzmanlarının teknolojik yetkinliği ile birleştirmeyi amaçlıyoruz” açıklamasında bulunuyor.

Red Dot Tasarım Ödülü’nün tasarımın geniş kapsamını profesyonel olarak değerlendirmek için ürün tasarımı, iletişim tasarımı ve tasarım konsepti olarak 3 farklı disiplini bulunuyor. Design-Zentrum Nordrhein Westfalen tarafından Almanya’nın Essen kentinde düzenlenen Red Dot Ödülü, dünyanın en büyük tasarım yarışmalarından biri niteliğini taşıyor.

2021 yılında OPTIME durum izleme çözümü için ‘Akıllı Ürün’ ve ‘Endüstriyel Tasarım’ kategorilerinde Red Dot Tasarım Ödülü’nü alan Schaeffler, kolay ve uygun maliyetli kapsamlı durum izlemeye olanak tanıyan tak-çalıştır çözümüyle; sektör oyuncularının uzun vadeli bakım, insan gücü veya yedek parça gereksinimlerini birkaç saat içinde hızlı ve kolay bir şekilde planlamasını sağlıyor.

Endüstri dünyasındaki gelişmeleri takip edin. Neleri size ulaştırmamızı istersiniz? Şimdi kayıt olun.

  E-Bülten'e kayıt olun
E-Posta:
 
Devamını Oku

Genel

GMTCNT, operatör panelleriyle makine üreticilerinin odağında

Yayın Tarihi

on

Üretimde verimliliği ve şeffaflığı artıran TSG Serisi Operatör Panelleri ile makine imalatçılarının dikkatini çeken GMT, kullanıcı dostu çözümleriyle birçok avantaj sunuyor. Ethernetli modellerinde bulunan VNC desteği ile tablet, akıllı telefon ve PC üzerinden uzaktan izleme ve kontrolü mümkün kılan GMT’nin TSG Serisi, bu özelliklerinin yanı sıra kullanıcı dostu Türkçe arayüzü ve programlama kolaylığı ile ön plana çıkıyor.

Endüstriyel uygulamalarda kullanılmak için geliştirilen 16,77M renkli TFT dokunmatik operatör paneli olan TSG Serisi HMI’larda, Gerçek Zaman Saati (RTC) standart olarak mevcut. Kullanıcı dostu yazılımı geniş bir PLC kütüphanesine sahip olan ürün, yaygın olarak kullanılan tüm PLC’leri de destekliyor. HP LaserJet P1100 serisi yazıcılar ile uyumlu olan panelin PDF Viewer fonksiyonu ile PDF dosyaları görüntülenebiliyorken; USB Host özelliği ile veri kaydı yapılabiliyor, program yüklenebiliyor, klavye/mouse/web kamera bağlanabiliyor. VNC yazılımı ile ethernet portlu modellere, yerel ağ ya da internet aracılığıyla Windows, IOS ve Android platformları üzerinden erişilebiliyor. Ayrıca, VNC Client ile ethernet portu üzerinden cihazlar arasında izleme ve kontrol özelliği de mevcut.

Ön paneli IP65 koruma özelliği ile çevresel şartlara dayanıklı olan TSG Serisi HMI’lar, 1 adet RS232 ve 1 adet RS232/RS485/RS422 destekleyen haberleşme portuna sahip. GMTCNT protokolü ile HMI’lar arası haberleşme özelliği ile bir PLC’ye birden çok HMI’nın ulaşabilmesi mümkün. TSG Serisi HMI’lar hakkında daha detaylı bilgi firmanın web sitesi gmtcontrol.com’da.

TSG Serisi HMI’ların başlıca özellikleri:

  • 16,77 M renk
  • TFT ekran
  • ARM RISC 32bit 792 MHz 
  • 128 MB NAND Flash +128 MB DDR 3 hafıza
  • Gerçek Zaman Saati (RTC)
  • 1 adet USB portu
  • 1 adet RS232 ve 1 adet RS232/RS485/RS422 destekleyen haberleşme portu
  • Ethernetli modellerde VNC desteği ile tablet          
  • Akıllı telefon ve PC üzerinden uzaktan izleme ve kontrol
  • Ön panel IP65 koruma
  • GMTCNT protokolü HMI’lar arası haberleşme özelliği ile bir PLC’ye birden çok HMI’nın ulaşabilmesi
  • USB host portu üzerinde veri, alarm, trend kaydetme ve tarihsel sorgu yapabilme
  • C dili ile makro oluşturabilme
  • Güvenlik seviyeleri ve kullanıcı tanımlamaları yapabilme
  • Ethernetli modellerde FTP üzerinden HMI içine ve harici bağlı olan USB flash diske ulaşabilme
  • PDesigner HMI Editör Programı ile programlanır

Endüstri dünyasındaki gelişmeleri takip edin. Neleri size ulaştırmamızı istersiniz? Şimdi kayıt olun.

  E-Bülten'e kayıt olun
E-Posta:
 
Devamını Oku

Trendler

Copyright © 2011-2019 Moneta Tanıtım Organizasyon Reklamcılık Yayıncılık Tic. Ltd. Şti. - Canan Business Küçükbakkalköy Mah. Kocasinan Cad. Selvili Sokak No:4 Kat:12 Daire:78 Ataşehir İstanbul - T:0850 885 05 01 - info@monetatanitim.com