Máy quét 3D được đánh giá là nhân tố cốt lõi tạo nên sức mạnh cho ngành ô tô Trung Quốc: Việc ứng dụng mạnh mẽ các công nghệ quét 3D quang học và quét laser trong sản xuất đang giúp Trung Quốc thống trị thị trường xe điện (EV) toàn cầu nhờ khả năng kiểm soát dung sai cực kỳ khắt khe.
Status Metrology Solutions, nhà cung cấp uy tín tại Anh về máy CMM, phần mềm đo lường và dịch vụ hiệu chuẩn, vừa công bố bước đi chiến lược mở rộng danh mục với sự góp mặt của tay đo 3D di động (portable arm) từ hãng Kreon cùng hệ sinh thái phần mềm PolyWorks.
Sự xuất hiện của máy quét Raven LiDAR từ 3DMakerpro đánh dấu một bước chuyển mình đáng chú ý, mang các khả năng quét không gian cấp độ khảo sát (survey-grade) vào một thiết kế nhỏ gọn, di động và hợp túi tiền hơn. Raven tự định vị mình là giải pháp thay thế có tính bứt phá so với các thiết bị quét SLAM cầm tay truyền thống vốn có giá cao hơn gấp nhiều lần.
Trong bối cảnh sản xuất số hóa, vai trò của đo lường học đang thay đổi cốt lõi: từ kiểm tra hậu kỳ (post-process) sang các chức năng dựa trên dữ liệu theo thời gian thực ngay giữa lòng sản xuất. Sự chuyển mình này thể hiện rõ nhất ở hệ thống đo lường quang học (vision metrology), nơi các hình ảnh độ phân giải cao tạo ra một lượng dữ liệu (Big Data) khổng lồ.
Khi môi trường sản xuất ngày càng được số hóa, vai trò của đo lường đang trải qua một sự thay đổi cơ bản. Không còn giới hạn ở việc kiểm tra sau quá trình sản xuất, đo lường đang phát triển thành một chức năng dựa trên dữ liệu, thời gian thực, nằm ở trung tâm của sản xuất. Sự chuyển đổi này thể hiện rõ nhất ở các hệ thống đo lường quang học và thị giác, nơi công nghệ hình ảnh độ phân giải cao tạo ra khối lượng lớn dữ liệu phong phú và phức tạp.
Đối với các nhà sản xuất, thách thức không còn chỉ đơn giản là thu thập các phép đo mà là khai thác dữ liệu này để cung cấp những hiểu biết có ý nghĩa. Phân tích nâng cao, trí tuệ nhân tạo và khả năng kết nối được cải thiện đang cho phép các hệ thống thị giác vượt ra ngoài các tiêu chí đạt/không đạt truyền thống, hỗ trợ các chiến lược chất lượng dự đoán và kiểm soát trong quá trình sản xuất. Sự thay đổi này đang giúp các tổ chức giảm thiểu lãng phí, cải thiện hiệu quả và đẩy nhanh quá trình ra quyết định trên toàn bộ dây chuyền sản xuất.
Công ty L.S. Starrett, với chuyên môn lâu năm trong lĩnh vực đo lường chính xác, đang đi đầu trong sự phát triển này, đặc biệt là trong việc phát triển các hệ thống quang học và thị giác tiên tiến được thiết kế để tích hợp liền mạch vào môi trường sản xuất kỹ thuật số hiện đại.
Trong cuộc phỏng vấn này với Dave Knicker từ L.S. Tại Công ty Starrett, chúng tôi khám phá cách dữ liệu lớn và phân tích đang định hình lại khả năng của đo lường thị giác, những thách thức mà các nhà sản xuất phải đối mặt trong việc khai thác tối đa tiềm năng của nó, và tương lai của kiểm soát chất lượng dựa trên dữ liệu.\
Hỏi: Hệ thống thị giác và quang học tạo ra dữ liệu phong phú, mật độ cao – điều này đang thay đổi vai trò của đo lường trong môi trường sản xuất hiện đại như thế nào?
Trả lời: Giúp phát hiện các khuyết tật hoặc các đặc điểm khác trước đây không được chú ý và/hoặc quá tốn thời gian và tiền bạc để phân tích hiệu quả. Thay vì chỉ đo một vài đặc điểm quan trọng sau khi sản xuất, các nhà sản xuất giờ đây có thể thu thập dữ liệu toàn trường theo thời gian thực, cho phép kiểm tra 100% và giám sát liên tục. Ít phỏng đoán hơn. Hiệu chỉnh dựa trên bằng chứng nhiều hơn. Dữ liệu đo lường được sử dụng để phát hiện sự sai lệch, kích hoạt hiệu chỉnh và tối ưu hóa hiệu suất trong quá trình sản xuất, chứ không phải sau khi xảy ra lỗi.
Hỏi: Theo quan điểm của Starrett, điều gì định nghĩa “dữ liệu lớn” trong bối cảnh hệ thống đo lường dựa trên thị giác?
Trả lời: Hình ảnh độ phân giải cao, với hàng nghìn điểm dữ liệu trên mỗi bộ phận, luồng dữ liệu liên tục cho các hệ thống tích hợp. Sự kết hợp giữa khối lượng và tốc độ là yếu tố phân biệt dữ liệu đo lường bằng hình ảnh với các bộ dữ liệu đo lường truyền thống.
Hỏi: Các nhà sản xuất phải đối mặt với những thách thức chính nào khi thu thập và quản lý khối lượng lớn dữ liệu đo lường dựa trên hình ảnh?
Trả lời: Các bộ dữ liệu lớn rất khó diễn giải nếu không có công cụ phù hợp và có nguy cơ thu thập nhiều dữ liệu hơn mức có thể sử dụng hiệu quả. Làm thế nào để nhanh chóng và dễ dàng diễn giải dữ liệu một cách có ý nghĩa. Theo những cách giúp cải thiện lợi nhuận; ít phế phẩm hơn, sản lượng nhanh hơn, linh kiện tốt hơn, sự hài lòng của khách hàng cao hơn.
Hỏi: Các công cụ phân tích đang phát triển như thế nào để trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu hệ thống hình ảnh vượt ra ngoài việc kiểm tra đạt/không đạt đơn giản?
Trả lời: Phân tích xu hướng, xác định nguyên nhân gốc rễ, dự đoán lỗi trước khi xảy ra khuyết tật. Xem xu hướng theo thời gian thực, cung cấp cho các nhà sản xuất khả năng điều chỉnh hoặc sửa chữa quy trình TRƯỚC KHI có phế phẩm.
Hỏi: Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học đang được tích hợp vào các hệ thống đo lường quang học ở mức độ nào, đặc biệt là đối với nhận dạng mẫu và phát hiện khuyết tật?
A: Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào các hệ thống đo lường kích thước là bước tiến tiếp theo hiển nhiên và có thể được sử dụng trên hệ thống đo lường để diễn giải hình ảnh và ngoài máy móc để phân tích dữ liệu. Ngoài ra, nó còn có thể nhận dạng mẫu để phát hiện xu hướng trong các tập dữ liệu lớn cũng như phát hiện và phân loại khuyết tật.
Q: Dữ liệu thời gian thực từ các hệ thống thị giác giúp đưa ra quyết định nhanh hơn trên dây chuyền sản xuất và hỗ trợ kiểm soát chất lượng trong quá trình sản xuất như thế nào?
A: Phản hồi tức thì cho người vận hành và máy móc, giảm thời gian ngừng hoạt động. Thời gian phản hồi nhanh hơn khi phát hiện các điều kiện nằm ngoài dung sai. Kết quả tức thì giúp kiểm tra sản xuất, giảm phế phẩm.
Q: Nhìn về phía trước, bạn thấy dữ liệu lớn và phân tích sẽ định hình khả năng của các hệ thống đo lường quang học và thị giác như thế nào trong thập kỷ tới?
A: Cuối cùng, đo lường thị giác sẽ phát triển thành một lớp thông minh liên tục, hướng dẫn các quyết định sản xuất ở mọi giai đoạn thay vì chỉ xác nhận kết quả ở cuối. Các hệ thống kiểm tra hoàn toàn tự động được điều khiển bởi AI.
(84) 896 555 247
Tiếng Việt
English