Detector de falhas com suporte de ML nas linhas de produção

SITUAÇÃO

A detecção de defeitos e falhas nas linhas de produção é muitas vezes crucial para evitar a insatisfação do cliente e, até mesmo, evitar danos às próprias linhas.

Sendo assim, os processos envolvidos precisam ser constantemente monitorados para garantir que os altos padrões de qualidade sejam mantidos. Enquanto no passado este trabalho era feito manualmente, agora ele pode ser realizado por meios automatizados, graças a ferramentas de processamento de imagem e algoritmos de machine learning.

Ao mudar das conferências manuais para as automatizadas, os gerentes de produção podem reduzir o tempo e o custo envolvidos. Isso porque, enquanto um operador realiza as inspeções em uma determinada velocidade, essas mesmas conferências podem ser realizadas muito mais rápido com o auxílio de técnicas de machine learning.

As técnicas de processamento de imagem e machine learning que permitem a automatização do controle de qualidade exigem um sistema de classificação altamente preciso.

DESAFIO E SOLUÇÃO

A classificação incorreta pode fazer com que um produto inadequado continue no processo de fabricação, resultando em um produto final de baixa qualidade ou que pode, até mesmo, danificar a própria linha de produção.

Sendo assim, os algoritimos de deep learning são utilizados para fins de classificação, que exigem longos períodos de 'treinamento', se resultados satisfatórios forem obtidos.

As redes neurais criadas usando algoritmos quânticos - conhecidas como redes neurais quânticas (QNNs) - são substancialmente mais rápidas.

OS BENEFÍCIOS DA COMPUTAÇÃO QUÂNTICA

As tecnologias quânticas são usadas para acelerar a formação de redes neurais profundas, um processo que geralmente apresenta um gargalo, devido ao tempo excessivo de processamento exigido pelos computadores tradicionais.

Uma rede neural profunda “treinada” com o auxílio de uma etapa que apresenta computação quântica é capaz de identificar falhas em produtos provenientes de uma linha de produção.