Kaynak hataları, makine sanayinde kaliteyi ve güvenliği belirleyen en kritik etkenlerden biridir. En küçük bir hata bile yüksek maliyetli duruşlara, yeniden işlem kayıplarına ve güvenlik risklerine yol açabilir. Dataguess, bu zorluklara yanıt olarak Inspector platformu üzerinde geliştirdiği tamamen otonom kaynak kalite kontrol sistemi ile üretim sahalarında yeni bir dönem başlatıyor.
Sistem, kameralar aracılığıyla alınan görüntülerdeki kaynak bölgelerini otomatik olarak algılıyor ve analiz ediyor. Kaynak boyutunu, formunu ve konumunu 0.02 mm hassasiyetle ölçümlüyor; gözenek, eksik dolgu, çentik, taşma veya hizasızlık gibi hataları %99 doğruluk oranıyla tespit ediyor. Gelişmiş yapay zeka algoritmaları sayesinde ışık, açı, yansıma ve metal yüzey parlaklığı gibi değişkenlerden etkilenmeden tutarlı sonuçlar üretiyor.
KAYNAK KALİTESİNDE İNSANSIZ İYİLEŞME
Inspector yalnızca analiz yapmakla kalmıyor; her kaynağı kalite kategorilerine göre sınıflandırıyor ve bir kalite puanı oluşturuyor. Gerektiğinde NG (Not Good) ürünleri otomatik olarak üretim hattından ayırabiliyor veya belirlenen eşik değerlerin altına düşüldüğünde hattı durdurup operatöre bildirim gönderebiliyor. 7/24 kesintisiz çalışacak şekilde tasarlanan sistem, denetim sürecini insan müdahalesine gerek kalmadan baştan sona otonom biçimde yönetiyor.
Bu teknoloji, önde gelen bir Avrupa otomotiv üreticisinde gerçekleştirilen POC (Proof of Concept) sürecinde başarıyla test edildi. Elde edilen sonuçlar, sistemin endüstriyel ortamda uzun süreli kararlılıkla çalışabildiğini ve yüksek doğruluk oranını koruduğunu gösterdi. Şimdi çözüm, aynı üretici grubunun farklı hatlarında yaygınlaştırılmak üzere projelendiriliyor.
Dataguess’in bu çözümü, manuel kontrollerle kıyaslandığında hem hız hem de doğruluk açısından fark yaratıyor. Gerçekleştirilen projelerde, kapsamına bağlı olarak 6–12 ay arasında yatırım geri dönüşü (ROI) sağlanıyor. Bu başarı, düşük donanım maliyeti, hızlı devreye alma ve otonom işleyişin birleşiminden doğuyor.
Dataguess, kaynak denetimini yalnızca dijitalleştirmiyor; üretim hatlarını karar verebilen, öğrenebilen ve kendini optimize edebilen yapay zeka sistemleriyle geleceğe hazırlıyor.