Manualna kontrola jakości to kolejne zadanie, które przejmie sztuczna inteligencja. KSM Vision stworzyło system optyczny, który w oparciu o AI zautomatyzuje kontrolę jakości. Zaprojektowany w celu zautomatyzowania detekcji niewidoczne wady takie jak kieszenie żywiczne, pęknięcia łuskowate, może zaoszczędzić firmom ponad 0,5 mln EUR na samych wynagrodzeniach w ciągu roku, jednocześnie znacznie poprawiając bezpieczeństwo pracowników. Startup zebrał 8,5 mln złotych w tym od Aper Ventures, Vigo Ventures i koinwestorów w celu zmniejszenia odpadów w przemyśle drzewnym, farmaceutycznym, kosmetycznym i spożywczym.

Zarządzanie kontrolą jakości jest głównym problemem we wszystkich branżach, często odpowiadając za znaczną część wydatków. Jak wynika z raportu PwC, typowa duża fabryka farmaceutyczna inwestuje prawie jedną czwartą swojego budżetu operacyjnego (z wyłączeniem surowców) w zapewnienie zgodności z przepisami, przy czym co dziesiąta tabletka musi zostać zniszczona lub ponownie wykonana.

Obciążenie finansowe związane z kontrolą jakości jest bardzo duże dla dużych producentów. Koszt pracy fizycznej w tym obszarze znacznie wzrósł – 0,5 mln euro jest wydawane wyłącznie na wynagrodzenia brakarzy. Jednocześnie pracownicy kontrolują drewno często w trudnych warunkach. Raporty wskazują, że firmy tracą znaczną ilość produktów, które muszą zostać zutilizowane z powodu niewykrytych wcześniej wad.

KSM Vision jest pionierem zmian w przemyśle drzewnym dzięki swoim możliwościom kontroli jakości. System identyfikuje niewidoczne wady takie jak kieszenie żywiczne, pęknięcia łuskowate,skutecznie skanując do 36 000 elementów na godzinę. Wczesna identyfikacja tych wad pozwala producentom uniknąć kosztów związanych z odrzuceniem całej partii, zapobiega wprowadzaniu na rynek wadliwych produktów i ostatecznie przyczynia się do bardziej zrównoważonego i wydajnego procesu produkcyjnego.

„Wspieramy kontrolę jakości w różnych branżach – od przesłu drzewnego po farmację. Nasza przewaga polega na biegłości zarówno w sprzęcie, jak i oprogramowaniu. Pozwala to naszym rozwiązaniom AI łatwo łączyć się z istniejącymi technologiami, zarówno liniami produkcyjnymi, jak i maszynami. Pięc minut – tyle zajmuje naszemu systemowi >>nauczenie<< się nowego produktu. Rozwiązaniom bez wbudowanej sieci neuronowej zajmuje to znacznie więcej czasu.” – mówi dr Krzysztof Malowany, CEO KSM Vision.

To w murach Instytutu Mikromechaniki i Fotoniki na Politechnice Warszawskiej zaczyna się historia KSM Vision sp. z o.o. Doktoranci i studenci, uzbrojeni w wiedzę o mierzeniu kształtu, przemieszczeń i deformacji w dużych instalacjach przemysłowych, zaczynali tworzyć rozwiązanie, które te skomplikowane procesy uproszczą.

Na czele przedsięwzięcia stanął dr Krzysztof Malowany, obecny CEO, który łączył doktorat o budowie i eksploatacji maszyn z aktywnym udziałem w projektach komercyjnych B+R. U jego boku stanął dr Marcin Malesa, dzisiejszy CTO. Jego umiejętności stały się podstawą dla szybko uczącego się algorytmu, który szybko dostosowuje się do potrzeb klientów.

Stworzony przez inżynierów z Politechniki Warszawskiej system detekcji jest w stanie precyzyjnie wskazać anomalie produkcyjne, wymagając jedynie kilkudziesięciu przykładów idealnie wytworzonych produktów. To wyraźna różnica w porównaniu z konkurencyjnymi modelami, które wymagają obszernych baz danych poprawnych i niepoprawnych przykładów.

„Inwestycja w KSM Vision to strategiczny krok w kierunku wykorzystania głębokiej technologii do zrównoważonej transformacji przemysłowej. Jego sztuczna inteligencja zwiększa wydajność, analizuje najdrobniejsze szczegóły i bezpośrednio poprawia wyniki finansowe” – przekonuje Jacek Błoński, partner zarządzający Aper Ventures.

Źródło: KSM VISION