Aprendizaje por retroalimentaciónCuanto más le enseña,más inteligente se vuelve.

Cada comentario del operador cuenta. Reporte falsas alarmas y defectos para ayudar a la AI a aprender qué es aceptable y qué requiere atención.

Un clicDe una detección errónea a un ejemplo de entrenamientoSe reporta en la pantalla de revisión, durante la producción. Nada sale de la máquina.
80%Menos falsas alarmasFrente a una referencia basada en reglas, y sigue mejorando con cada reporte.
Aprendizaje continuoMejore el modelo con cada ronda de comentarios.Actualice tras revisar una falsa alarma, o recopile comentarios durante la producción y actualice después.

Tú aportas comentarios. La AI aprende de ellos.

PASO 01 · OPERADOR

Marcar como OK o NG

Marque el componente como OK o NG. Su evaluación puede aplicarse a otros componentes del mismo grupo.

PASO 02 · OPERADOR

Elija de qué aprende la AI

Active el entrenamiento para incluir estos comentarios en las actualizaciones del modelo. Déjelo desactivado para registrarlos sin usarlos en el entrenamiento.

PASO 03 · LA AI

Actualice la AI

Ejecute la actualización de AI para aprender de la retroalimentación seleccionada y ajustar automáticamente los parámetros de inspección.

PASO 04 · MÁQUINA

Vuelva a inspeccionar

Inspeccione la placa de nuevo y revise los resultados actualizados.

Mismo número de parte, distinto proveedor.

Un proveedor distinto puede implicar otra forma del cuerpo u otro marcado, incluso con el mismo número de parte. Marque una variación aceptable como OK para que la AI aprenda a reconocerla en todo el grupo de componentes.

La variación no es un defecto

Una tipografía de marcado distinta o un cambio de color del cuerpo entre lotes no necesariamente indica un defecto. Sus comentarios enseñan a la AI qué variaciones son aceptables, mientras la inspección sigue detectando terminales levantados, puentes de soldadura y componentes faltantes.

La actualización no modifica lo que ajustó manualmente.

Tus ajustes se conservan

La actualización respeta todos sus ajustes manuales.

Los ajustes manuales tienen prioridad

Si su configuración y la actualización difieren, se conserva la suya.

La línea es lo primero

La actualización espera a la línea, no al revés.

Deshacer una actualización

¿No obtuvo lo que quería? Déjelo como estaba.

Cómo nos diferenciamos de las alternativas.

La misma falsa alarma, resuelta de tres formas.

Ajustar umbralesA MANO
AOI genérico con AIEL PROVEEDOR LO REENTRENA Y LO ENVÍA
DaoAIRETROALIMENTACIÓN Y ACTUALIZACIÓN DE AI
Qué cambia realmente
El rango de aceptación se amplía para todo lo evaluado con ese parámetro
Nada en su máquina. La solicitud se envía al proveedor y el modelo implementado queda sin cambios
El modelo aprendeIncorpora un ejemplo del aspecto correcto de ese componente
Efecto sobre los defectos reales
Los defectos dentro de la banda ampliada también se aceptan
No se sabe hasta que llega el siguiente modelo, y no se entrenó con su defecto
Se detecta de todos modosUn defecto con una puntuación similar sigue fuera de lo que ahora es normal
Dónde reside la decisión
Un valor que alguien cambió, sin que se guardara el motivo
En poder del proveedor, en un conjunto de datos que no controlas
En su conjunto de datosUn ejemplo etiquetado en el conjunto de datos del producto, con la imagen adjunta
Alcance del cambio
Todo lo que controla ese parámetro, sea intencional o no
Todo lo que cambió con su reentrenamiento, en cada planta que usa ese modelo
El grupo que elijaUna posición, una clase, un número de parte o un encapsulado
Quién puede hacerlo
Quien tenga permiso para cambiar los parámetros de inspección
Un ingeniero de AI, normalmente del proveedor
Cualquier operadorLas detecciones pueden reportarse sin permiso para modificar el programa
Largo plazo
El umbral queda poco restrictivo y no se registra el motivo
Esperas al próximo ciclo de versiones, y tus imágenes podrían tener que salir de la planta para ello
Corregido de forma definitivaEl modelo tiene un ejemplo más y no vuelve a marcar ese componente

Cuatro preguntas que siempre nos hacen.

¿Cuántos reportes hacen falta para que deje de marcar ese componente?

Depende del elemento y de cuánto varíe el aspecto del componente. La máquina le indica cuándo un producto ha acumulado suficientes ejemplos para justificar una actualización.

¿Reportar un falso positivo cambia el programa?

No. Un reporte añade un ejemplo. El programa cambia cuando alguien con ese permiso ejecuta una actualización, y esta se puede deshacer.

¿La línea se detiene durante el reentrenamiento?

No. La actualización espera a la línea, no al revés.

¿Una actualización sobrescribirá los umbrales de nuestro ingeniero?

No. La máquina conserva todo lo que configure manualmente.

Vea cómo corrige una falsa alarma.

Participa en una demo en vivo de 30 minutos con un ingeniero y tu placa. Reporta un falso rechazo, ejecuta Actualizar AI e inspecciona la placa de nuevo para revisar el resultado.

Toma 2 minutos. Un ingeniero le dará seguimiento.
SIGUIENTE EN PROGRAMACIÓN Y APRENDIZAJEControl total →

¿Quiere más control? Ajuste usted mismo la configuración de inspección, desde umbrales individuales hasta las herramientas usadas en cada componente.