Inteligentna analiza jakościowa
z wykorzystaniem AI

FIRMA: Klient z sektora automatyka
BRANŻA: Automotive
PROBLEM: Brak zasobów ludzkich z odpowiednim wykształceniem.

W nowoczesnym przemyśle motoryzacyjnym kontrola jakości komponentów musi być szybka, powtarzalna i odporna na błędy ludzkie. Jednym z kluczowych wyzwań w procesie produkcji foteli samochodowych jest analiza dźwięków generowanych podczas ruchu mechanizmów fotela. Nawet niewielkie nieprawidłowości akustyczne mogą świadczyć o wadach montażowych lub jakościowych, które wpływają na komfort i bezpieczeństwo użytkownika.

W odpowiedzi na te potrzeby opracowano inteligentne narzędzie do automatycznej analizy dźwięków foteli samochodowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i technologii przetwarzania sygnałów audio.

Proces oceny jakościowej foteli samochodowych był dotychczas realizowany głównie manualnie przez operatorów i specjalistów jakości. Analiza nagrań akustycznych wymagała doświadczenia, była czasochłonna i podatna na subiektywną ocenę.

Dodatkowym wyzwaniem była konieczność szybkiej identyfikacji niepożądanych dźwięków, integracji z istniejącą stacją pomiarową, możliwości rozbudowy systemu o nowe typy foteli, automatycznej komunikacji z systemami przemysłowymi PLC, analizy danych w czasie rzeczywistym bez zatrzymywania procesu produkcyjnego.

Celem projektu było stworzenie nowoczesnej aplikacji umożliwiającej automatyczną analizę jakościową foteli samochodowych, wykrywanie anomalii akustycznych przy użyciu modeli AI, wizualizację i odsłuch nagrań pomiarowych, pracę zarówno offline, jak i online, możliwość samodzielnego trenowania modeli przez użytkownika, integrację z automatyką przemysłową oraz stacjami pomiarowymi.

Zakres prac obejmował:

opracowanie aplikacji desktopowej do analizy plików audio .WAV,

implementację algorytmów przetwarzania sygnału i generowania spektrogramów,

integrację wcześniej wytrenowanych modeli sztucznej inteligencji,

stworzenie modułu wizualizacji danych pomiarowych,

implementację funkcji odtwarzania nagrań audio,

przygotowanie modułu treningu własnych modeli AI,

wdrożenie komunikacji z systemami PLC,

realizację trybu pracy online dla stacji pomiarowych.

Efektem było spójne środowisko sterowania, które integrowało wszystkie kluczowe elementy procesu technologicznego.

System analizuje pliki .WAV, zawierające zapis dźwięków z kabiny pomiaru hałasów. Dane audio są automatycznie przetwarzane do postaci spektrogramów, które następnie poddawane są analizie przez model sztucznej inteligencji.

Użytkownik ma możliwość podglądu wygenerowanego spektrogramu, odsłuchu nagrania, porównywania wyników analizy,

dodawania nowych referencji foteli bez konieczności modyfikacji aplikacji.

Istotnym elementem projektu było również wdrożenie analizy online. System monitoruje pliki pojawiające się na stacji pomiarowej i automatycznie wykonuje analizę w czasie rzeczywistym. Wynik testu przekazywany jest bezpośrednio do sterownika PLC, który może zatwierdzić pomiar lub wymusić ponowne wykonanie testu.

Wdrożone rozwiązanie pozwoliło na znaczące skrócenie czasu analizy jakościowej, zwiększenie powtarzalności wyników, eliminację subiektywnej oceny operatora, automatyzację procesu kontroli jakości, łatwe rozszerzanie systemu o nowe modele foteli, ograniczenie kosztów związanych z modyfikacją oprogramowania, integrację procesu kontroli jakości z automatyką przemysłową.

Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji oraz analizy akustycznej możliwe stało się stworzenie skalowalnego i nowoczesnego systemu wspierającego procesy jakościowe w branży automotive.

W MJ Group budujemy solidne systemy, projektujemy je z myślą o przyszłości i konsekwentnie rozwijamy je wraz z potrzebami rynku.