Zarządzanie jakością wymaga wielu powtarzalnych kontroli, które w części firm może wesprzeć AI, zwiększając ich skuteczność.

Na czym polega ta usługa

Usługa obejmuje przegląd procesów zarządzania jakością oraz wskazanie obszarów, które można wesprzeć narzędziami AI.

Dla kogo ma sens

Usługa jest przydatna dla firm chcących sprawdzić potencjał AI w procesach zarządzania jakością.

Ile to trwa

Przegląd procesów zarządzania jakością mieści się z reguły w standardowym czasie do 3 dni.

Warunki

Diagnoza wstępna i wycena są bezpłatne, a usługa objęta jest gwarancją do 12 miesięcy.

Kluczowe obszary zarządzania jakością analizowane pod kątem automatyzacji i AI

Proces zarządzania jakością w przedsiębiorstwie składa się z wielu powiązanych ze sobą etapów, od weryfikacji dostaw surowców po obsługę posprzedażową i analizę zgłoszeń serwisowych. Podczas przeglądu technologicznego specjaliści analizują poszczególne punkty kontrolne pod kątem możliwości wdrożenia algorytmów uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji.

Weryfikacji podlegają w szczególności następujące etapy operacyjne:

Kontrola jakości surowców i komponentów (kontrola wejściowa) – analiza procedur sprawdzania dostaw pod kątem zgodności ze specyfikacją techniczną, powtarzalności pomiarów laboratoryjnych oraz cyfrowej rejestracji parametrów w systemach magazynowych.
Kontrola w trakcie procesu produkcyjnego lub montażowego (kontrola międzyoperacyjna) – badanie punktów pomiarowych, w których pracownicy manualnie weryfikują poprawność montażu, tolerancje wymiarowe, ciągłość powłok lub kompletność zestawów.
Wizualna kontrola wyrobów gotowych (kontrola końcowa) – ocena powtarzalności wykrywania wad powierzchniowych, zarysowań, pęknięć, błędów nadruku, braków elementów złącznych oraz nieprawidłowości w pakowaniu.
Zarządzanie niezgodnościami i procedury CAPA (Corrective and Preventive Actions – działania korygujące i zapobiegawcze) – weryfikacja sposobu rejestrowania błędów, kategoryzacji przyczyn źródłowych oraz przepływu informacji między działem kontroli jakości a linią produkcyjną i kadrą kierowniczą.
Analiza zgłoszeń reklamacyjnych i opinii klientów – przegląd danych tekstowych z formularzy serwisowych, wiadomości poczty elektronicznej oraz protokołów zwrotów trafiających do systemów CRM (Customer Relationship Management – oprogramowanie do zarządzania relacjami z klientami).
Nadzór nad dokumentacją techniczną i audytami norm ISO – kontrola spójności kart technologicznych, instrukcji stanowiskowych oraz rejestrów pomiarowych pod kątem ich kompletności i zgodności ze standardami jakościowymi.

Technologie sztucznej inteligencji stosowane w kontroli jakości

Współczesne systemy wspomagania jakości opierają się na kilku odrębnych gałęziach technologii obliczeniowych. Przegląd pozwala określić, które z nich przyniosą wymierny rezultat w danym środowisku technicznym bez ponoszenia nieuzasadnionych wydatków.

Podstawowe technologie poddawane ocenie wdrożeniowej to:

Systemy wizyjne oparte na Computer Vision (komputerowe rozpoznawanie i analiza obrazu) – wykorzystanie głębokich sieci neuronowych do automatycznej detekcji mikrouszkodzeń, braków komponentów, asymetrii oraz przebarwień na liniach produkcyjnych w czasie rzeczywistym.
Analiza predykcyjna i Predictive Quality (prognozowanie jakości produktu) – modele statystyczne i algorytmy uczenia maszynowego analizujące dane z czujników przemysłowych (temperatura, ciśnienie, wibracje, wilgotność) w celu wykrycia momentu, w którym parametry procesu zaczynają odbiegać od normy, zanim powstanie wadliwy wyrób.
Przetwarzanie języka naturalnego czyli NLP (Natural Language Processing) – algorytmy analizujące opisy usterek wprowadzane przez kontrolerów jakości, zgłoszenia serwisowe oraz protokoły reklamacyjne, co pozwala na automatyczne grupowanie powtarzających się problemów technicznych.
Detekcja anomalii w bazach danych – automatyczne monitorowanie parametrów wprowadzanych do systemów ERP (Enterprise Resource Planning – planowanie zasobów przedsiębiorstwa), wykrywające nietypowe odchylenia w czasie trwania cykli, zużyciu surowców lub wskaźnikach brakowości.
OCR (Optical Character Recognition – optyczne rozpoznawanie znaków) – automatyczna weryfikacja poprawności kodów partii towaru, numerów seryjnych, dat przydatności oraz etykiet logistycznych bezpośrednio z kamer inspekcyjnych.

Przebieg przeglądu technologicznego w siedzibie firmy

Wszystkie czynności analityczne realizowane są bezpośrednio na miejscu u klienta w ramach dojazdu zespołu technicznego. Przegląd nie zakłóca bieżącego funkcjonowania przedsiębiorstwa i przebiega w oparciu o ustrukturyzowaną metodykę badawczą.

Proces audytu obejmuje następujące kroki techniczne:

Podpisanie bezpłatnej umowy NDA (Non-Disclosure Agreement – umowa o zachowaniu poufności) – formalne zabezpieczenie wszelkich tajemnic przedsiębiorstwa, specyfikacji technicznych, receptur oraz struktur baz danych przed przystąpieniem do jakichkolwiek prac analitycznych.
Wywiad technologiczny z kadrą inżynieryjną i kontrolerami – zebranie informacji o najbardziej uciążliwych problemach jakościowych, wąskich gardłach na stanowiskach kontrolnych oraz stratach generowanych przez wady produktów.
Audyt infrastruktury sprzętowej i sieciowej – weryfikacja stacji roboczych (np. stacji Dell, HP, Lenovo), serwerów lokalnych, kamer przemysłowych, oświetlenia inspekcyjnego oraz przepustowości lokalnej sieci LAN (Local Area Network – lokalna sieć komputerowa).
Analiza struktury i jakości danych pomiarowych – badanie baz danych (takich jak Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL) pod kątem ciągłości rejestracji, poprawności etykietowania próbek oraz formatu zapisu zdjęć i logów pomiarowych.
Weryfikacja integracji z oprogramowaniem biznesowym – sprawdzenie możliwości bezpiecznej wymiany danych z używanymi w przedsiębiorstwie systemami ERP, takimi jak Comarch ERP Optima lub XL, InsERT nexo lub GT (Subiekt), Symfonia, WAPRO ERP, enova365 czy SAP.
Opracowanie raportu z rekomendacjami wdrożeniowymi – przygotowanie dokumentu zawierającego ocenę dojrzałości cyfrowej procesów jakościowych, kalkulację zapotrzebowania na moc obliczeniową oraz wykaz obszarów o najwyższym zwrocie z inwestycji w AI.

Warianty problemów jakościowych i dopasowanie metod detekcji

Różne gałęzie produkcji i usług mierzą się ze specyficznymi wyzwaniami w obszarze zapewnienia jakości. Podczas przeglądu identyfikuje się dokładną charakterystykę występujących problemów:

Wady powtarzalne o stałym wzorcu geometrycznym – defekty wymiarowe i brak elementów składowych, które można kontrolować za pomocą prostych algorytmów wizyjnych lub kalibrowanych czujników optoelektronicznych bez konieczności budowy złożonych modeli głębokiego uczenia.
Wady losowe o zmiennej strukturze wizualnej – zarysowania, pory w odlewach, plamy na materiałach tekstylnych czy nieregularne pęknięcia tworzyw sztucznych, w których tradycyjne algorytmy progowe zawodzą, a wysoką skuteczność wykazują konwolucyjne sieci neuronowe (CNN – Convolutional Neural Networks).
Niewidoczne wady strukturalne i zmęczeniowe – problemy wynikające z niewłaściwych parametrów procesu (np. przegrzanie zgrzewu, nieprawidłowe ciśnienie wtrysku), gdzie kontrola jakości wymaga korelacji danych z systemów SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition – systemy nadzoru i akwizycji danych) z modelami predykcyjnymi.
Błędy ludzkie wynikające ze zmęczenia wzrokowego – spadek dokładności operatorów po wielogodzinnej pracy inspekcyjnej, stanowiący bezpośrednie wskazanie do wdrożenia zautomatyzowanego stanowiska wizyjnego wspomaganego przez AI.

Błędy popełniane przy próbach samodzielnego wdrażania AI w jakości

Próby samodzielnego wprowadzania narzędzi sztucznej inteligencji do działów kontroli jakości bez wcześniejszego audytu technicznego często prowadzą do niepowodzenia projektów. Do najczęstszych błędów technicznych należą:

Próby trenowania modeli na nieuporządkowanych danych – zasilanie algorytmów uczenia maszynowego zbiorami zdjęć lub pomiarów zawierającymi błędne etykiety, brakujące wartości lub niejednorodne oświetlenie, co skutkuje wysokim odsetkiem fałszywych alarmów (False Positive) lub przepuszczaniem wadliwych wyrobów (False Negative).
Wybór oprogramowania bez uwzględnienia ograniczeń sprzętowych – instalowanie zaawansowanych bibliotek wizyjnych na standardowych komputerach biurowych pozbawionych dedykowanych kart graficznych GPU (Graphics Processing Unit – procesor graficzny) z rdzeniami do akceleracji tensorowej, co uniemożliwia analizę w wymaganym czasie cyklu produkcyjnego.
Niedocenienie warunków środowiskowych na hali – niestabilne oświetlenie dzienne, zapylenie soczewek kamer, wibracje przenoszone z pracujących maszyn oraz wahania temperatury otoczenia, które zniekształcają materiał wizyjny dostarczany do modeli Computer Vision.
Brak integracji ze środowiskiem ERP – tworzenie odizolowanych aplikacji, w których moduł AI rejestruje usterki, lecz informacja ta nie trafia automatycznie do kartotek magazynowych, zleceń produkcyjnych czy rejestrów reklamacyjnych.
Przesyłanie poufnych danych produkcyjnych do publicznych chmur – korzystanie z zewnętrznych interfejsów programistycznych w chmurze publicznej bez uprzedniej analizy ryzyka wycieku tajemnic technologicznych i praw własności intelektualnej.

Kiedy wdrożenie AI nie jest optymalnym rozwiązaniem

Rzetelny przegląd technologiczny ma na celu nie tylko wskazanie potencjału narzędzi AI, ale również precyzyjne określenie sytuacji, w których zastosowanie modeli sztucznej inteligencji byłoby nieuzasadnione ekonomicznie lub technicznie.

Wdrożenie sztucznej inteligencji nie jest rekomendowane w następujących przypadkach:

Brak stabilności i standaryzacji procesów – gdy procedury produkcyjne lub montażowe podlegają ciągłym, niedokumentowanym zmianom konstrukcyjnym, przez co zbiór danych treningowych traci aktualność w krótkim czasie.
Wystarczająca skuteczność tradycyjnych metod pomiarowych – gdy problem jakościowy można w pełni kontrolować za pomocą klasycznych metod statystycznej kontroli procesów SPC (Statistical Process Control), precyzyjnych czujników indukcyjnych lub laserowych bramek pomiarowych.
Zbyt mały wolumen danych pomiarowych – w przypadku produkcji jednostkowej lub małoseryjnej liczba wytwarzanych elementów uniemożliwia zgromadzenie reprezentatywnej bazy przykładów wad niezbędnej do poprawnego wytrenowania modeli klasyfikacyjnych.
Konieczność uprzedniej modernizacji infrastruktury bazowej – gdy w zakładzie brakuje stabilnego okablowania sieciowego LAN, serwera bazodanowego lub uporządkowanego systemu rejestracji zleceń, co stanowi warunek konieczny przed implementacją rozwiązań wyższego rzędu.

Wymagania infrastrukturalne i środowisko techniczne

Aby narzędzia sztucznej inteligencji mogły stabilnie funkcjonować w strukturach zarządzania jakością, konieczne jest właściwe przygotowanie zaplecza informatycznego. Podczas przeglądu weryfikowana jest gotowość całego środowiska technicznego.

Analiza obejmuje kluczowe elementy infrastruktury:

Stacje robocze i serwery obliczeniowe – komputery stacjonarne oraz serwery (np. Dell PowerEdge, HP ProLiant, Lenovo ThinkStation) wyposażone w wielordzeniowe procesory i akceleratory graficzne zdolne do lokalnego przetwarzania modeli (Edge AI – wykonywanie obliczeń sztucznej inteligencji lokalnie na urządzeniu, bez opóźnień transmisji sieciowej).
Systemy operacyjne – środowiska Microsoft Windows Server, Windows 10/11 w wersjach Professional i Enterprise oraz dystrybucje systemu Linux (np. Ubuntu LTS, Debian, Red Hat Enterprise Linux), powszechnie stosowane na serwerach bazodanowych i aplikacyjnych.
Zasady bezpieczeństwa i brak konieczności podawania haseł – specjaliści realizują audyt bez wymogu udostępniania haseł administratora, wykonując analizy na wydzielonych kontach technicznych lub w bezpośredniej asyście wyznaczonego pracownika działu IT klienta.
Interfejsy bazodanowe i protokoły wymiany danych – obsługa standardowych połączeń ODBC (Open Database Connectivity) oraz REST API, umożliwiających bezproblemowy transfer parametrów jakościowych do systemów Comarch ERP, InsERT GT/nexo, Symfonia, WAPRO ERP czy baz Microsoft SQL Server.

Dodatkowe pytania klientów (FAQ)

Czy przegląd procesów zarządzania jakością wymaga wstrzymania bieżącej produkcji lub pracy biura?

Przegląd jest realizowany w sposób bezinwazyjny dla codziennych operacji przedsiębiorstwa. Obserwacja punktów kontrolnych, rozmowy z pracownikami oraz weryfikacja struktur danych w systemach informatycznych odbywają się równolegle z normalną pracą zakładu, bez konieczności zatrzymywania linii montażowych czy wyłączania serwerów.

Jakie informacje i materiały należy przygotować przed wizytą serwisanta?

Wskazane jest przygotowanie podstawowych schematów blokowych procedur kontrolnych, przykładowych kart niezgodności, arkuszy brakowości oraz wykazu używanego oprogramowania magazynowo-produkcyjnego. Dostęp do baz danych lub logów pomiarowych konfigurowany jest na miejscu po podpisaniu umowy o zachowaniu poufności.

Czy wdrożenie narzędzi AI w dziale jakości wymaga wymiany całego parku komputerowego?

W zdecydowanej większości przypadków całościowa wymiana sprzętu nie jest konieczna. Zazwyczaj wystarcza doposażenie wybranych stacji roboczych w dedykowane karty graficzne lub uruchomienie jednego lokalnego serwera brzegowego dedykowanego do przetwarzania sygnałów wizyjnych i pomiarowych. Raport z przeglądu precyzuje minimalne wymagania sprzętowe, co pozwala uniknąć nadmiarowych kosztów.

W jaki sposób chroniona jest tajemnica technologiczna oraz receptury przedsiębiorstwa?

Wszystkie czynności audytowe poprzedzone są podpisaniem bezpłatnej umowy NDA (Non-Disclosure Agreement). Analiza dotyczy wyłącznie przepływu informacji, struktury baz danych oraz powtarzalności pomiarów. Ponadto rekomendowane rozwiązania projektuje się w architekturze lokalnej On-Premise (przetwarzanie danych wyłącznie wewnątrz sieci lokalnej firmy), co całkowicie wyklucza transfer poufnych danych produkcyjnych do zewnętrznych serwisów chmurowych.

Czy przegląd uwzględnia integrację z oprogramowaniem ERP używanym w firmie?

Tak, badanie możliwości integracyjnych stanowi standardowy element przeglądu. Weryfikowana jest współpraca z popularnymi systemami biznesowymi, w tym Comarch ERP (Optima, XL), InsERT (Subiekt GT, nexo), Sage Symfonia, WAPRO ERP, enova365 oraz platformami bazodanowymi Microsoft SQL Server i PostgreSQL.

Podsumowanie możliwości modernizacji kontroli jakości

Przegląd procesów zarządzania jakością pod kątem sztucznej inteligencji pozwala na precyzyjną ocenę dojrzałości technologicznej przedsiębiorstwa i eliminuje ryzyko nietrafionych inwestycji w niesprawdzone oprogramowanie. Wszystkie czynności audytowe realizowane są bezpośrednio w siedzibie klienta przez mobilny zespół techniczny, który dojeżdża do przedsiębiorstw na terenie całej Warszawy oraz okolicznych powiatów (grodziski, legionowski, otwocki, piaseczyński, pruszkowski, warszawski zachodni, wołomiński). Opracowany raport techniczny dostarcza konkretnych wytycznych sprzętowych i systemowych, umożliwiając podniesienie powtarzalności kontroli, redukcję strat materiałowych oraz skuteczne wsparcie personelu odpowiedzialnego za utrzymanie standardów jakościowych.

22 378 48 09

Przegląd procesów zarządzania jakością pod kątem AI