ATLAS – Une détection intelligente de glaçures par caméra au delà des attentes
Grâce à son savoir-faire solide acquis avec l’expertise de nos clients et à ses 600 ATLAS installés dans de multiples verreries, Tiama tient à remercier tous ses clients qui ont participé à ce succès depuis 2006 avec l’auto-apprentissage et la détection automatique des glaçures par caméras.
Une offre modulaire intelligente adaptée aux réels besoins des clients
L’offre de l’ATLAS se divise en 3 modules principaux, chacun dédié à des fonctions spécifiques :
・ Inspection de la bague
・ Inspection de l’épaule
・ Inspection du jable
Cette segmentation a été pensée pour répondre aux besoins et aux attentes des clients. Qui pourrait imaginer inspecter uniquement les glaçures verticales d’une bague sans s’assurer d’un contrôle global de la bague pour vérifier qu’aucun défaut de contrôle n’est présent sur cette surface ?
Cependant, malgré cette offre modulaire, les clients, en grande majorité, ont décidé d’acheter la configuration complète incluant tous les modules.
Les 16 caméras réparties sur 3 sous-ensembles fonctionnent avec 4 modulations différentes pour éviter toute interférence optique. Un principe très simple à comprendre : la lumière ne s’arrête pas aux bords de la station. Elle se propage tout autour des sources lumineuses dans n’importe quelle direction et réfléchit sur tous les objets qui l’entourent, d’autant plus fort quand la plupart des objets sont en verre. Par conséquent, même si d’autres acteurs du marché ne considèrent pas cela comme essentiel, il est absolument nécessaire de synchroniser les différentes acquisitions de contrôle entre elles.
Lors de l’ajustement de l’ATLAS, il n’est pas nécessaire de se préoccuper du positionnement du capteur par rapport au réglage des autres capteurs, mais seulement en fonction de la valeur par défaut à détecter.
Auto-apprentissage intelligent
Aucun facteur humain n’est à considérer pour le réglage de l’ATLAS. Les résultats d’inspection ne dépendent pas du savoir-faire du technicien mais de la conception de la machine. La même qualité de réglages est accordée peu importe le technicien, tout le temps.
L’ATLAS n’a besoin d’aucun échantillon pour être ajusté. La machine est déjà prête à détecter les défauts lors du passage du premier article. Les réglages seront ensuite continuellement améliorés pendant la phase d’apprentissage et au-delà. Le système ATLAS ne nécessite que 500 contenants pour atteindre ses performances maximales… De toute façon, quel verrier prétend vendre les 500 premiers contenants d’un nouveau lot à ses clients ?
L’ATLAS tire profit de ces premiers contenants traditionnellement envoyés au rebut, pour se régler tout seul.
L’autre avantage de ce processus d’apprentissage est l’optimisation du temps de changement de production. Dans le cas d’un nouveau contenant, le temps de changement de production est réduit à seulement 15 minutes lorsque des systèmes équivalents sur le marché nécessitent une heure pour atteindre le même niveau de performances.
L’ATLAS est la seule solution sur le marché offrant de telles caractéristiques et performances associées pour un retour sur investissement calculé de moins d’un an.
Données intelligentes
Le dispositif ATLAS a été un pionnier de l’industrie intelligente avant même que le concept lui-même n’existe. La technologie des masques dynamiques et le concept d’auto-apprentissage ont été mis en œuvre dans le système ATLAS en 2007, lorsque le terme « Industrie 4.0 » est apparu seulement en 2011 à la Foire de Hanovre.
La dernière version du logiciel ATLAS pousse fortement à obtenir plus d’intelligence intégrée pour aider le technicien dans sa prise de décisions. Le processus d’apprentissage comprend des outils intelligents pour prévenir automatiquement tout risque potentiel de compromettre les masques dynamiques.
Un test d’échantillonnage virtuel automatisé est intégré pour réaliser la simulation des paramètres avant leur application à la production.
Tous ces outils permettent à Tiama d’accorder à l’ATLAS la plus grande répétabilité sur des petites glaçures complexes, des risques réduits de réclamations liées à la qualité et une productivité améliorée.
