نظام التفتيش الذكي يحقق دقة تتجاوز 95% في تجربة بمصنع منتجات الدم

أخبار ar.wedoany.com، في تجربة أُجريت في أحد مصانع منتجات الدم، رفع نظام التفتيش الذكي القائم على الرؤية الاصطناعية (AI) والإدراك متعدد الوسائط دقة اكتشاف أعطال المعدات إلى أكثر من 95%، وزاد كفاءة التفتيش بمقدار يتراوح بين 3 و5 أضعاف. يدمج هذا النظام تقنيات الإدراك متعدد الوسائط مثل الرؤية الآلية، والتصوير الحراري بالأشعة تحت الحمراء، واستشعار الغازات، والمراقبة الصوتية. ومن خلال خوارزميات التعلم العميق، يقوم بجمع وتحليل آني لحالة المعدات، وتسربات الأنابيب، والظروف البيئية غير الطبيعية في ورش الإنتاج، مما يتيح الاستخراج التلقائي لخصائص العيوب، والتقييم الديناميكي لمستويات المخاطر، والتسجيل التلقائي لبيانات الامتثال.

تتميز عمليات إنتاج الأدوية البيولوجية بتعقيدها ومتطلبات السلامة والامتثال التنظيمي العالية. وتعاني أنظمة التفتيش اليدوي التقليدية من مشكلات مثل انخفاض الكفاءة، وارتفاع معدل عدم اكتشاف العيوب، وصعوبة تتبع البيانات. في المصنع التجريبي، كان التفتيش اليدوي لمنطقة واحدة يستغرق ساعتين، بينما بلغ معدل عدم اكتشاف التسربات الدقيقة في أنابيب المعدات 15%. لمواجهة هذا التحدي، طور فريق البحث إطارًا ذكيًا للتفتيش يجمع بين "مراقبة البيانات + التفتيش الآلي + التفتيش اليدوي". يدمج هذا الإطار الرؤية الاصطناعية وتقنيات الاستشعار المتعددة، ويستخدم منصة إدارة التفتيش الخلفية لتنسيق عمل الروبوتات المسارية، والروبوتات ذات العجلات، وكاميرات الرؤية الاصطناعية الثابتة، مما يحل المشكلات الأساسية مثل الإدراك في البيئات المعقدة، والتخطيط الديناميكي للمسارات، والإنذار المبكر بأعطال المعدات.

فيما يتعلق بتكامل البيانات والامتثال، يبني النظام بنية ثلاثية المستويات هي "الروبوت - الحوسبة الطرفية - منصة التفتيش"، ويتصل مع أنظمة المعلومات مثل MES وLIMS عبر بروتوكولات مشفرة. يتم تحقيق إدارة دورة حياة كاملة ومغلقة لجميع سجلات التفتيش على مستوى المنصة، مع الاحتفاظ التلقائي بسجلات العمليات والإصدارات السابقة لأي تعديل في البيانات. تتضمن تقارير التفتيش المولدة وصفًا للعيوب، وإجراءات التصحيح، والإدارات المسؤولة، ونتائج إعادة الفحص، وهي متوافقة مع معايير تدقيق GMP، ويمكن استخدامها مباشرة في التفتيش الموقعي من قبل الجهات التنظيمية.

في أحد التطبيقات العملية، بعد تطبيق النظام في مصنع منتجات الدم هذا، تم تحقيق مراقبة على مدار الساعة. يقوم روبوت التفتيش بجولات منتظمة أربع مرات يوميًا في الساعات 10:00 و14:00 و23:00 و05:00، مدة كل جولة 20 دقيقة. وقد تمكن النظام بالفعل من اكتشاف مخاطر مثل تسرب مانع التسرب لمضخة دورة المبرد، وتسرب مياه الصرف من مكيفات الهواء، ومواد بناء متروكة، كما قام بتصحيح سلوكيات خطيرة مثل عدم ارتداء خوذات السلامة بشكل صحيح عبر التنبيهات الصوتية، مما حال دون تلوث المنتجات النهائية وتلف المعدات بشكل فعال.

على مستوى الفوائد، حقق النظام تحولًا من "المراقبة المتقطعة" إلى "الضمان المستمر". ارتفعت كفاءة التفتيش إلى 98%، وبلغ متوسط مدة التفتيش اليومي للروبوت الواحد 16 ساعة، ووصلت نسبة تغطية النقاط الحرجة إلى 100%، وزاد متوسط كمية البيانات المجمعة يوميًا من أكثر من 200 بند في التفتيش اليدوي إلى أكثر من 1200 بند. لا يتجاوز هامش الخطأ في بيانات أجهزة الاستشعار عالية الدقة المحمولة على الروبوت 1%، وهو أقل بكثير من هامش الخطأ في القراءات اليدوية الذي يبلغ حوالي 5%. وباستخدام التصوير الحراري بالأشعة تحت الحمراء وخوارزميات التعلم العميق للكشف عن العيوب، يستطيع النظام اكتشاف التسربات الدقيقة في الأنابيب التي يصل حجمها إلى 0.1 ملم، وتصنيفها إلى ثلاثة مستويات إنذار: "خفيف، متوسط، شديد". في ثلاجات تخزين بلازما الدم، يقوم الروبوت بجمع بيانات درجة الحرارة كل 15 دقيقة لضمان استقرار درجة حرارة الثلاجة عند سالب 20 درجة مئوية بهامش خطأ زائد أو ناقص درجة واحدة مئوية. بالإضافة إلى ذلك، يراقب النظام ضغط المعدات آنيًا عبر أجهزة استشعار ضغط عالية الدقة، ويطلق إنذارًا تلقائيًا عندما يتجاوز تقلب الضغط زائد أو ناقص 0.05 ميغاباسكال، مما يتجنب مشكلة عدم رصد التغيرات اللحظية في الضغط الشائعة في التفتيش اليدوي.

فيما يتعلق بفعالية التكلفة، بعد استخدام نظام التفتيش، تم تقليص عدد العاملين في وظائف التكييف، ومعالجة المياه، وتوزيع الكهرباء بمقدار 16 شخصًا لكل منها، مما وفر 1.6 مليون يوان صيني سنويًا من تكاليف العمالة. كما أدت وظيفة الإنذار المبكر بأعطال المعدات إلى تقليل وقت التوقف للصيانة، مما وفر حوالي مليون يوان صيني من تكاليف الإصلاح، ليصل إجمالي التوفير السنوي إلى 2.6 مليون يوان صيني. يحلل النظام اتجاهات البيانات باستخدام خوارزمية الشبكة العصبية LSTM، مما قلل عدد مرات التوقف غير المخطط لوحدات التبريد من 6 مرات سنويًا إلى مرة واحدة، وزاد استمرارية الإنتاج بنسبة 83%.

بالنظر إلى المستقبل، سيتجه تطبيق روبوتات التفتيش في صناعة الأدوية نحو الترقية متعددة الأبعاد. ستتطور تقنيات الإدراك من "الدمج متعدد الوسائط" إلى "الإدراك الدقيق عبر الأبعاد"، مع إدخال بيانات الاستشعار الصوتي والاهتزازي والكهرومغناطيسي، مما قد يرفع دقة التنبؤ بالعيوب إلى أكثر من 99%. كما أن دمج تقنية التوأم الرقمي سيمكن من بناء نموذج افتراضي يعكس كامل المصنع، مما يحقق تعديلًا ديناميكيًا لمسارات التفتيش في أجزاء من الثانية. علاوة على ذلك، ستتجاوز أنظمة الروبوتات المتعددة التعاونية من نوع "الرئيس-التابع" نمط العمل الفردي المستقل، لتشكل تغطية فضائية كاملة من "الأرض والجو". وسيمكن تطبيق تقنيتي الجيل الخامس (5G) والواقع المعزز (AR) من نقل بيانات الأعطال التي يجمعها الروبوت آنيًا إلى محطات الخبراء عن بُعد، لتوجيه العاملين في الموقع لإجراء الإصلاحات بسرعة.