www.eautomation.fr
14
'26
Written on Modified on
La plateforme logicielle de vision adopte une architecture Cloud-to-Edge
L'environnement de développement d'applications de vision industrielle OneVision de Cognex s'appuie une architecture « cloud-to-edge".
www.cognex.com
La plateforme entend lever les barrières techniques liées à la fragmentation des flux de travail dans le secteur de l'automatisation industrielle. Cognex fournit l'infrastructure logicielle, qui scinde le cycle de vie de l'IA en deux environnements distincts :
- Développement au niveau du Cloud : L'entraînement des modèles, l'étiquetage des images et la gouvernance s'effectuent dans un environnement cloud centralisé. Cela permet un contrôle des versions et la standardisation des paramètres d'inspection sur plusieurs sites.
- Exécution au niveau de l'Edge (périphérie) : L'inspection en temps réel est exécutée localement sur le matériel, tel que les systèmes de vision des gammes In-Sight 3900 et 6900. Cette exécution locale garantit un traitement immédiat sans latence et maintient la sécurité des données en conservant les images de production sur le réseau local.
Mise en œuvre et intégration industrielle
La coopération avec Essity, Schneider Electric et 3M s'est concentrée sur l'intégration de ces flux d'IA dans l'infrastructure numérique existante. Chez Essity, la plateforme a été utilisée pour développer des applications d'inspection de scellage. En utilisant des outils de développement préconfigurés, l'entreprise a réduit le temps nécessaire à la création de solutions d'inspection viables de plusieurs mois à une seule journée, limitant ainsi le gaspillage de matériaux lié aux retours de lots.
Schneider Electric a exploité la plateforme pour centraliser la validation des standards d'inspection. Cette approche a permis de déployer des modèles uniformes dans ses installations mondiales, doublant ainsi le rendement et réduisant considérablement les taux de faux rejets. L'approche technique repose sur un cadre de déploiement reproductible qui minimise le besoin d'expertise locale en vision sur chaque site.
Impact opérationnel et performance
L'implémentation de ce système cloud-to-edge fait passer la vision par IA de projets pilotes isolés à un déploiement à l'échelle de l'entreprise. Il en résulte que la centralisation de la gestion des modèles peut réduire les coûts de mise à l'échelle jusqu'à 50 % par rapport au réglage manuel et décentralisé des capteurs de vision.
3M a signalé une efficacité accrue dans les phases d'étiquetage des images et de déploiement des modèles, permettant aux ingénieurs de convertir les données de production réelles en modèles opérationnels avec moins d'itérations manuelles.
Publié par Evgeny Churilov, rédacteur pour Induportals - contenu adapté par IA.
www.cognex.com
