اتاق های اسپری نمک در زمان واقعی هشدار می دهند: به شما در مورد ناهنجاری های آزمایش بلافاصله اطلاع می دهند

دستگاه تست اسپری نمک هوشمند AI-Corr یک سیستم تست خوردگی نسل بعدی است که هوش مصنوعی را برای بازتعریف دقت، کارایی و قابلیت استفاده از داده‌ها در تست ادغام می‌کند—این سیستم با فاصله گرفتن از تستر‌های سنتی که به نظارت دستی و تجزیه و تحلیل پس از تست متکی هستند، از هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایف حیاتی، کاهش خطای انسانی و ارائه بینش‌های عملی در زمان واقعی استفاده می‌کند. این سیستم صنایع را هدف قرار می‌دهد که در آن‌ها دقت غیرقابل مذاکره است، از جمله نیمه‌هادی‌ها، هوافضا، دستگاه‌های پزشکی و مهندسی دقیق، و با استانداردهای کلیدی مانند ASTM B117، ISO 9227 و IEC 60068-2-11 (برای قطعات الکترونیکی) مطابقت دارد. مزایای اصلی آن شامل 90٪ کاهش در ورود داده‌های دستی، تشخیص زودهنگام خوردگی 24 ساعته و 30٪ اعتبارسنجی سریع‌تر تست است—که به نقاط ضعف دیرینه گردش کار تست سنتی، مانند شناسایی تأخیر در نقص، تجزیه و تحلیل دستی ناسازگار، و خرابی‌های غیرمنتظره ناشی از خرابی ناگهانی قطعات، رسیدگی می‌کند.
ارزش AI-Corr از سه عملکرد هوشمند به هم پیوسته ناشی می‌شود که هر کدام برای از بین بردن ناکارآمدی‌های سیستم‌های سنتی طراحی شده‌اند. اول، تشخیص خوردگی هوش مصنوعی در زمان واقعی آن، فراتر از نظارت بصری اولیه است: این سیستم مجهز به دوربین‌های دید رایانه‌ای با سرعت فریم بالا 4K (ضبط 30 فریم در ثانیه) است تا حتی تغییرات سطح در سطح میکرون را ردیابی کند، که با یک الگوریتم یادگیری عمیق که بر روی بیش از 100000 نمونه خوردگی در بیش از 20 نوع فلز و پوشش آموزش داده شده است، جفت شده است. این الگوریتم فقط مراحل رایج مانند «زنگ‌زدگی سطحی خفیف» یا «خوردگی حفره‌ای» را طبقه‌بندی نمی‌کند—بلکه با ظرافت‌های خاص مواد نیز سازگار می‌شود: برای آلیاژهای آلومینیوم، تشخیص پیش‌سازهای حفره‌ای 灰白色 را که اغلب توسط بازرسان انسانی با گرد و غبار اشتباه گرفته می‌شوند، در اولویت قرار می‌دهد. برای فولاد روکش‌دار، بین «تاول زدن پوشش (پیش‌ساز خوردگی)» و «خراش‌های سطحی (غیر خورنده)» تمایز قائل می‌شود. و برای مواد نیمه‌هادی ظریف مانند اتصالات سیم مسی، روی ریزنقش‌هایی که حتی با بزرگنمایی 10 برابری با چشم غیرمسلح قابل مشاهده نیستند، زوم می‌کند. یک شرکت نیمه‌هادی که از این قابلیت استفاده می‌کند، ریزحفره‌هایی را در بسته‌های تراشه مسی 24 ساعت زودتر از بررسی‌های دستی قبلی خود تشخیص داد—این هشدار زودهنگام به آن‌ها اجازه داد تا تولید یک دسته 5000 واحدی را متوقف کنند، و از 150000 دلار هزینه تعمیر مجدد و دو هفته تأخیر برای مشتری خود جلوگیری کنند. این سیستم همچنین هشدارهای طبقه‌بندی‌شده ارسال می‌کند: ناهنجاری‌های جزئی (به عنوان مثال، یک لکه زنگ‌زدگی کوچک و پایدار) اعلان‌های درون‌برنامه‌ای را فعال می‌کنند، در حالی که مشکلات بحرانی (به عنوان مثال، افزایش 5 برابری سرعت خوردگی) ایمیل‌ها و پیامک‌های فوری را به اعضای کلیدی تیم ارسال می‌کنند و اطمینان حاصل می‌کنند که هیچ خطری از دست نمی‌رود.
دوم، قابلیت پیش‌بینی تعمیر و نگهداری و جلوگیری از خرابی آن، حجم زیادی از داده‌های استفاده در زمان واقعی و تاریخی را برای پیش‌بینی سلامت قطعات تجزیه و تحلیل می‌کند: این سیستم سایش نازل مه (با نظارت بر نوسانات فشار)، یکپارچگی مهر و موم محفظه (از طریق نرخ نشت رطوبت) و خلوص محلول نمک (با اندازه‌گیری تغییرات هدایت) را ردیابی می‌کند، سپس از یک مدل پیش‌بینی‌کننده برای محاسبه عمر مفید باقیمانده برای هر قسمت استفاده می‌کند. به عنوان مثال، اگر فشار نازل از 2.5 psi بهینه به 2.3 psi در 100 ساعت منحرف شود، سیستم به کاربران هشدار می‌دهد که «نازل مه در 12 ساعت آینده نیاز به تمیز کردن دارد» به جای اینکه منتظر بماند تا در اواسط تست مسدود شود. یک آزمایشگاه مهندسی دقیق که 18 ساعت تست روزانه انجام می‌دهد، پس از تغییر به AI-Corr، گزارش داد که اختلالات مربوط به تعمیر و نگهداری را 75٪ کاهش داده است—قبلاً، آن‌ها 3 تا 4 چرخه تست را در ماه به دلیل گرفتگی ناگهانی نازل یا خرابی سنسور از دست می‌دادند، اما اکنون تعمیر و نگهداری را در ساعات غیر کاری برنامه‌ریزی می‌کنند و تست را پیوسته نگه می‌دارند. این سیستم همچنین تمام فعالیت‌های تعمیر و نگهداری (به عنوان مثال، «نازل در 2024-05-10 تمیز شد») را ثبت می‌کند و آن‌ها را به داده‌های تست پیوند می‌دهد، و ردیابی اینکه آیا نتیجه تست تحت تأثیر عملکرد قطعه قرار گرفته است یا خیر را آسان می‌کند.
«AI-Corr تست خوردگی را از یک فرآیند «انتظار و بررسی» به یک فرآیند «پیش‌بینی و عمل» تبدیل می‌کند»، به گفته مدیر تست هوشمند گروه TOBO. «برای صنایعی که در آن‌ها دقت و سرعت غیرقابل مذاکره است، هوش مصنوعی نه تنها تست را آسان‌تر می‌کند—بلکه آن را قابل اطمینان‌تر می‌کند. تیم‌ها دیگر مجبور نیستند حدس بزنند که آیا یک لکه خوردگی کوچک را از دست داده‌اند یا اینکه آیا یک قطعه در اواسط تست خراب می‌شود؛ هوش مصنوعی بینش‌های واضح و به موقعی را در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد که به آن‌ها اجازه می‌دهد تا بر بهبود محصولات خود تمرکز کنند، نه بر مدیریت تستر خود.»