W czasie rzeczywistym komory ostrzegawcze: natychmiastowe powiadomienie o anomaliach w badaniach

Tester AI-Corr Smart Salt Spray to system testowania korozji nowej generacji, który integruje sztuczną inteligencję, aby na nowo zdefiniować dokładność, wydajność i użyteczność danych w testowaniu — odchodząc od tradycyjnych testerów, które opierają się na ręcznym monitoringu i analizie po testach, ta platforma wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji krytycznych zadań, redukcji błędów ludzkich i dostarczania praktycznych informacji w czasie rzeczywistym. Jest skierowany do branż, w których precyzja jest bezdyskusyjna, w tym półprzewodników, lotnictwa, urządzeń medycznych i inżynierii precyzyjnej, i jest zgodny z kluczowymi standardami, takimi jak ASTM B117, ISO 9227 i IEC 60068-2-11 (dla komponentów elektronicznych). Jego główne zalety obejmują 90% redukcję ręcznego wprowadzania danych, 24-godzinne wczesne wykrywanie korozji i 30% szybszą walidację testów — rozwiązując wieloletnie problemy tradycyjnych przepływów pracy testowania, takie jak opóźniona identyfikacja wad, niespójna analiza ręczna i nieplanowane przestoje spowodowane nagłymi awariami komponentów.
Wartość AI-Corr wynika z trzech połączonych, inteligentnych funkcji, z których każda ma na celu wyeliminowanie nieefektywności tradycyjnych systemów. Po pierwsze, jego wykrywanie korozji w czasie rzeczywistym wykracza daleko poza podstawowe monitorowanie wizualne: jest wyposażony w kamery wizyjne 4K o wysokiej częstotliwości klatek (rejestrujące 30 klatek na sekundę), aby śledzić nawet zmiany powierzchni na poziomie mikronów, w połączeniu z algorytmem głębokiego uczenia, przeszkolonym na ponad 100 000 próbek korozji w ponad 20 typach metali i powłok. Ten algorytm nie tylko klasyfikuje typowe etapy, takie jak „lekkie rdzewienie powierzchni” lub „korozja wżerowa” — dostosowuje się również do niuansów specyficznych dla materiału: w przypadku stopów aluminium priorytetem jest wykrywanie słabych 灰白色 prekursorów wżerów, które często są mylone z kurzem przez ludzkich inspektorów; w przypadku stali powlekanej rozróżnia „pęcherze powłoki (prekursor korozji)” i „zadrapania powierzchni (niekorozyjne)”; a w przypadku delikatnych materiałów półprzewodnikowych, takich jak połączenia drutowe miedziane, przybliża mikro-trawienie, które jest niewidoczne gołym okiem nawet przy 10-krotnym powiększeniu. Firma półprzewodnikowa wykorzystująca tę funkcję wykryła mikrowżery na miedzianych obudowach układów scalonych 24 godziny wcześniej niż w przypadku poprzednich kontroli ręcznych — to wczesne ostrzeżenie pozwoliło im wstrzymać produkcję partii 5000 sztuk, unikając 150 000 USD kosztów przeróbek i dwutygodniowego opóźnienia dla ich klienta. System wysyła również powiadomienia warstwowe: drobne anomalie (np. mała, stabilna plama rdzy) uruchamiają powiadomienia w aplikacji, podczas gdy krytyczne problemy (np. 5-krotny wzrost tempa korozji) wysyłają natychmiastowe e-maile i SMS-y do kluczowych członków zespołu, zapewniając, że żadne ryzyko nie zostanie pominięte.
Po drugie, jego zdolność do przewidywania konserwacji i zapobiegania przestojom analizuje bogactwo danych użytkowania w czasie rzeczywistym i historycznych, aby przewidzieć stan komponentów: śledzi zużycie dyszy mgły (monitorując wahania ciśnienia), integralność uszczelnienia komory (poprzez wskaźniki wycieku wilgotności) i czystość roztworu soli (mierząc zmiany przewodności), a następnie wykorzystuje model predykcyjny do obliczenia pozostałego okresu użytkowania dla każdej części. Na przykład, jeśli ciśnienie dyszy odchyli się od optymalnych 2,5 psi do 2,3 psi w ciągu 100 godzin, system powiadomi użytkowników, że „Dysza mgły wymaga czyszczenia w ciągu 12 godzin”, zamiast czekać, aż się zatka w trakcie testu. Laboratorium inżynierii precyzyjnej, które przeprowadza 18-godzinne testy dzienne, zgłosiło zmniejszenie przerw związanych z konserwacją o 75% po przejściu na AI-Corr — wcześniej tracili 3–4 cykle testowe miesięcznie z powodu nagłych zatkań dysz lub awarii czujników, ale teraz planują konserwację poza godzinami pracy, utrzymując ciągłość testowania. System rejestruje również wszystkie czynności konserwacyjne (np. „Dysza wyczyszczona 2024-05-10”) i łączy je z danymi testowymi, ułatwiając śledzenie, czy wynik testu został zakłócony przez działanie komponentu.
„AI-Corr przekształca testowanie korozji z procesu „czekaj i sprawdzaj” w proces „przewiduj i działaj” – powiedział Dyrektor ds. Inteligentnych Testów w TOBO GROUP. „Dla branż, w których precyzja i szybkość są bezdyskusyjne, sztuczna inteligencja nie tylko ułatwia testowanie — sprawia, że jest ono bardziej niezawodne. Zespoły nie muszą już zgadywać, czy przegapili małą plamę korozji lub czy komponent ulegnie awarii w trakcie testu; sztuczna inteligencja daje im jasne, aktualne informacje, które pozwalają im skupić się na ulepszaniu swoich produktów, a nie na zarządzaniu testerem.”