Système visuel de contrôle qualité avec IA EYE-Q

Présentation
Les industriels de la boulangerie, de la viennoiserie, de la pâtisserie et de l’agroalimentaire doivent s’adapter aux exigences du marché, qui demande une plus grande variété de produits tout en maintenant une qualité constante. Pour répondre à ces besoins, l’équipe d’experts d’ABI a développé le système de contrôle qualité EYE-Q. Cette solution, intégrant l’intelligence artificielle, évalue avec précision la qualité des produits à différentes étapes de la production. Entièrement automatisé, EYE-Q garantit l’analyse de chaque produit en continu sur une large gamme de produits.

Fonctionnement et bénéfices
Grâce à l’intégration de technologies avancées et de multiples capteurs, le système EYE-Q propose une solution personnalisée qui optimise les besoins de production et améliore les performances globales. Le système détecte les dérives à la source, génère des alertes et propose des actions correctives rapides pour assurer un rendement de production maximal. Son interface intuitive et son tableau de bord personnalisable permettent une prise en main simple et requièrent peu de compétences techniques. EYE-Q réduit le nombre de produits non conformes et, lorsqu’il est couplé aux systèmes robotiques d’ABI, permet l’éjection automatique des produits défectueux.

Caractéristiques clés

• Catégorisation intelligente des produits : technologie d’apprentissage automatique avancée pour une classification précise et des analyses fiables.
• Analyses IA : alertes et recommandations correctives ciblées pour une résolution rapide des problèmes.
• Facilité d’utilisation : interface intuitive et tableau de bord personnalisable pour une prise en main rapide.
• Gestion des déchets : minimise les pertes de production et les temps d’arrêt, soutenant des pratiques durables tout en garantissant la qualité des produits de boulangerie.

Caractéristiques / spécifications techniques

• Analyse continue et automatisée de chaque produit sur une large gamme de produits.
• Intégration de multiples capteurs pour capturer différentes données qualité.
• Algorithmes d’apprentissage automatique pour la catégorisation et la détection d’anomalies.
• Interface utilisateur avec tableau de bord personnalisable et alerting en temps réel.
• Capacité à proposer actions correctives et à s’interfacer avec systèmes robotiques pour éjection automatique des produits défectueux.
• Conçu pour réduire les produits non conformes et optimiser le rendement de production.