به علت رشد و توسعه تجارت جهانی در دهه‌های اخیر، هیچ کشوری نمی‌تواند خود را بی‌نیاز از مبادله کالا بداند. این گسترش تجارت جهانی دنیا را به ایده دهکده جهانی بسیار نزدیک کرده است و رقابت را بیشتر و البته بازار داد و ستد خارجی را نیز پیچیده‌تر کرده است. لذا مبادله کالا دیگر مانند بازارهای سنتی فقط شامل خریدار و فروشنده نیست، بلکه افراد و شرکت‌های دیگری از قبیل شرکت های بازرسی کالا نیز در امر صادرات و واردات کالا دخیل بوده و خدمات بسیاری را عرضه می کنند.
چندین روش جدید برای بازرسی کالا وجود دارد که امروزه در جهان مورد استفاده قرار می گیرد. در اینجا به چند نمونه اشاره می کنیم:
بازرسی اشعه ایکس: سیستم های بازرسی اشعه ایکس برای آزمایش های غیر مخرب محصولات غذایی، بسته بندی و سایر کالاها به طور فزاینده ای محبوب می شوند. آنها می توانند اجسام خارجی مانند فلز، شیشه و استخوان را که ممکن است در محصول وجود داشته باشد، تشخیص دهند.
طیف سنجی: طیف سنجی تکنیکی است که از نور برای تجزیه و تحلیل ترکیب شیمیایی یک ماده استفاده می کند. می توان از آن برای شناسایی آلاینده ها یا عیوب محصولات مانند مواد غذایی، دارویی و قطعات الکترونیکی استفاده کرد.
هوش مصنوعی (AI): از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های حسگرها و دوربین‌ها برای تشخیص عیوب و اطمینان از کیفیت محصولات استفاده می‌شود. این فناوری می تواند به شناسایی عیوبی که ممکن است توسط بازرسان انسانی نادیده گرفته شود کمک کند.
تصویربرداری فراطیفی: تصویربرداری فراطیفی فناوری است که تصاویر محصولات را با استفاده از طیف گسترده ای از طول موج های نور می گیرد. این می تواند برای شناسایی عیوب یا آلاینده هایی که ممکن است با چشم غیر مسلح قابل مشاهده نباشد استفاده شود.
اسکن سه بعدی: از فناوری اسکن سه بعدی می توان برای ایجاد یک مدل دیجیتالی از یک محصول استفاده کرد که می تواند برای بررسی عیوب یا اندازه گیری ابعاد محصول استفاده شود.
به طور کلی، این روش‌های جدید بازرسی کالا به بهبود کیفیت و ایمنی محصولات کمک می‌کنند و در بسیاری از صنایع از جمله مواد غذایی، دارویی و الکترونیک اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کنند.
بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی مزایای متعددی را نسبت به روش‌های بازرسی سنتی دارد.
سرعت: سیستم‌های بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌ها را در زمان واقعی پردازش کنند و امکان تشخیص سریع و دقیق نقص‌ها را فراهم کنند. روش‌های بازرسی سنتی، مانند بازرسی بصری، می‌تواند کند باشد و ممکن است به زمان و منابع قابل توجهی نیاز داشته باشد.
سازگاری: سیستم های بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی در معرض خطا یا خستگی انسانی نیستند و از نتایج بازرسی ثابت ،اطمینان می دهند. روش های بازرسی سنتی ممکن است در معرض تغییرات در قضاوت و توجه انسان باشد.
دقت: سیستم‌های بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی به دلیل توانایی آنها در تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها و شناسایی الگوها و ناهنجاری‌هایی که ممکن است برای چشم انسان قابل مشاهده نباشند، می‌توانند نقص‌هایی را که ممکن است توسط بازرسان انسانی نادیده گرفته شوند، شناسایی کنند.
هزینه: سیستم های بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند در طول زمان مقرون به صرفه تر باشند، زیرا می توانند به طور مداوم عمل کنند و نسبت به روش های بازرسی سنتی به مداخله انسانی کمتری نیاز دارند.
با این حال، شایان ذکر است که سیستم های بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی به طور کامل جایگزین بازرسی انسانی نیستند. آنها می توانند روش های بازرسی سنتی را تکمیل کنند و بینش ها و داده های بیشتری را برای بازرسان انسانی ارائه دهند. علاوه بر این، سیستم‌های بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی به کالیبراسیون و نظارت دقیق برای اطمینان از دقت و قابلیت اطمینان نیاز دارند که می‌تواند زمان‌بر و منابع فشرده باشد.
در حالی که سیستم‌های بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی مزایای بسیاری را ارائه می‌دهند، محدودیت‌هایی نیز دارند که بازرسان انسانی می‌توانند به آنها رسیدگی کنند. از جمله :
نقص های پیچیده: سیستم های بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است برای شناسایی عیوب پیچیده ای که نیاز به قضاوت و تخصص انسانی دارند، مبارزه کنند. به عنوان مثال، بازرسان انسانی ممکن است برای شناسایی عیوبی که به راحتی توسط حسگرها یا دوربین ها قابل تشخیص نیستند، مانند نقص در بافت یا طعم محصولات غذایی، مجهزتر باشند.
موارد مثبت کاذب: سیستم های بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است مثبت کاذب ایجاد کنند که می تواند منجر به رد غیر ضروری محصولات خوب شود. بازرسان انسانی می توانند این موارد را بررسی کرده و بر اساس قضاوت و تخصص خود تصمیم نهایی را بگیرند.
کالیبراسیون: سیستم های بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی برای اطمینان از دقت و قابلیت اطمینان نیاز به کالیبراسیون دارند که می تواند زمان بر و منابع فشرده باشد. بازرسان انسانی می توانند سیستم ها را برای اطمینان از درست کارکردن آنها نظارت و تنظیم کنند.
نقص‌های پیش‌بینی‌نشده: سیستم‌های بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است نقایصی را که پیش‌بینی نشده‌اند یا در داده‌های آموزشی گنجانده نشده‌اند، شناسایی نکنند. بازرسان انسانی می توانند این عیوب را بر اساس تجربه و تخصص خود شناسایی و برطرف کنند.
به طور کلی، در حالی که سیستم های بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی مزایای بسیاری را ارائه می دهند، بازرسان انسانی نقش مهمی در اطمینان از دقت و قابلیت اطمینان فرآیند بازرسی دارند. ترکیبی از سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و تخصص انسانی می‌تواند به بهبود کیفیت و ایمنی محصولات کمک کند و اطمینان حاصل کند که نقص‌ها به‌طور مناسب شناسایی و برطرف می‌شوند.
شرکت بازرسی آستا که از جمله شرکت های مورد تایید سازمان استاندارد می باشد ؛ با تکیه بر توان تیم فنی خود و به کمک شعبات خود در سراسر ایران و جهان می تواند تمامی گواهی نامه های بازرسی را صادر نماید.برای اطلاعات بیشتر درباره بازرسی کالا ، انواع آن و گواهی های مربوطه به سایت شرکت آستا مراجعه نمایید.
