人工智能支持的灯检

为了解决这个问题，大幅降低成本，并在长期内实现质量提升，人工智能支持的灯检流程是具有前瞻性的，应该成为公司数据和人工智能战略的一部分。人工智能模型不是去测量物理值，而是扫描产品中的合格和缺陷模式，这大大提高了检出率(Detection rate, DR)，同时更大限度地降低了误剔率。这种方法通过检测甚至更小的偏差或缺陷来实现更准确和有效的灯检流程，这些偏差或缺陷可能是通过传统的物理手段无法发现的。

为此，人工智能模型使用大型数据集进行训练，因此数据质量和相关性对于最终模型的准确性和有效性至关重要。为了确保高质量的培训数据，对药品和生产过程有深入了解的专家一同参与了创建工作。他们识别出需要检出的相关缺陷和杂质，并制定数据标记的标准——始终考虑到单条生产线。

人工智能模型经过高级算法的训练，使它们能够识别模式，并根据输入数据做出准确的预测。然后将训练好的模型集成到自动视觉检测 （AVI）系统中，通过保持相同的检测速度，可以比传统方法更好地检测缺陷和污染物。

通过提高效率，加快上市时间并降低成本

"在公司生产运营中实施人工智能驱动的检测解决方案的效果显著，可将误剔率(FRR)降低高达90%，同时将检出率提高至40%。这不仅可以在一个批次中产生更多的合格品，而且还可以提高检测效率和减少工作流程的耗时。 "

更短的上市时间并不是唯一的好处。在视觉检测中使用人工智能还可以节省大量成本。例如，某制药公司凭借仅5%的误剔率（基于年产量为1,000万个容器，每个容器的生产成本为1.50美元），每年可节省高达75万美元。此外，假设以前使用两台灯检机，公司则可以通过减少半自动灯检的复检过程，实现节省高达94万美元。通过这些成本节约，人工智能灯检解决方案可以在短短一年内实现投资回报（ROI）。

为什么选择柯尔柏作为在制药行业实施人工智能的战略合作伙伴?

"我们了解视觉检测的重要性以及制药行业的特有的需求和限制。凭借柯尔柏多年的经验，我们提供模块化和可扩展的方案，可将人工智能解决方案集成到现有的视觉系统中，而无需调整机器布局——无论您使用的是哪一个品牌的灯检机。柯尔柏的AI模型和解决方案的可靠性、可信性，以及项目执行过程中的合规性，确保您在符合GxP法规的情况下可获得更高的数据安全性。 "

不要让高误剔率使您的公司每年损失数百万美元，选择人工智能解决方案，实现准确高效的视觉检测。

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