Sztuczna inteligencja (AI) może zrewolucjonizować tradycyjne metody spawania. Wykorzystując możliwości sztucznej inteligencji, producenci radzą sobie-z długotrwałymi wyzwaniami, takimi jak słaba kontrola nad parametrami spawania i geometrią spoiny. Te innowacje technologiczne pomagają zminimalizować problemy z jakością spoin oraz poprawić wydajność i produktywność.
Wykorzystując sztuczną inteligencję, firma HGTECH udoskonala swoje ogólne systemy laserów, optyki, technologii czujników i oprogramowania, aby skrócić czas produkcji, ilość odpadów i przeróbki. Jej rozwiązania wymagają jedynie szkolenia użytkowników, a nie wiedzy z zakresu programowania maszyn. Upraszcza to proces spawania, usprawnia przetwarzanie obrazu i minimalizuje wpływ zakłóceń zewnętrznych, takich jak zabrudzenia, zarysowania czy niedostateczne oświetlenie.
HGTECH wykorzystuje również sieć do przenoszenia gromadzenia danych z lokalnego do globalnego, inwestując jednocześnie w środki cyberbezpieczeństwa. Podłączenie monitorów procesów za pośrednictwem sieci Ethernet upraszcza przesyłanie informacji i umożliwia inżynierom procesu gromadzenie i analizowanie danych z wielu zakładów na całym świecie. Takie podejście szybko wzbogaca bibliotekę spawalniczą i zapewnia bardziej szczegółową ocenę procesu spawania. Na koniec zebrane dane są wdrażane w algorytmach AI i ML. Zapewnia to wgląd w wydajność procesów, wydajność sprzętu, produktywność, defekty i anomalie.
Obecne metody operacji robotycznych charakteryzują się znacznymi ograniczeniami-nieefektywnymi procesami identyfikacji parametrów i brakiem inteligentnych mechanizmów reakcji umożliwiających dostosowywanie się do nowych sytuacji i uczenie się. HGTECH Systems stara się pokonać te ograniczenia. We współpracy z producentami samochodów opracowali i pilotowali architekturę sztucznej inteligencji, która nie tylko identyfikuje jakość spoin, ale także ją ocenia w celu oceny procesu spawania laserowego robota.
Ta architektura AI umożliwiaroboty do spawania laserowegoautomatycznie identyfikować parametry, zapewniając wydajność nieporównywalną z istniejącymi metodami. Zapewnia także robotowi kontekstowe zrozumienie różnych scenariuszy. Koncepcja ta umożliwia zbiorowe uczenie się robotów i ciągłe uczenie się podczas pracy. Znaczące poszerzenie wiedzy robota na temat prowadzenia spawania można systematycznie zintegrować i udokumentować.
Ta inteligentna fuzja umożliwiaroboty do spawania laserowegodziałać wydajniej, z większym bezpieczeństwem,-opłacalnością i elastycznością. Partnerstwo z branży motoryzacyjnej pomaga wykazać, że połączenie głębokiego uczenia się i uczenia się przez wzmacnianie znacznie zwiększa możliwości robotów do spawania laserowego i usprawnia procesy spawania laserowego. Możliwości te mają kluczowe znaczenie dla spełnienia wymagań producentów w branży motoryzacyjnej i innych gałęziach przemysłu w zakresie bezpieczeństwa i wydajności.
