Artificiell intelligens (AI) lovar att revolutionera traditionella svetsmetoder. Genom att utnyttja kraften i AI tar tillverkare upp långvariga-utmaningar som dålig kontroll över svetsparametrar och svetsgeometri. Dessa tekniska innovationer hjälper till att minimera problem med svetskvaliteten och förbättra effektiviteten och produktiviteten.
Med hjälp av AI förbättrar HGTECH sina övergripande system av lasrar, optik, sensorteknologier och mjukvara för att minska produktionstid, skrot och omarbetning. Dess lösningar kräver endast användarutbildning, inte expertis inom maskinprogrammering. Detta förenklar svetsprocessen, förbättrar bildbehandlingen och minimerar påverkan av externa störningar som smuts, repor eller otillräcklig belysning.
HGTECH utnyttjar också nätverket för att flytta datainsamling från lokal till global, samtidigt som de investerar i cybersäkerhetsåtgärder. Att ansluta processmonitorer via Ethernet förenklar informationsöverföringen och tillåter processingenjörer att samla in och analysera data från flera anläggningar över hela världen. Detta tillvägagångssätt berikar snabbt svetsbiblioteket och ger mer detaljerade bedömningar om svetsprocessen. Slutligen distribueras den insamlade informationen till AI- och ML-algoritmer. Detta ger insikter om processeffektivitet, utrustningsprestanda, produktivitet, defekter och anomalier.
Nuvarande robotdriftsmetoder lider av betydande begränsningar-ineffektiva processer för parameteridentifiering och en brist på intelligenta svarsmekanismer för att anpassa sig till och lära sig nya situationer. HGTECH Systems strävar efter att övervinna dessa begränsningar. I samarbete med biltillverkare har de utvecklat och piloterat en artificiell intelligensarkitektur som inte bara identifierar svetskvalitet utan också utvärderar den för att bedöma robotens lasersvetsprocess.
Denna AI-arkitektur möjliggörlasersvetsrobotaratt automatiskt identifiera parametrar, vilket ger effektivitet oöverträffad av befintliga metoder. Det ger också roboten kontextuell förståelse för olika scenarier. Detta koncept möjliggör kollektivt lärande bland robotar och kontinuerligt lärande under drift. Den betydande expansionen av robotens erfarenhetsmässiga förståelse av svetsstyrning kan systematiskt integreras och dokumenteras.
Denna intelligenta fusion möjliggörlasersvetsrobotaratt arbeta mer effektivt, med större säkerhet,{0} kostnadseffektivitet och flexibilitet. Bilpartnerskapet hjälper till att visa att sammansmältningen av djupinlärning och förstärkningsinlärning avsevärt förbättrar kapaciteten hos lasersvetsrobotar och förbättrar lasersvetsprocesser. Dessa förmågor är avgörande för att uppfylla säkerhets- och effektivitetskraven från tillverkare inom fordonsindustrin och andra industrier.
