Kunstmatige intelligentie (AI) belooft een revolutie teweeg te brengen in de traditionele lasmethoden. Door gebruik te maken van de kracht van AI gaan fabrikanten al lang bestaande uitdagingen aan, zoals slechte controle over lasparameters en lasgeometrie. Deze technologische innovaties helpen problemen met de laskwaliteit te minimaliseren en de efficiëntie en productiviteit te verbeteren.
Met behulp van AI verbetert HGTECH zijn algemene systemen van lasers, optica, sensortechnologieën en software om de productietijd, uitval en herbewerking te verminderen. De oplossingen vereisen alleen gebruikerstraining en geen expertise op het gebied van machineprogrammering. Dit vereenvoudigt het lasproces, verbetert de beeldverwerking en minimaliseert de impact van externe interferentie zoals vuil, krassen of onvoldoende verlichting.
HGTECH maakt ook gebruik van het netwerk om de gegevensverzameling van lokaal naar mondiaal te verplaatsen, terwijl het investeert in cyberbeveiligingsmaatregelen. Het aansluiten van procesmonitors via Ethernet vereenvoudigt de informatieoverdracht en stelt procesingenieurs in staat gegevens van meerdere fabrieken over de hele wereld te verzamelen en analyseren. Deze aanpak verrijkt de lasbibliotheek snel en zorgt voor gedetailleerdere beoordelingen over het lasproces. Ten slotte worden de verzamelde gegevens ingezet in AI- en ML-algoritmen. Dit biedt inzicht in procesefficiëntie, apparatuurprestaties, productiviteit, defecten en afwijkingen.
De huidige robotbewerkingsmethoden lijden onder aanzienlijke beperkingen,-inefficiënte parameteridentificatieprocessen en een gebrek aan intelligente reactiemechanismen om zich aan te passen aan nieuwe situaties en deze te leren. HGTECH Systems streeft ernaar deze beperkingen te overwinnen. In samenwerking met autofabrikanten hebben ze een kunstmatige intelligentie-architectuur ontwikkeld en getest die niet alleen de laskwaliteit identificeert, maar deze ook evalueert om het laserlasproces van de robot te beoordelen.
Deze AI-architectuur maakt dit mogelijklaserlasrobotsom automatisch parameters te identificeren, wat een efficiëntie oplevert die ongeëvenaard is door bestaande methoden. Het biedt de robot ook contextueel inzicht in verschillende scenario's. Dit concept maakt collectief leren tussen robots en continu leren tijdens het gebruik mogelijk. De aanzienlijke uitbreiding van het ervaringsbegrip van de robot op het gebied van lasgeleiding kan systematisch worden geïntegreerd en gedocumenteerd.
Deze intelligente fusie maakt dit mogelijklaserlasrobotsom efficiënter te werken, met meer veiligheid, kosten-effectiviteit en flexibiliteit. Het partnerschap in de automobielsector helpt aantonen dat de combinatie van deep learning en versterkend leren de mogelijkheden van laserlasrobots aanzienlijk vergroot en de laserlasprocessen verbetert. Deze mogelijkheden zijn cruciaal om te voldoen aan de veiligheids- en efficiëntie-eisen van fabrikanten in de automobiel- en andere industrieën.
