Dürr-ek Advanced Analytics aurkezten du, pintura-dendetarako merkaturako prest dagoen lehen AI aplikazioa.DXQanalyze produktu-serieko azken moduluaren parte da, irtenbide honek azken informatika teknologia eta Dürr-ek ingeniaritza mekanikoaren sektorean duen esperientzia batzen ditu, akatsen iturriak identifikatzen ditu, mantentze-programa optimoak definitzen ditu, aurretik ezezagunak diren korrelazioak jarraitzen ditu eta ezagutza hori erabiltzen du sistemari algoritmoa autoikaskuntza printzipioa erabiliz.
Zergatik agertzen dira maiz piezek akats berdinak?Noiz da makina gelditu gabe robotaren nahastaile bat ordeztu daitekeen azkena?Galdera hauei erantzun zehatzak eta zehatzak izatea funtsezkoa da arrakasta ekonomiko iraunkorrerako, izan ere, saihestu daitekeen akats edo alferrikako mantentze bakoitzak dirua aurrezten du edo produktuaren kalitatea hobetzen du.«Orain arte, oso gutxi zeuden kalitate-akatsak edo hutsegiteak berehala identifikatzea ahalbidetuko zigun hormigoizko irtenbideak.Eta egonez gero, oro har, datuen eskuzko ebaluazio zorrotz batean edo entsegu-akats saiakeretan oinarritzen ziren.Prozesu hau orain askoz zehatzagoa eta automatikoagoa da Adimen Artifizialari esker”, azaldu du Gerhard Alonso Garcia Dürr-eko MES eta Kontrol Sistemen presidenteordeak.
Dürr-en DXQanalyze produktu digitalen serieak, dagoeneko produkzio-datuak eskuratzeko Datuak eskuratzeko moduluak, haiek bistaratzeko Visual Analytics eta Streaming Analytics-ak barne hartzen zituena, orain autoikaskuntzako Advanced Analytics planta berriarekin eta prozesuak monitorizatzeko sistemarekin izan daiteke.
AI aplikazioak bere memoria du
Analitika Aurreratuaren berezitasuna da modulu honek datu kopuru handiak konbinatzen dituela datu historikoak barne, ikaskuntza automatikoarekin.Horrek esan nahi du autoikaskuntzako AI aplikazioak bere memoria duela eta, beraz, iraganeko informazioa erabil dezakeela datu kantitate handietan korrelazio konplexuak ezagutzeko eta etorkizuneko gertaera bat iragartzeko unean unean oinarritutako zehaztasun handiarekin. makina baten baldintzak.Pintura-dendetan horretarako aplikazio asko daude, osagai, prozesu edo planta mailan.
Mantentze iragarleak plantaren geldialdiak murrizten ditu
Osagaiei dagokienez, Advanced Analytics-ek geldialdi-denborak murriztea du helburu mantentze- eta konponketa-informazio iragarpenaren bidez, adibidez, nahastaile baten gainerako zerbitzu-bizitza aurreikusiz.Osagaia goizegi ordezkatzen bada, ordezko piezen kostuak handitu egiten dira eta, ondorioz, konponketa kostu orokorrak alferrik handitzen dira.Bestalde, luzeegi martxan uzten bada, kalitate arazoak sor ditzake estaldura-prozesuan eta makinen geldialdietan.Advanced Analytics higadura-adierazleak eta higaduraren denbora-eredua ikasten hasten da maiztasun handiko robotaren datuak erabiliz.Datuak etengabe erregistratzen eta kontrolatzen direnez, ikaskuntza automatikoko moduluak banaka ezagutzen ditu dagokion osagaiaren zahartze-joerak benetako erabileran oinarrituta eta modu honetan ordezkatzeko denbora optimoa kalkulatzen du.
Machine learning bidez simulatutako etengabeko tenperatura-kurbak
Advanced Analytics-ek kalitatea hobetzen du prozesu mailan anomaliak identifikatuz, adibidez, labean berotze-kurba simulatuz.Orain arte, fabrikatzaileek sentsoreek zehazten dituzten datuak bakarrik zituzten neurketa-lanetan.Dena den, karrozeriaren gainazaleko kalitateari dagokionez funtsezko garrantzia duten berotze-kurbak aldatu egiten dira labea zahartzen denetik, neurketen arteko tarteetan.Higadura horrek ingurune-baldintza aldakorra eragiten du, adibidez, aire-fluxuaren intentsitatean.«Orain arte, milaka gorputz ekoizten dira gorputz indibidualak zein tenperatura zehatzetara berotu diren jakin gabe.Ikaskuntza automatikoa erabiliz, gure Analitika Aurreratuko moduluak tenperatura baldintza desberdinetan nola aldatzen den simulatzen du.Honek gure bezeroei kalitate froga iraunkor bat eskaintzen die pieza bakoitzari eta anomaliak identifikatzea ahalbidetzen die”, azaldu du Gerhard Alonso Garciak.
Lehen exekuzio tasa handiagoak ekipamenduaren eraginkortasun orokorra areagotzen du
Inplanteari dagokionez, DXQplant.analytics softwarea Advanced Analytics moduluarekin batera erabiltzen da, ekipoaren eraginkortasun orokorra handitzeko.Fabrikatzaile alemaniarren soluzio adimendunak eredu mota zehatzetan, kolore zehatzetan edo gorputz ataletan errepikatzen diren kalitate-akatsen jarraipena egiten du.Horri esker, bezeroak uler dezake ekoizpen-prozesuko zein urrats den desbideraketen erantzule.Akats eta kausen korrelazio horiek lehen exekuzio tasa handituko dute etorkizunean, oso fase goiztiarrean esku hartzea ahalbidetuz.
Landareen ingeniaritza eta esperientzia digitalaren arteko konbinazioa
AIrekin bateragarriak diren datu-ereduak garatzea prozesu oso konplexua da.izan ere, ikaskuntza automatikoarekin emaitza adimentsu bat lortzeko, ez da nahikoa zehaztu gabeko datu kopuru bat algoritmo "adimentsu" batean txertatzea.Seinale garrantzitsuak bildu, arretaz hautatu eta ekoizpenaren informazio osagarri egituratuarekin integratu behar dira.Dürr-ek erabilera-eszenatoki desberdinak onartzen dituen software bat diseinatu ahal izan zuen, ikaskuntza automatikoaren eredurako exekuzio-ingurune bat eskaintzen du eta ereduen prestakuntza abiarazten du.“Irtenbide hau garatzea benetako erronka izan zen, ez baitzegoen baliozko ikaskuntza automatikoko eredurik eta erabili genezakeen exekuzio-ingurune egokirik.Lantegi mailan IA erabili ahal izateko, gure Fabrika Digitaleko adituen ezagutzak uztartu ditugu ingeniaritza mekanikoaren eta landareen inguruko ezagutzak.Horrek pintura-dendetarako adimen artifizialaren lehen irtenbidea ekarri zuen”, dio Gerhard Alonso Garciak.
Trebetasunak eta ezagutzak konbinatuta Analitika Aurreratua garatzeko
Datuen zientzialariek, informatikariek eta prozesuetako adituek osatutako diziplinarteko talde batek garatu zuen irtenbide adimendun hau.Dürr-ek lankidetza-lankidetzak ere egin ditu hainbat automobil-fabrikatzaile handirekin.Modu honetan, garatzaileek bizitza errealeko produkzio-datuak eta beta guneko inguruneak zituzten aplikazio-kasu desberdinetarako ekoizpenean.Lehenik eta behin, algoritmoak laborategian trebatu ziren proba-kasu ugari erabiliz.Ondoren, algoritmoek tokian bertan ikasten jarraitu zuten bizitza errealeko funtzionamenduan eta ingurunera eta erabilera baldintzetara egokitu ziren.Duela gutxi beta fasea arrakastaz amaitu zen eta zenbat AI potentziala duen erakutsi zuen.Lehenengo aplikazio praktikoak erakusten ari dira Dürren softwareak landareen erabilgarritasuna eta margotutako gorputzen gainazaleko kalitatea optimizatzen dituela.
Argitalpenaren ordua: 2022-03-16