Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) υπόσχεται να φέρει επανάσταση στις παραδοσιακές μεθόδους συγκόλλησης. Αξιοποιώντας τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης, οι κατασκευαστές αντιμετωπίζουν μακροχρόνιες-προκλήσεις, όπως ο ανεπαρκής έλεγχος των παραμέτρων συγκόλλησης και η γεωμετρία συγκόλλησης. Αυτές οι τεχνολογικές καινοτομίες συμβάλλουν στην ελαχιστοποίηση των προβλημάτων ποιότητας συγκόλλησης και βελτιώνουν την απόδοση και την παραγωγικότητα.
Χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη, η HGTECH ενισχύει τα συνολικά της συστήματα λέιζερ, οπτικών, τεχνολογιών αισθητήρων και λογισμικού για να μειώσει τον χρόνο παραγωγής, τα σκραπ και την επανεπεξεργασία. Οι λύσεις του απαιτούν μόνο εκπαίδευση χρηστών, όχι εξειδίκευση στον προγραμματισμό μηχανών. Αυτό απλοποιεί τη διαδικασία συγκόλλησης, βελτιώνει την επεξεργασία εικόνας και ελαχιστοποιεί τον αντίκτυπο των εξωτερικών παρεμβολών, όπως ακαθαρσίες, γρατσουνιές ή ανεπαρκή φωτισμό.
Η HGTECH αξιοποιεί επίσης το δίκτυο για να μεταφέρει τη συλλογή δεδομένων από τοπική σε παγκόσμια, ενώ επενδύει σε μέτρα κυβερνοασφάλειας. Η σύνδεση οθονών διεργασιών μέσω Ethernet απλοποιεί τη μεταφορά πληροφοριών και επιτρέπει στους μηχανικούς διεργασιών να συλλέγουν και να αναλύουν δεδομένα από πολλαπλές εγκαταστάσεις παγκοσμίως. Αυτή η προσέγγιση εμπλουτίζει γρήγορα τη βιβλιοθήκη συγκόλλησης και παρέχει πιο αναλυτικές κρίσεις σχετικά με τη διαδικασία συγκόλλησης. Τέλος, τα δεδομένα που συλλέγονται αναπτύσσονται σε αλγόριθμους AI και ML. Αυτό παρέχει πληροφορίες για την αποτελεσματικότητα της διαδικασίας, την απόδοση του εξοπλισμού, την παραγωγικότητα, τα ελαττώματα και τις ανωμαλίες.
Οι τρέχουσες μέθοδοι ρομποτικής λειτουργίας υποφέρουν από σημαντικούς περιορισμούς-αναποτελεσματικές διαδικασίες αναγνώρισης παραμέτρων και έλλειψη έξυπνων μηχανισμών απόκρισης για την προσαρμογή και την εκμάθηση νέων καταστάσεων. Η HGTECH Systems προσπαθεί να ξεπεράσει αυτούς τους περιορισμούς. Σε συνεργασία με κατασκευαστές αυτοκινήτων, έχουν αναπτύξει και πιλοτάρει μια αρχιτεκτονική τεχνητής νοημοσύνης που όχι μόνο προσδιορίζει την ποιότητα συγκόλλησης, αλλά την αξιολογεί και για να αξιολογήσει τη διαδικασία συγκόλλησης με λέιζερ του ρομπότ.
Αυτή η αρχιτεκτονική AI επιτρέπειρομπότ συγκόλλησης με λέιζεργια αυτόματη αναγνώριση παραμέτρων, παρέχοντας αποτελεσματικότητα απαράμιλλη από τις υπάρχουσες μεθόδους. Παρέχει επίσης στο ρομπότ κατανόηση από τα συμφραζόμενα διαφόρων σεναρίων. Αυτή η ιδέα επιτρέπει τη συλλογική μάθηση μεταξύ των ρομπότ και τη συνεχή μάθηση κατά τη λειτουργία. Η σημαντική επέκταση της βιωματικής κατανόησης του ρομπότ για την καθοδήγηση συγκόλλησης μπορεί να ενσωματωθεί και να τεκμηριωθεί συστηματικά.
Αυτή η έξυπνη σύντηξη επιτρέπειρομπότ συγκόλλησης με λέιζερνα λειτουργεί πιο αποτελεσματικά, με μεγαλύτερη ασφάλεια,-οικονομική απόδοση και ευελιξία. Η συνεργασία για την αυτοκινητοβιομηχανία βοηθά να αποδειχθεί ότι η σύντηξη της βαθιάς μάθησης και της ενισχυτικής μάθησης ενισχύει σημαντικά τις δυνατότητες των ρομπότ συγκόλλησης με λέιζερ και βελτιώνει τις διαδικασίες συγκόλλησης με λέιζερ. Αυτές οι δυνατότητες είναι ζωτικής σημασίας για την ικανοποίηση των απαιτήσεων ασφάλειας και απόδοσης των κατασκευαστών στην αυτοκινητοβιομηχανία και σε άλλες βιομηχανίες.
