Dürr kynnir Advanced Analytics, fyrsta markaðstilbúna gervigreindarforritið fyrir málningarbúðir.Hluti af nýjustu einingunni í DXQanalyze vöruflokknum, þessi lausn sameinar nýjustu upplýsingatæknitækni og reynslu Dürr í vélaverkfræðigeiranum, greinir uppsprettur galla, skilgreinir ákjósanlegustu viðhaldsáætlanir, rekur áður óþekkt fylgni og notar þessa þekkingu til að laga reiknirit til kerfisins með því að nota sjálfsnámsregluna.
Af hverju sýna verk oft sömu galla?Hvenær er það nýjasta að hægt sé að skipta um blandara í vélmenninu án þess að stöðva vélina?Að hafa nákvæm og nákvæm svör við þessum spurningum er grundvallaratriði fyrir sjálfbæran efnahagslegan árangur þar sem hver galli eða sérhver óþarfa viðhald sem hægt er að forðast sparar peninga eða bætir gæði vörunnar.„Fyrir núna voru mjög fáar áþreifanlegar lausnir sem hefðu gert okkur kleift að bera kennsl á gæðagalla eða bilanir án tafar.Og ef svo væri, þá voru þeir almennt byggðir á nákvæmu handvirku mati á gögnunum eða tilraunum til að prófa og villa.Þetta ferli er nú mun nákvæmara og sjálfvirkara þökk sé gervigreind,“ útskýrir Gerhard Alonso Garcia, varaforseti MES & Control Systems hjá Dürr.
Dürr's DXQanalyze stafræna vöruröð, sem þegar innihélt gagnaöflunareiningar til að afla framleiðslugagna, Visual Analytics til að sjá þau fyrir, og Streaming Analytics, getur nú treyst á nýju sjálflærðu Advanced Analytics verksmiðjunni og ferlivöktunarkerfinu.
AI forritið hefur minni sitt
Sérkenni Advanced Analytics er að þessi eining sameinar mikið magn af gögnum, þar á meðal söguleg gögn, og vélanám.Þetta þýðir að sjálflærandi gervigreindarforritið hefur sitt eigið minni og því getur það notað upplýsingarnar úr fortíðinni til að þekkja flóknar fylgni í miklu magni gagna og spá fyrir um atburði í framtíðinni með mikilli nákvæmni byggt á núverandi aðstæður vélar.Það eru fullt af forritum fyrir þetta í málningarbúðum, hvort sem það er á íhluta-, ferli- eða verksmiðjustigi.
Fyrirsjáanlegt viðhald dregur úr stöðvunartíma verksmiðjunnar
Þegar kemur að íhlutum miðar Advanced Analytics að því að draga úr stöðvunartíma með fyrirsjáanlegum viðhalds- og viðgerðarupplýsingum, til dæmis með því að spá fyrir um endingartíma blöndunartækis sem eftir er.Ef skipt er of snemma um íhlutinn eykst kostnaður við varahlutina og þar af leiðandi hækkar almennur viðgerðarkostnaður að óþörfu.Á hinn bóginn, ef það er látið ganga of lengi, getur það valdið gæðavandamálum meðan á húðunarferlinu stendur og vélastöðvun.Ítarleg greining byrjar á því að læra slitvísana og tímamynstur slitsins með því að nota hátíðni vélmennagögn.Þar sem gögnin eru stöðugt skráð og fylgst með, greinir vélanámseiningin hver fyrir sig öldrun fyrir viðkomandi íhlut byggt á raunverulegri notkun og reiknar þannig út ákjósanlegasta skiptingartímann.
Stöðugar hitaferlar líkja eftir með vélanámi
Advanced Analytics bætir gæði á ferlistigi með því að greina frávik, til dæmis með því að líkja eftir upphitunarferli í ofninum.Hingað til höfðu framleiðendur aðeins gögn sem voru ákvörðuð með skynjurum við mælingar.Hins vegar eru upphitunarferlar sem skipta grundvallarmáli hvað varðar yfirborðsgæði yfirbyggingar bílsins mismunandi eftir því að ofninn eldist, á bilinu á milli mælinga.Þetta slit veldur sveiflukenndum umhverfisaðstæðum, til dæmis í styrk loftflæðisins.„Hingað til hafa þúsundir líkama verið framleiddar án þess að vita nákvæmlega hvaða hitastig einstakir líkamar hafa verið hitaðir í.Með því að nota vélanám líkir Advanced Analytics einingin okkar eftir því hvernig hitastigið breytist við mismunandi aðstæður.Þetta býður viðskiptavinum okkar varanlega sönnun á gæðum fyrir hvern einstakan hluta og gerir þeim kleift að bera kennsl á frávik,“ útskýrir Gerhard Alonso Garcia.
Hærri fyrstu keyrslu eykur heildarvirkni búnaðar
Hvað varðar ígræðsluna er DXQplant.analytics hugbúnaðurinn notaður ásamt Advanced Analytics einingunni til að auka heildarvirkni búnaðarins.Snjöll lausn þýska framleiðandans rekur endurtekna gæðagalla í tilteknum gerðum, ákveðnum litum eða á einstökum líkamshlutum.Þetta gerir viðskiptavinum kleift að skilja hvaða skref í framleiðsluferlinu er ábyrgt fyrir frávikunum.Slík galla- og orsök fylgni mun auka tíðni fyrstu notkunar í framtíðinni með því að leyfa inngrip á mjög snemma stigi.
Samsetningin á milli verksmiðjuverkfræði og stafrænnar sérfræðiþekkingar
Að þróa gervigreind-samhæf gagnalíkön er mjög flókið ferli.í raun er ekki nóg að setja ótilgreint magn af gögnum inn í „snjallt“ reiknirit til að ná fram skynsamlegri niðurstöðu með vélanámi.Safna þarf viðeigandi merkjum, vandlega valið og samþætt við skipulagðar viðbótarupplýsingar frá framleiðslu.Dürr gat hannað hugbúnað sem styður mismunandi notkunarsviðsmyndir, býður upp á keyrsluumhverfi fyrir vélanámslíkan og hefur frumkvæði að líkanaþjálfun.„Það var algjör áskorun að þróa þessa lausn þar sem ekkert gilt vélanámslíkan var til og ekkert hentugt keyrsluumhverfi sem við hefðum getað notað.Til þess að geta notað gervigreind á verksmiðjustigi höfum við sameinað þekkingu okkar á véla- og verksmiðjuverkfræði og sérfræðinga okkar í Digital Factory.Þetta leiddi til fyrstu gervigreindarlausnarinnar fyrir málningarbúðir,“ segir Gerhard Alonso Garcia.
Færni og þekking sameinuð til að þróa Advanced Analytics
Þverfaglegt teymi skipað gagnafræðingum, tölvunarfræðingum og ferlisérfræðingum þróaði þessa gáfulegu lausn.Dürr hefur einnig tekið upp samstarf við nokkra helstu bílaframleiðendur.Á þennan hátt voru verktaki með raunveruleg framleiðslugögn og beta-síðuumhverfi í framleiðslu fyrir mismunandi umsóknartilvik.Fyrst voru reikniritin þjálfuð á rannsóknarstofunni með því að nota mikinn fjölda prófunartilvika.Í kjölfarið héldu reikniritin áfram námi á staðnum í raunveruleikanum og aðlaguðu sig að umhverfi og notkunaraðstæðum.Beta áfanganum var nýlega lokið með góðum árangri og sýndi hversu mikla gervigreindarmöguleika hann hefur.Fyrstu hagnýt forritin sýna að hugbúnaðurinn frá Dürr hámarkar aðgengi plöntunnar og yfirborðsgæði málaðra yfirbygginga.
Pósttími: 16. mars 2022