Yapay zeka (AI), geleneksel kaynak yöntemlerinde devrim yaratmayı vaat ediyor. Yapay zekanın gücünden yararlanan üreticiler,-kaynak parametreleri ve kaynak geometrisi üzerinde zayıf kontrol gibi uzun süredir devam eden zorlukların üstesinden geliyor. Bu teknolojik yenilikler kaynak kalitesi sorunlarını en aza indirmeye ve verimliliği ve üretkenliği artırmaya yardımcı olur.
HGTECH, yapay zekayı kullanarak üretim süresini, hurdayı ve yeniden çalışmayı azaltmak için genel lazer, optik, sensör teknolojileri ve yazılım sistemlerini geliştiriyor. Çözümleri, makine programlama uzmanlığı değil, yalnızca kullanıcı eğitimi gerektirir. Bu, kaynak işlemini basitleştirir, görüntü işlemeyi iyileştirir ve kir, çizik veya yetersiz aydınlatma gibi dış etkenlerin etkisini en aza indirir.
HGTECH ayrıca siber güvenlik önlemlerine yatırım yaparken veri toplamayı yerelden küresele taşımak için ağdan yararlanıyor. Proses monitörlerini Ethernet aracılığıyla bağlamak, bilgi aktarımını basitleştirir ve proses mühendislerinin dünya çapındaki birden fazla tesisten veri toplamasına ve analiz etmesine olanak tanır. Bu yaklaşım, kaynak kütüphanesini hızla zenginleştirir ve kaynak prosesi hakkında daha ayrıntılı değerlendirmeler sağlar. Son olarak toplanan veriler AI ve ML algoritmalarına dağıtılır. Bu, süreç verimliliği, ekipman performansı, üretkenlik, kusurlar ve anormallikler hakkında bilgi sağlar.
Mevcut robotik operasyon yöntemleri, önemli sınırlamalardan,{0}}verimsiz parametre tanımlama süreçlerinden ve yeni durumlara uyum sağlamak ve bunları öğrenmek için akıllı yanıt mekanizmalarının eksikliğinden muzdariptir. HGTECH Systems bu sınırlamaların üstesinden gelmeye çalışmaktadır. Otomotiv üreticileriyle işbirliği içinde, yalnızca kaynak kalitesini tanımlamakla kalmayıp aynı zamanda robotun lazer kaynak sürecini değerlendirmek için de değerlendiren bir yapay zeka mimarisi geliştirdiler ve pilot uygulamasına geçtiler.
Bu yapay zeka mimarisi şunları sağlar:lazer kaynak robotlarıParametreleri otomatik olarak tanımlayarak mevcut yöntemlerle eşi benzeri olmayan bir verimlilik sağlar. Ayrıca robotun çeşitli senaryoları bağlamsal olarak anlamasını sağlar. Bu konsept, robotlar arasında kolektif öğrenmeyi ve çalışma sırasında sürekli öğrenmeyi mümkün kılar. Robotun kaynak kılavuzuna ilişkin deneyimsel anlayışındaki önemli artış sistematik olarak entegre edilebilir ve belgelenebilir.
Bu akıllı füzyon şunları sağlar:lazer kaynak robotlarıdaha verimli, daha fazla güvenlik,{0}maliyet verimliliği ve esneklikle çalışmak. Otomotiv ortaklığı, derin öğrenme ve takviyeli öğrenmenin birleşiminin, lazer kaynak robotlarının yeteneklerini önemli ölçüde artırdığını ve lazer kaynak süreçlerini iyileştirdiğini göstermeye yardımcı oluyor. Bu yetenekler, otomotiv ve diğer sektörlerdeki üreticilerin güvenlik ve verimlilik gereksinimlerini karşılamak için çok önemlidir.
