Dürr prezintă Advanced Analytics, prima aplicație AI pregătită pentru piață pentru atelierele de vopsire.Parte a celui mai recent modul din seria de produse DXQanalyze, această soluție combină cea mai recentă tehnologie IT și experiența lui Dürr în sectorul ingineriei mecanice, identifică sursele defectelor, definește programele optime de întreținere, urmărește corelațiile necunoscute anterior și folosește aceste cunoștințe pentru a adapta algoritm la sistem folosind principiul auto-învățare.
De ce piesele prezintă frecvent aceleași defecte?Când este cel mai recent un mixer din robot poate fi înlocuit fără a opri mașina?A avea răspunsuri exacte și precise la aceste întrebări este fundamentală pentru un succes economic durabil, deoarece fiecare defect sau fiecare întreținere inutilă care poate fi evitată economisește bani sau îmbunătățește calitatea produsului.„Până acum existau foarte puține soluții concrete care ne-ar fi permis să identificăm cu promptitudine defectele sau defecțiunile de calitate.Și dacă au existat, acestea se bazau în general pe o evaluare manuală scrupuloasă a datelor sau încercări de încercare și eroare.Acest proces este acum mult mai precis și automat datorită inteligenței artificiale”, explică Gerhard Alonso Garcia, vicepreședinte al MES & Control Systems la Dürr.
Seria de produse digitale DXQanalyze de la Dürr, care includea deja module de achiziție de date pentru achiziționarea datelor de producție, Visual Analytics pentru vizualizarea acestora și Streaming Analytics, se poate baza acum pe noua fabrică Advanced Analytics cu auto-învățare și pe sistemul de monitorizare a procesului.
Aplicația AI are memoria ei
Particularitatea Advanced Analytics este că acest modul combină cantități mari de date, inclusiv date istorice, cu învățarea automată.Aceasta înseamnă că aplicația AI de auto-învățare are propria memorie și, prin urmare, poate folosi informațiile din trecut atât pentru a recunoaște corelații complexe în cantități mari de date, cât și pentru a prezice un eveniment în viitor cu un grad ridicat de precizie pe baza actualului. condiţiile unei maşini.Există o mulțime de aplicații pentru acest lucru în atelierele de vopsire, fie la nivel de componente, proces sau fabrică.
Întreținerea predictivă reduce timpii de oprire a instalației
Când vine vorba de componente, Advanced Analytics își propune să reducă timpii de nefuncționare prin informații predictive de întreținere și reparații, de exemplu prin predicția duratei de viață rămase a unui mixer.Daca componenta este inlocuita prea devreme, costurile pieselor de schimb cresc si in consecinta costurile generale de reparatie cresc inutil.Pe de altă parte, dacă este lăsat să funcționeze prea mult timp, poate cauza probleme de calitate în timpul procesului de vopsire și oprirea mașinii.Advanced Analytics începe prin a învăța indicatorii de uzură și modelul temporal al uzurii utilizând datele robotului de înaltă frecvență.Deoarece datele sunt înregistrate și monitorizate în mod continuu, modulul de învățare automată recunoaște individual tendințele de îmbătrânire pentru componenta respectivă pe baza utilizării reale și în acest fel calculează timpul optim de înlocuire.
Curbe continue de temperatură simulate de machine learning
Advanced Analytics îmbunătățește calitatea la nivel de proces prin identificarea anomaliilor, de exemplu prin simularea unei curbe de încălzire în cuptor.Până acum, producătorii aveau doar date determinate de senzori în timpul execuțiilor de măsurare.Cu toate acestea, curbele de încălzire, care au o importanță fundamentală în ceea ce privește calitatea suprafeței caroseriei, variază de la îmbătrânirea cuptorului, în intervalele dintre ciclurile de măsurare.Această uzură provoacă condiții de mediu fluctuante, de exemplu în intensitatea fluxului de aer.„Până în prezent, mii de corpuri sunt produse fără a se cunoaște temperaturile exacte la care au fost încălzite corpurile individuale.Folosind învățarea automată, modulul nostru Advanced Analytics simulează modul în care temperatura se schimbă în diferite condiții.Acest lucru oferă clienților noștri o dovadă permanentă a calității pentru fiecare piesă individuală și le permite să identifice anomaliile”, explică Gerhard Alonso Garcia.
Rata mai mare de prima rulare crește eficiența generală a echipamentului
În ceea ce privește implantul, software-ul DXQplant.analytics este utilizat în combinație cu modulul Advanced Analytics pentru a crește eficiența generală a echipamentului.Soluția inteligentă a producătorului german urmărește defectele de calitate recurente în anumite tipuri de modele, culori specifice sau pe părți individuale ale corpului.Acest lucru permite clientului să înțeleagă ce pas din procesul de producție este responsabil pentru abateri.O astfel de corelație cu defectele și cauzele va crește rata de prima rulare în viitor, permițând intervenția într-un stadiu foarte incipient.
Combinația dintre ingineria instalațiilor și expertiza digitală
Dezvoltarea modelelor de date compatibile cu AI este un proces foarte complex.de fapt, pentru a produce un rezultat inteligent cu învățarea automată, nu este suficient să introduceți cantități nespecificate de date într-un algoritm „inteligent”.Semnalele relevante trebuie colectate, selectate cu atenție și integrate cu informații suplimentare structurate din producție.Dürr a reușit să proiecteze un software care acceptă diferite scenarii de utilizare, oferă un mediu de rulare pentru modelul de învățare automată și inițiază instruirea modelului.„Dezvoltarea acestei soluții a fost o adevărată provocare, deoarece nu exista un model valid de învățare automată și nici un mediu de rulare adecvat pe care l-am fi putut folosi.Pentru a putea folosi AI la nivel de fabrică, am combinat cunoștințele noastre de inginerie mecanică și a instalațiilor cu cele ale experților noștri Digital Factory.Acest lucru a condus la prima soluție de inteligență artificială pentru vopsitorii”, spune Gerhard Alonso Garcia.
Abilități și cunoștințe combinate pentru a dezvolta Advanced Analytics
O echipă interdisciplinară formată din oameni de știință ai datelor, informaticieni și experți în procese a dezvoltat această soluție inteligentă.Dürr a încheiat, de asemenea, parteneriate de cooperare cu câțiva mari producători de automobile.În acest fel, dezvoltatorii au avut date de producție din viața reală și medii de site beta în producție pentru diferite cazuri de aplicație.În primul rând, algoritmii au fost antrenați în laborator folosind un număr mare de cazuri de testare.Ulterior, algoritmii au continuat învățarea la fața locului în timpul funcționării în viața reală și s-au adaptat mediului și condițiilor de utilizare.Faza beta a fost finalizată recent cu succes și a arătat cât de mult potențial are AI.Primele aplicații practice arată că software-ul de la Dürr optimizează disponibilitatea plantelor și calitatea suprafeței corpurilor vopsite.
Ora postării: 16-mar-2022