Dürr прадстаўляе Advanced Analytics, першае гатовае да рынку прыкладанне AI для лакальных цэхаў.Гэта рашэнне з'яўляецца часткай найноўшага модуля ў серыі прадуктаў DXQanalyze, якое аб'ядноўвае найноўшыя ІТ-тэхналогіі і вопыт Дюрра ў машынабудаванні, вызначае крыніцы дэфектаў, вызначае аптымальныя праграмы тэхнічнага абслугоўвання, адсочвае раней невядомыя карэляцыі і выкарыстоўвае гэтыя веды для адаптацыі алгарытм да сістэмы з выкарыстаннем прынцыпу саманавучання.
Чаму дэталі часта маюць тыя ж дэфекты?Калі апошні раз змяшальнік у робаце можна замяніць, не спыняючы машыну?Наяўнасць дакладных і дакладных адказаў на гэтыя пытанні з'яўляецца асноватворным для ўстойлівага эканамічнага поспеху, паколькі кожны дэфект або любое непатрэбнае абслугоўванне, якога можна пазбегнуць, эканоміць грошы або паляпшае якасць прадукцыі.«Раней было вельмі мала канкрэтных рашэнняў, якія дазволілі б аператыўна выявіць дэфекты або збоі якасці.А калі і былі, то яны, як правіла, грунтаваліся на скрупулёзнай ручной ацэнцы дадзеных або спробах спроб і памылак.Гэты працэс цяпер значна больш дакладны і аўтаматычны дзякуючы штучнаму інтэлекту», — тлумачыць Герхард Алонса Гарсія, віцэ-прэзідэнт аддзела MES & Control Systems у Dürr.
Серыя лічбавых прадуктаў DXQanalyze Dürr, якая ўжо ўключала модулі збору даных для атрымання вытворчых даных, візуальную аналітыку для іх візуалізацыі і струменевую аналітыку, цяпер можа разлічваць на новы саманавучальны завод Advanced Analytics і сістэму маніторынгу працэсаў.
Дадатак AI мае сваю памяць
Асаблівасцю Advanced Analytics з'яўляецца тое, што гэты модуль аб'ядноўвае вялікія аб'ёмы даных, уключаючы гістарычныя даныя, з машынным навучаннем.Гэта азначае, што прыкладанне AI з саманавучаннем мае сваю ўласную памяць і, такім чынам, можа выкарыстоўваць інфармацыю з мінулага, каб распазнаваць складаныя карэляцыі ў вялікіх колькасцях даных і прадказваць падзею ў будучыні з высокай ступенню дакладнасці на аснове бягучага ўмовы машыны.У лакафарбавых цэхах для гэтага ёсць мноства прыкладанняў, на ўзроўні кампанентаў, працэсаў або заводаў.
Прагнастычнае абслугоўванне скарачае час прастою ўстаноўкі
Што тычыцца кампанентаў, Advanced Analytics імкнецца скараціць час прастою з дапамогай інфармацыі аб прагназаваным абслугоўванні і рамонце, напрыклад, шляхам прагназавання тэрміну службы змяшальніка, які застаўся.Калі кампанент заменены занадта рана, кошт запасных частак павялічваецца і, як следства, неапраўдана павялічваюцца выдаткі на агульны рамонт.З іншага боку, калі яго пакінуць працаваць занадта доўга, гэта можа выклікаць праблемы з якасцю падчас нанясення пакрыцця і спыненне машыны.Пашыраная аналітыка пачынаецца з вывучэння індыкатараў зносу і часовай структуры зносу з выкарыстаннем высокачашчынных дадзеных робата.Паколькі дадзеныя пастаянна запісваюцца і кантралююцца, модуль машыннага навучання індывідуальна распазнае тэндэнцыі старэння для адпаведнага кампанента на аснове фактычнага выкарыстання і такім чынам разлічвае аптымальны час замены.
Бесперапынныя тэмпературныя крывыя мадэлююцца з дапамогай машыннага навучання
Advanced Analytics паляпшае якасць на ўзроўні працэсу, выяўляючы анамаліі, напрыклад, мадэлюючы крывую нагрэву ў духоўцы.Да гэтага часу вытворцы мелі толькі дадзеныя, якія вызначаюцца датчыкамі падчас вымярэнняў.Аднак крывыя нагрэву, якія маюць прынцыповае значэнне з пункту гледжання якасці паверхні кузава аўтамабіля, змяняюцца па меры старэння печы ў інтэрвалах паміж вымярэннямі.Гэты знос выклікае ваганні ўмоў навакольнага асяроддзя, напрыклад, інтэнсіўнасці паветранага патоку.«Да гэтага часу тысячы цел вырабляюцца, не ведаючы дакладных тэмператур, да якіх асобныя целы награваліся.З дапамогай машыннага навучання наш модуль Advanced Analytics мадэлюе, як змяняецца тэмпература ў розных умовах.Гэта дае нашым кліентам пастаянны доказ якасці кожнай асобнай дэталі і дазваляе ім ідэнтыфікаваць анамаліі», - тлумачыць Герхард Алонса Гарсія.
Больш высокая хуткасць першага запуску павышае агульную эфектыўнасць абсталявання
Што тычыцца імплантата, то для павышэння агульнай эфектыўнасці абсталявання ў спалучэнні з модулем Advanced Analytics выкарыстоўваецца праграмнае забеспячэнне DXQplant.analytics.Інтэлектуальнае рашэнне нямецкага вытворцы адсочвае паўтараюцца дэфекты якасці ў канкрэтных тыпах мадэляў, пэўных колерах або на асобных частках кузава.Гэта дазваляе заказчыку зразумець, які этап вытворчага працэсу адказны за адхіленні.Такі дэфект і карэляцыі прычын павялічаць частату першага запуску ў будучыні, дазваляючы ўмяшанне на вельмі ранняй стадыі.
Спалучэнне машынабудавання і лічбавай экспертызы
Распрацоўка мадэляў дадзеных, сумяшчальных з ІІ - вельмі складаны працэс.насамрэч, каб атрымаць інтэлектуальны вынік з дапамогай машыннага навучання, недастаткова ўставіць нявызначаныя аб'ёмы даных у «разумны» алгарытм.Адпаведныя сігналы павінны быць сабраны, старанна адабраныя і інтэграваныя са структураванай дадатковай інфармацыяй ад вытворчасці.Дзюр змог распрацаваць праграмнае забеспячэнне, якое падтрымлівае розныя сцэнары выкарыстання, забяспечвае асяроддзе выканання для мадэлі машыннага навучання і ініцыюе навучанне мадэлі.«Распрацоўка гэтага рашэння была сапраўднай праблемай, бо не было дзеючай мадэлі машыннага навучання і падыходнага асяроддзя выканання, якое мы маглі б выкарыстоўваць.Каб мець магчымасць выкарыстоўваць ІІ на ўзроўні завода, мы аб'ядналі нашы веды ў галіне машынабудавання і машынабудавання з ведамі нашых экспертаў Digital Factory.Гэта прывяло да першага рашэння са штучным інтэлектам для лакафарбавых цэхаў», - кажа Герхард Алонса Гарсія.
Навыкі і веды аб'яднаны для распрацоўкі Advanced Analytics
Міждысцыплінарная каманда, якая складаецца з навукоўцаў па дадзеных, камп'ютэрных навукоўцаў і экспертаў па працэсах, распрацавала гэтае інтэлектуальнае рашэнне.Dürr таксама ўступіў у партнёрскія адносіны з некалькімі буйнымі вытворцамі аўтамабіляў.Такім чынам, распрацоўшчыкі мелі рэальныя вытворчыя дадзеныя і бэта-асяроддзе сайта ў вытворчасці для розных прыкладанняў.Па-першае, алгарытмы былі навучаны ў лабараторыі з выкарыстаннем вялікай колькасці тэставых выпадкаў.У далейшым алгарытмы працягвалі навучанне на месцы падчас эксплуатацыі ў рэальным жыцці і адаптаваліся да асяроддзя і ўмоў выкарыстання.Бэта-фаза нядаўна паспяхова завяршылася і паказала, наколькі вялікі патэнцыял у ёй ІІ.Першыя практычныя прымяненні паказваюць, што праграмнае забеспячэнне ад Dürr аптымізуе даступнасць завода і якасць паверхні афарбаваных карпусоў.
Час публікацыі: 16 сакавіка 2022 г