Tehisintellekt (AI) lubab traditsioonilistes keevitusmeetodites revolutsiooni teha. Tehisintellekti võimsust ära kasutades tegelevad tootjad pikaajaliste-probleemidega, nagu keevitusparameetrite ja keevisõmbluse geomeetria halb kontroll. Need tehnoloogilised uuendused aitavad minimeerida keevisõmbluse kvaliteediprobleeme ning parandada tõhusust ja tootlikkust.
AI abil täiustab HGTECH oma laserite, optika, andurite tehnoloogiate ja tarkvara üldisi süsteeme, et vähendada tootmisaega, praaki ja ümbertöödelda. Selle lahendused nõuavad ainult kasutaja koolitust, mitte masinprogrammeerimise oskusi. See lihtsustab keevitusprotsessi, parandab pilditöötlust ja minimeerib väliste häirete, nagu mustus, kriimustused või ebapiisav valgustus, mõju.
HGTECH kasutab ka võrku, et viia andmete kogumine kohalikult üle globaalsele, investeerides samal ajal küberjulgeolekumeetmetesse. Protsessimonitoride ühendamine Etherneti kaudu lihtsustab teabeedastust ja võimaldab protsessiinseneridel koguda ja analüüsida andmeid mitmest tehasest üle maailma. See lähenemisviis rikastab kiiresti keevitusraamatukogu ja annab keevitusprotsessi kohta üksikasjalikumaid hinnanguid. Lõpuks kasutatakse kogutud andmeid AI- ja ML-algoritmides. See annab ülevaate protsessi tõhususest, seadmete jõudlusest, tootlikkusest, defektidest ja kõrvalekalletest.
Praegustel robotite töömeetoditel on märkimisväärsed piirangud{0}}ebatõhusate parameetrite tuvastamise protsesside ja intelligentsete reageerimismehhanismide puudumise tõttu uute olukordadega kohanemiseks ja õppimiseks. HGTECH Systems püüab neid piiranguid ületada. Koostöös autotootjatega on nad välja töötanud ja katsetanud tehisintellekti arhitektuuri, mis mitte ainult ei tuvasta keevisõmbluse kvaliteeti, vaid hindab seda ka roboti laserkeevitusprotsessi hindamiseks.
See AI arhitektuur võimaldablaserkeevitusrobotidparameetrite automaatseks tuvastamiseks, tagades olemasolevate meetoditega võrreldamatu tõhususe. Samuti annab see robotile kontekstipõhise arusaama erinevatest stsenaariumidest. See kontseptsioon võimaldab kollektiivset õppimist robotite vahel ja pidevat õppimist töötamise ajal. Roboti kogemuslikku arusaamist keevisõmbluse juhtimisest saab süstemaatiliselt integreerida ja dokumenteerida.
See intelligentne fusioon võimaldablaserkeevitusrobotidtoimida tõhusamalt, suurema ohutuse,{0}}kulutõhususe ja paindlikkusega. Autotööstuse partnerlus aitab näidata, et süvaõppe ja tugevdamise õppimise liit suurendab märkimisväärselt laserkeevitusrobotite võimalusi ja parandab laserkeevitusprotsesse. Need võimalused on auto- ja muude tööstusharude tootjate ohutus- ja tõhususnõuete täitmiseks üliolulised.
