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            EEPW首頁(yè) > 工控自動(dòng)化 > 新品快遞 > 第一款用于涂裝車間的市場(chǎng)化 AI 應(yīng)用程序

            第一款用于涂裝車間的市場(chǎng)化 AI 應(yīng)用程序

            —— 杜爾 Advanced Analytics 將人工智能引入涂裝車間
            作者: 時(shí)間:2020-05-15 來(lái)源:電子產(chǎn)品世界 收藏

            Advanced Analytics 是第一款用于涂裝車間的市場(chǎng)化 應(yīng)用程序。該智能解決方案結(jié)合了最新的 IT 技術(shù)和機(jī)械工程專業(yè)知識(shí),可識(shí)別缺陷來(lái)源并確定最佳的維護(hù)計(jì)劃。它還能追蹤以前未知的相關(guān)性,并利用該知識(shí),結(jié)合自學(xué)習(xí)原理使算法適應(yīng)于整個(gè)車間。Advanced Analytics 是 DXQanalyze 產(chǎn)品系列的最新模塊。最初的實(shí)際應(yīng)用表明,杜爾的軟件可以優(yōu)化車間可用性和噴漆車身的表面質(zhì)量。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/202005/413188.htm

            為什么車身部件出現(xiàn)相同缺陷的頻率異常高?在不導(dǎo)致停機(jī)的情況下,最晚什么時(shí)候可以更換機(jī)器人中的混合器?答案對(duì)于實(shí)現(xiàn)可持續(xù)地成本節(jié)約至關(guān)重要。因?yàn)楸荛_每個(gè)可避免的缺陷、省去每次不必要的維護(hù)都可以節(jié)省資金或提高產(chǎn)品質(zhì)量。“在此之前,幾乎沒(méi)有能及早發(fā)現(xiàn)質(zhì)量缺陷或故障的精確推斷。如果有的話,也往往來(lái)自繁復(fù)的人工數(shù)據(jù)評(píng)估或反復(fù)的試驗(yàn)。人工智能 () 使這一過(guò)程更加準(zhǔn)確和自動(dòng)化,”杜爾MES 和控制系統(tǒng)副總裁 Gerhard Alonso Garcia 解釋說(shuō)。

            DXQanalyze 增加了新的自學(xué)習(xí)Advanced Analytics車間和工藝監(jiān)控系統(tǒng)。杜爾的數(shù)字產(chǎn)品系列已經(jīng)包括用于獲取生產(chǎn)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集模塊、用于實(shí)現(xiàn)可視化的可視化分析和流分析。后者使設(shè)備操作員可以使用無(wú)需大量編程的代碼平臺(tái)近乎實(shí)時(shí)地分析生產(chǎn)是否偏離先前定義的規(guī)則或目標(biāo)值。

            具有自我記憶能力的 應(yīng)用

            Advanced Analytics 之所以與眾不同,是因?yàn)樵撃K將包括歷史數(shù)據(jù)在內(nèi)的大量數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)能力結(jié)合在一起。從象征意義上講,這意味著自主學(xué)習(xí) AI 應(yīng)用 具有自我記憶能力。這意味著它可以使用過(guò)去的信息,既可以識(shí)別大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的相關(guān)性,又可以根據(jù)機(jī)器的當(dāng)前狀態(tài)以高精度預(yù)測(cè)將來(lái)的事件。在涂裝車間,無(wú)論是在組件、工藝還是車間級(jí)別,都有許多這樣的應(yīng)用。

            預(yù)測(cè)性維護(hù)減少車間停機(jī)時(shí)間

            對(duì)于組件,Advanced Analytics 旨在通過(guò)預(yù)測(cè)維護(hù)和維修信息(例如,預(yù)測(cè)混合器的剩余使用壽命)來(lái)減少停機(jī)時(shí)間。如果組件更換得太早,會(huì)不必要地增加備件成本和維修費(fèi)用;而更換組件的時(shí)間太晚,則會(huì)導(dǎo)致噴涂和機(jī)器停機(jī)過(guò)程中出現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題。Advanced Analytics 首先使用高頻機(jī)器人數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)磨損指標(biāo)和磨損的時(shí)間模式,由于數(shù)據(jù)是被連續(xù)記錄和監(jiān)控的,因此機(jī)器學(xué)習(xí)模塊會(huì)根據(jù)實(shí)際使用情況單獨(dú)識(shí)別各個(gè)組件的老化趨勢(shì),并以此方式計(jì)算出最佳更換時(shí)間。

            機(jī)器學(xué)習(xí)模擬連續(xù)溫度曲線

            Advanced Analytics 通過(guò)識(shí)別異常(例如,通過(guò)模擬烘房中的加熱曲線)來(lái)提高過(guò)程級(jí)別上的質(zhì)量。到目前為止,制造商僅在測(cè)量運(yùn)行過(guò)程通過(guò)傳感器測(cè)定數(shù)據(jù)。然而,由于烘房在兩次測(cè)量之間的間隔中會(huì)老化,因此對(duì)于車身表面質(zhì)量至關(guān)重要的加熱曲線會(huì)發(fā)生變化。這種磨損導(dǎo)致環(huán)境條件產(chǎn)生波動(dòng),例如氣流強(qiáng)度的變化。 “如今,成千上萬(wàn)的車身被生產(chǎn)出來(lái),以往我們卻無(wú)法了解各個(gè)車身加熱達(dá)到的溫度。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),我們的 Advanced Analytics 模塊可以模擬不同條件下的溫度變化。這為我們的客戶提供了關(guān)于每個(gè)車身的永久質(zhì)量證明,讓他們能夠識(shí)別異常情況?!盙erhard Alonso Garcia 說(shuō)。 

            更高的首次運(yùn)行率提高整體設(shè)備效率(

            DXQplant.analytics 軟件與 Advanced Analytics 模塊結(jié)合使用,可在車間級(jí)別提高整體設(shè)備效率。人工智能可跟蹤系統(tǒng)缺陷,例如特定模型類型、特定顏色或單個(gè)車身部件的重復(fù)性質(zhì)量缺陷等。這樣就可以推斷出生產(chǎn)過(guò)程中的哪個(gè)步驟產(chǎn)生了偏差。人們可以通過(guò)這樣的”缺陷-原因”相關(guān)性在早期階段進(jìn)行干預(yù),從而能夠在將來(lái)提高首次運(yùn)行率。

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            圖 1:杜爾的 AI 應(yīng)用程序 Advanced Analytics 可以識(shí)別缺陷來(lái)源并確定最佳維護(hù)計(jì)劃。

            車間和數(shù)字專業(yè)知識(shí)的專業(yè)結(jié)合

            開發(fā)具有 AI 功能的數(shù)據(jù)模型是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程。這是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)法將未指定數(shù)量的數(shù)據(jù)輸入“智能”算法來(lái)輸出智能結(jié)果,而是必須收集、仔細(xì)選擇相關(guān)(傳感器)信號(hào),并對(duì)這些信號(hào)補(bǔ)充來(lái)自生產(chǎn)過(guò)程中的結(jié)構(gòu)化附加信息。借助 Advanced Analytics,杜爾開發(fā)了一款軟件,該軟件支持不同的使用場(chǎng)景,為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供運(yùn)行時(shí)的環(huán)境,并觸發(fā)模型訓(xùn)練?!疤魬?zhàn)在于,當(dāng)時(shí)我們沒(méi)有普遍有效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,也沒(méi)有可以使用的合適的運(yùn)行環(huán)境。為了能夠在車間級(jí)別使用 AI,我們將機(jī)械和車間工程知識(shí)與數(shù)字工廠的專業(yè)知識(shí)結(jié)合了起來(lái)。由此誕生了第一個(gè)面向涂裝車間的 AI 解決方案?!?Gerhard Alonso Garcia 解釋說(shuō)。

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            圖 2: 杜爾軟件通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)和維修信息減少了車間停機(jī)時(shí)間。

            需要跨學(xué)科知識(shí)

            Advanced Analytics 是由一支跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)開發(fā)出來(lái)的,團(tuán)隊(duì)成員由數(shù)據(jù)科學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家和工藝專家組成。杜爾還與多家領(lǐng)先的汽車制造商建立了合作伙伴關(guān)系。這意味著開發(fā)人員具有生產(chǎn)中針對(duì)不同應(yīng)用案例的真實(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和測(cè)試站點(diǎn)環(huán)境。首先,在實(shí)驗(yàn)室中使用大量測(cè)試案例對(duì)算法進(jìn)行了訓(xùn)練。接下來(lái),這些算法將繼續(xù)在實(shí)際操作中進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)學(xué)習(xí),并自動(dòng)適應(yīng)環(huán)境和使用條件。測(cè)試階段最近成功完成,展示了 AI 的潛力。 

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            圖 3:借助人工智能,可以檢測(cè)到噴涂過(guò)程中的系統(tǒng)錯(cuò)誤,因此可以通過(guò)在早期階段進(jìn)行干預(yù)來(lái)提高 。

            ●   涂裝和總裝系統(tǒng):面向汽車工業(yè)的涂裝車間以及總裝、檢測(cè)和加注技術(shù)

            ●   應(yīng)用技術(shù):自動(dòng)應(yīng)用漆液、密封劑和粘合劑的機(jī)器人技術(shù)

            ●   清潔技術(shù)系統(tǒng):空氣污染控制系統(tǒng),降噪系統(tǒng)和電池涂層線

            ●   測(cè)量和裝配系統(tǒng):平衡設(shè)備及診斷技術(shù)

            ●   木工機(jī)械和系統(tǒng):木材加工行業(yè)設(shè)備



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