Արտաificial Intelligence (AI) դեպի CNC մեխանացում - արդյո՞ք սեղանական գործարարության ապագանը այսօր է:

AI in CNC մեխանացում - արդյո՞ք սեղանական գործարարության ապագանը այսօր է:

кажակետ տեխնոլոգիական հեղուկությունը մշակութային բնագավառում հանդիսանում է արդյունքության և ճշգրտության փակագծերում: Այսօր, կառուցվածքային համակարգերի (CNC) մաքրում արտificial intelligence (AI) պատրաստվում է «թվային ուղեղ» որպես դրանց մշակումը՝ ավարտելով ավարտական մեխանիկական գործիքներից «մտածող որոշումների» դաշտում: Այս փոփոխությունը չի միայն ավելի արդյունավետ արտադրություն է, այլ նաև հնարավորություն է տալիս «միլիմետրային ճշգրտություն» և «զրոյական դեfectային արտադրություն»:

Ա . Ինչպես է AI-ն դարձնում CNC գործիքները «մտածելու սովորելու»

1. Պատասխանային պահպանում: Երկարություն տալու ժամանակից գալիս ենք

Անցկացին, մեխանիկական գործիքների սխալները հաճախությամբ նպատակահարի դադարումների պատճառով նำն էին տնտեսությունների կորցնումներ։ Այսօր AI-ն օգտագործում է սենսորներ՝ արտահայտ ժամանակում մոնիտոր անել սպինդլի տատանումների, ջերմության, համակարգի և այլ տվյալների, ինչը միացված է մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների հետ՝ նախագծում են կուտակող կոշիկների կերակրությունը կամ գործիքի տարիքը։ Օրինակ, Գերմանիայում գտնվող բարձր արագությամբ միլավոր մաքնին մոնիտոր է անում տատանումների արժեքները՝ արագացման սենսորների միջոցով։ Եթե այն գերազանցում է անվտանգ սահմանը, ապա ավտոմատ կդադարի աշխատել՝ հանգունեցնելու համար սարքերի արդյունավետությունը և 40%-ով կմniejsնի ապահովագրական արժեքները։

• Պրոցեսի պարամետրերի ինքնավորում՝ փոխելով «փոխարինելու փորձերը» «տվյալների վրա կախված»

Հատուկ մշակումը կախված է մանուալ պարամետրերի սահմանման վրա, իսկ AI-ն կարող է վերլուծել պատմական մշակումի տվյալները և դինամիկորեն կարգավորել պարամետրերի նման սպինդլի արագությունը և ներդրման արագությունը։ Օրինակ, Siemens-ը օպտիմալացնում է մեքենայական մասնիկների մշակումը Digital Twin տեխնոլոգիայի միջոցով՝ արդյունավետությունը 20%-ով ավելացնելու և ճշգրտությունը՝ 10%-ով։

3. Գրավոր ուսուցման համակարգեր՝ չթողնելով տեղ սխալներին

Արդյոք արդյոք գործարանային տեսության և լազերային սկանավորման միջոցով AI-ն կարող է գտնել պատվերների չափերը գրավորությամբ։ Ցիբո Տեխնիկական Երաժշտության Համալսարանի թիմը հրապարակեց «կառուցվածքային լույսի սկանավորում + AI տեսություն» համակարգ, որը ավարտում է բոլոր չափերի ստորագրումը բարդ կոր մասերի վրա 3 րոպեում, սխալների տոկոսը նվազեցնելով 0.12%-ից մինչև 0.008%:

B.T «AI հակադրությունը» հին ավարտներին

Բազմաթիվ կազմակերպություններ դիմում են բարձր արժեքի խնդիրներին ավարտների ավարտումների ժամանակ, և AI տեխնոլոգիան ներմուծում է նոր կյանք հին մաքինային գործիքներին:

• Անհրաժեշտ է վերցնել և փոխել: Միջոցով մոդալ սենսորների և կողմակի հաշվարկների, հին մեքանիկական գործիքները կարող են կոմպենսացնել մշակության սխալները իրական ժամանակում։ Օրինակ, օդանավային կազմակերպությունը կրճատեցրեց 72-ժամանոց միացումի գործընթացը 5.6 ժամում, ճշգրտությամբ ±0.005 մմ, իսկ ձեռնարկման արժեքը դարձավ միայն 1/3-ը تقليսիական լուծման համար։
• Կապակցված մշակում՝ AI ալգորիթմները ավտոմատ կարելի է կարարել սահքի ճանապարհները նյութի հատկությունների համաձայն՝ ոչ միայն բարդ մասնիկների համար հասնելով «առաջին անգամ անցկացման»։

 C «Նյուրոնային ցանց» ավտոմատացված տուն։

AI-ի և ឧսանողական ինտերնետի (IIoT) ինտեգրացիան արտադրանքային CNC գործիքները ավելի ունեն տեղադրված տեղեկատվական կենտրոններ՝

• Կողմակի հաշվարկներ՝ Տեղեկատվությունը մշակում է իրական ժամանակում գործիքի կողմից՝ նվազեցնելով այբուբի դերավարումը։ Օրինակ՝ տատանումների վերլուծությունը կատարվում է տեղականում՝ պատրաստելով պատասխանատարությունը միլիվայրկյան միավորներում։
• Գլոբալ համագործակցություն. Երբ շատ machine tools-ները միացվում են ցանցին, կենտրոնական համակարգը կարող է դինամիկ ձևով ներկայացնել խնդիրներ: ҔMazak-ի ճապոն տեխնոլոգիա՝ «տեղեկատվության աշխարհ» թույլ է տալիս machine tools-ներին անընդհատ միացնել արտադրանքային հաշիվներին, և երբ տեղի է ունենում խանգարում, հեռավոր մասնագետները կարող են անմիջական ձևով միանալ վերադարձնման գործունեությանը:

D ինչպես կլինի ապագան արտադրանքային գործարանը?

1. Կարևորագույն «ինքնավար զարգացող» մեքենային գործիքներ. AI-ն կարող է միացնել reinforcement learning-ը՝ թույլատրելով մեքենային գործիքներին ինքնավար օպտիմալացնել մշակման ստրатегիան և նույնիսկ սովորել սխալներից:

2. Նոր ստանդարտներ կանաչ արտադրության համար. Էներգիայի ծախսերի օպտիմալացման և խանության cutting technology-ի միջոցով AI-ն օգնում է նվազեցնել էներգիայի ծախսերը և coolant կատարությունը 30%-ով:

3. Զրոյական ենթարկության ավտոմատացում. CNC համակարգեր բաց ինտերֆեյսներով թույլատրում են ընկերություններին ինքնահամար ֆունկցիաներ սահմանել, և փոքր և միջին չափի գործընկերները կարող են նաև ինտելեկտուալ լինել ցանկացած տարածքում:

Կարիքով գործարկումը ավելևոր չէ «բազմատարբեր հարցերի» հարց

Սկսած պրոգնոստիկ պահպանմանց և ավարտած իրական ժամանակի օպտիմալացման, AI-ն փոխակերպում է CNC մշակման յուրաքանչյուր նդրունը։ Տվյալները ցույց են տալիս, որ 2029-ին համաշխարհային ինտելեկտուալ CNC ตลาดը կգերազանցի US$140 միլիարդը, իսկ Ասիան դառնալու է հիմնական աճի ուժը։ Հասարակության համար, AI-ն ընդունելը ոչ միայն արդյունավետության մրցանակ է, այլև հավաքական հաղթողության մրցանակը։ Այդ գործարանները, որոնք առաջինում սկսում են մեքանիզմները ավելացնել «AI կյանքի ձևերին», նշանակում են առաջացնել ինիցիատիվն Industry 4.0-ի ալիքում։