L’intelligenza artificiale (AI) promette di rivoluzionare i metodi di saldatura tradizionali. Sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale, i produttori stanno affrontando sfide di lunga data-come lo scarso controllo sui parametri di saldatura e sulla geometria della saldatura. Queste innovazioni tecnologiche aiutano a ridurre al minimo i problemi di qualità della saldatura e a migliorare l’efficienza e la produttività.
Utilizzando l’intelligenza artificiale, HGTECH sta migliorando i suoi sistemi complessivi di laser, ottica, tecnologie di sensori e software per ridurre tempi di produzione, scarti e rilavorazioni. Le sue soluzioni richiedono solo la formazione degli utenti, non competenze di programmazione delle macchine. Ciò semplifica il processo di saldatura, migliora l'elaborazione delle immagini e riduce al minimo l'impatto di interferenze esterne come sporco, graffi o illuminazione insufficiente.
HGTECH sfrutta inoltre la rete per spostare la raccolta dei dati dal locale al globale, investendo al contempo in misure di sicurezza informatica. Il collegamento dei monitor di processo tramite Ethernet semplifica il trasferimento delle informazioni e consente agli ingegneri di processo di raccogliere e analizzare dati da più stabilimenti in tutto il mondo. Questo approccio arricchisce rapidamente la libreria di saldatura e fornisce giudizi più granulari sul processo di saldatura. Infine, i dati raccolti vengono distribuiti in algoritmi AI e ML. Ciò fornisce informazioni dettagliate sull'efficienza dei processi, sulle prestazioni delle apparecchiature, sulla produttività, sui difetti e sulle anomalie.
Gli attuali metodi di funzionamento robotico soffrono di limitazioni significative-processi di identificazione dei parametri inefficienti e della mancanza di meccanismi di risposta intelligenti per adattarsi e apprendere nuove situazioni. HGTECH Systems sta cercando di superare queste limitazioni. In collaborazione con i produttori automobilistici, hanno sviluppato e sperimentato un’architettura di intelligenza artificiale che non solo identifica la qualità della saldatura, ma la valuta anche per valutare il processo di saldatura laser del robot.
Questa architettura AI consenterobot di saldatura laserper identificare automaticamente i parametri, fornendo un'efficienza senza eguali rispetto ai metodi esistenti. Fornisce inoltre al robot la comprensione contestuale di vari scenari. Questo concetto consente l’apprendimento collettivo tra robot e l’apprendimento continuo durante il funzionamento. La significativa espansione della comprensione esperienziale del robot sulla guida della saldatura può essere integrata e documentata sistematicamente.
Questa fusione intelligente consenterobot di saldatura laserper operare in modo più efficiente, con maggiore sicurezza,-efficacia in termini di costi e flessibilità. La partnership automobilistica aiuta a dimostrare che la fusione tra deep learning e apprendimento per rinforzo migliora significativamente le capacità dei robot di saldatura laser e migliora i processi di saldatura laser. Queste capacità sono cruciali per soddisfare i requisiti di sicurezza ed efficienza dei produttori del settore automobilistico e di altri settori.
