Dirbtinis intelektas (AI) žada pakeisti tradicinius suvirinimo metodus. Išnaudodami dirbtinio intelekto galią, gamintojai sprendžia ilgalaikius -problemus, tokius kaip prasta suvirinimo parametrų ir suvirinimo geometrijos kontrolė. Šios technologinės naujovės padeda sumažinti suvirinimo kokybės problemas ir pagerinti efektyvumą bei našumą.
Naudodama dirbtinį intelektą, HGTECH tobulina savo bendras lazerių, optikos, jutiklių technologijų ir programinės įrangos sistemas, kad sumažintų gamybos laiką, laužą ir perdirbimą. Jo sprendimai reikalauja tik vartotojo mokymo, o ne mašininio programavimo patirties. Tai supaprastina suvirinimo procesą, pagerina vaizdo apdorojimą ir sumažina išorinių trukdžių, tokių kaip nešvarumai, įbrėžimai ar nepakankamas apšvietimas, poveikį.
HGTECH taip pat naudoja tinklą, kad perkeltų duomenų rinkimą iš vietinio į pasaulinį, investuodamas į kibernetinio saugumo priemones. Proceso monitorių prijungimas per Ethernet supaprastina informacijos perdavimą ir leidžia proceso inžinieriams rinkti ir analizuoti duomenis iš kelių gamyklų visame pasaulyje. Šis metodas greitai praturtina suvirinimo biblioteką ir suteikia išsamesnių sprendimų apie suvirinimo procesą. Galiausiai surinkti duomenys panaudojami AI ir ML algoritmuose. Tai suteikia įžvalgų apie proceso efektyvumą, įrangos veikimą, produktyvumą, defektus ir anomalijas.
Dabartiniai robotų veikimo metodai kenčia nuo didelių apribojimų{0}}neefektyvūs parametrų identifikavimo procesai ir išmaniųjų reagavimo mechanizmų, skirtų prisitaikyti prie naujų situacijų ir išmokti jas mokytis, trūkumo. HGTECH Systems stengiasi įveikti šiuos apribojimus. Bendradarbiaudami su automobilių gamintojais, jie sukūrė ir išbandė dirbtinio intelekto architektūrą, kuri ne tik nustato suvirinimo kokybę, bet ir įvertina ją, kad įvertintų roboto lazerinio suvirinimo procesą.
Ši AI architektūra leidžialazerinio suvirinimo robotaiautomatiškai nustatyti parametrus, užtikrinant efektyvumą, neprilygstamą esamiems metodams. Tai taip pat suteikia robotui įvairių scenarijų kontekstinį supratimą. Ši koncepcija įgalina kolektyvinį robotų mokymąsi ir nuolatinį mokymąsi darbo metu. Žymiai išplėstas roboto patirtinis supratimas apie suvirinimo valdymą gali būti sistemingai integruotas ir dokumentuojamas.
Ši protinga sintezė leidžialazerinio suvirinimo robotaiveikti efektyviau, užtikrinant didesnį saugumą,{0}}ekonominį efektyvumą ir lankstumą. Automobilių partnerystė padeda parodyti, kad gilaus mokymosi ir mokymosi sustiprinimo sintezė žymiai padidina lazerinio suvirinimo robotų galimybes ir pagerina suvirinimo lazeriu procesus. Šios galimybės yra labai svarbios siekiant patenkinti automobilių ir kitų pramonės šakų gamintojų saugos ir efektyvumo reikalavimus.
