Umjetna inteligencija (AI) obećava revoluciju tradicionalnih metoda zavarivanja. Koristeći snagu umjetne inteligencije, proizvođači se suočavaju s dugogodišnjim -izazovima kao što je loša kontrola parametara zavarivanja i geometrije zavarivanja. Ove tehnološke inovacije pomažu smanjiti probleme s kvalitetom zavara i poboljšati učinkovitost i produktivnost.
Koristeći umjetnu inteligenciju, HGTECH unapređuje svoje cjelokupne sustave lasera, optike, senzorskih tehnologija i softvera kako bi smanjio vrijeme proizvodnje, otpad i preradu. Njegova rješenja zahtijevaju samo obuku korisnika, a ne stručnost u strojnom programiranju. To pojednostavljuje postupak zavarivanja, poboljšava obradu slike i smanjuje utjecaj vanjskih smetnji kao što su prljavština, ogrebotine ili nedovoljno osvjetljenje.
HGTECH također koristi mrežu za premještanje prikupljanja podataka s lokalne na globalnu, istovremeno ulažući u mjere kibernetičke sigurnosti. Povezivanje monitora procesa putem Etherneta pojednostavljuje prijenos informacija i omogućuje procesnim inženjerima prikupljanje i analizu podataka iz više postrojenja širom svijeta. Ovaj pristup brzo obogaćuje biblioteku zavarivanja i daje detaljnije prosudbe o procesu zavarivanja. Na kraju, prikupljeni podaci raspoređuju se u AI i ML algoritme. Ovo pruža uvid u učinkovitost procesa, performanse opreme, produktivnost, nedostatke i anomalije.
Trenutačne robotske metode rada pate od značajnih ograničenja-neučinkovitih procesa identifikacije parametara i nedostatka inteligentnih mehanizama odgovora za prilagodbu i učenje novih situacija. HGTECH Systems nastoji prevladati ta ograničenja. U suradnji s proizvođačima automobila, razvili su i isprobali arhitekturu umjetne inteligencije koja ne samo da identificira kvalitetu zavara, već je i ocjenjuje kako bi procijenila proces laserskog zavarivanja robota.
Ova AI arhitektura omogućujeroboti za lasersko zavarivanjeza automatsku identifikaciju parametara, pružajući učinkovitost neusporedivu s postojećim metodama. Također omogućava robotu kontekstualno razumijevanje različitih scenarija. Ovaj koncept omogućuje kolektivno učenje među robotima i kontinuirano učenje tijekom rada. Značajno proširenje robotovog iskustvenog razumijevanja navođenja zavarivanja može se sustavno integrirati i dokumentirati.
Ova inteligentna fuzija omogućujeroboti za lasersko zavarivanjeradi učinkovitije, uz veću sigurnost,{0}}isplativost i fleksibilnost. Automobilsko partnerstvo pomaže pokazati da spoj dubinskog učenja i učenja s pojačanjem značajno poboljšava sposobnosti robota za lasersko zavarivanje i poboljšava procese laserskog zavarivanja. Te su mogućnosti ključne za ispunjavanje zahtjeva proizvođača u automobilskoj i drugim industrijama u pogledu sigurnosti i učinkovitosti.
