Dürr bied Advanced Analytics aan, die eerste markgereed KI-toepassing vir verfwinkels.Deel van die nuutste module in die DXQanalyze-produkreeks, hierdie oplossing smelt die nuutste IT-tegnologie en Dürr se ervaring in die meganiese ingenieurswese saam, identifiseer die bronne van defekte, definieer die optimale instandhoudingsprogramme, volg voorheen onbekende korrelasies en gebruik hierdie kennis om die algoritme na die stelsel deur die selfleerbeginsel te gebruik.
Waarom toon stukke gereeld dieselfde gebreke?Wanneer is die nuutste dat 'n menger in die robot vervang kan word sonder om die masjien te stop?Om akkurate en presiese antwoorde op hierdie vrae te hê is fundamenteel vir volhoubare ekonomiese sukses, aangesien dit elke defek of elke onnodige instandhouding wat vermy kan word, geld bespaar of die kwaliteit van die produk verbeter.“Voor nou was daar baie min konkrete oplossings wat ons in staat sou stel om gehaltedefekte of -foute stiptelik te identifiseer.En as daar was, was hulle oor die algemeen gebaseer op 'n noukeurige handmatige evaluering van die data of probeer-en-fout-pogings.Hierdie proses is nou baie meer akkuraat en outomaties danksy kunsmatige intelligensie”, verduidelik Gerhard Alonso Garcia, visepresident van MES & Control Systems by Dürr.
Dürr se DXQanalyze digitale produkreeks, wat reeds dataverkrygingsmodules vir die verkryging van produksiedata, Visual Analytics vir die visualisering daarvan en Streaming Analytics ingesluit het, kan nou staatmaak op die nuwe selflerende Advanced Analytics-aanleg en die prosesmoniteringstelsel.
Die AI-toepassing het sy geheue
Die eienaardigheid van Advanced Analytics is dat hierdie module groot hoeveelhede data, insluitend historiese data, met masjienleer kombineer.Dit beteken dat die selflerende KI-toepassing sy eie geheue het en dat dit dus die inligting uit die verlede kan gebruik om komplekse korrelasies in groot hoeveelhede data te herken en 'n gebeurtenis in die toekoms te voorspel met 'n hoë mate van akkuraatheid gebaseer op huidige toestande van 'n masjien.Daar is baie toepassings hiervoor in verfwinkels, hetsy op komponent-, proses- of aanlegvlak.
Voorspellende instandhouding verminder aanlegstilstand
Wat komponente betref, poog Advanced Analytics om stilstandtyd te verminder deur voorspellende instandhouding en herstelinligting, byvoorbeeld deur die oorblywende dienslewe van 'n menger te voorspel.Indien die komponent te vroeg vervang word, styg die koste van die onderdele en gevolglik verhoog die algemene herstelkoste onnodig.Aan die ander kant, as dit te lank gelaat word, kan dit kwaliteitsprobleme veroorsaak tydens die deklaagproses en masjienonderbrekings.Gevorderde analise begin deur die slytasie-aanwysers en die tydelike patroon van die slytasie te leer met behulp van hoëfrekwensie robotdata.Aangesien die data deurlopend aangeteken en gemonitor word, herken die masjienleermodule individueel verouderingstendense vir die onderskeie komponent gebaseer op werklike gebruik en bereken op hierdie manier die optimum vervangingstyd.
Deurlopende temperatuurkurwes gesimuleer deur masjienleer
Advanced Analytics verbeter kwaliteit op prosesvlak deur afwykings te identifiseer, byvoorbeeld deur 'n opwarmkromme in die oond te simuleer.Tot nou toe het vervaardigers slegs data gehad wat deur sensors bepaal is tydens metingslopies.Die opwarmkurwes wat van fundamentele belang is in terme van die oppervlakkwaliteit van die motorbak, verskil egter sedert die oond verouder, gedurende die intervalle tussen die metingslopies.Hierdie slytasie veroorsaak wisselende omgewingstoestande, byvoorbeeld in die intensiteit van die lugvloei.“Tot nou toe word duisende liggame geproduseer sonder om die presiese temperature te weet waartoe die individuele liggame verhit is.Met behulp van masjienleer simuleer ons Advanced Analytics-module hoe die temperatuur onder verskillende toestande verander.Dit bied aan ons klante 'n permanente bewys van kwaliteit vir elke individuele onderdeel en stel hulle in staat om onreëlmatighede te identifiseer,” verduidelik Gerhard Alonso Garcia.
Hoër eerste-lopie koers verhoog algehele toerusting doeltreffendheid
Wat die inplanting betref, word die DXQplant.analytics-sagteware in kombinasie met die Advanced Analytics-module gebruik om die algehele doeltreffendheid van die toerusting te verhoog.Die Duitse vervaardiger se intelligente oplossing volg herhalende kwaliteitsdefekte in spesifieke modeltipes, spesifieke kleure of op individuele liggaamsdele.Dit laat die klant toe om te verstaan watter stap in die produksieproses vir die afwykings verantwoordelik is.Sulke defek- en oorsaakkorrelasies sal die eerstelopiekoers in die toekoms verhoog deur ingryping op 'n baie vroeë stadium toe te laat.
Die kombinasie tussen aanlegingenieurswese en digitale kundigheid
Die ontwikkeling van KI-versoenbare datamodelle is 'n baie komplekse proses.trouens, om 'n intelligente resultaat met masjienleer te produseer, is dit nie genoeg om ongespesifiseerde hoeveelhede data in 'n "slim" algoritme in te voeg nie.Relevante seine moet versamel, versigtig gekies en geïntegreer word met gestruktureerde bykomende inligting van produksie.Dürr kon 'n sagteware ontwerp wat verskillende gebruikscenario's ondersteun, 'n looptyd-omgewing vir masjienleermodel bied en modelopleiding begin.“Om hierdie oplossing te ontwikkel was 'n werklike uitdaging aangesien daar geen geldige masjienleermodel was nie en geen geskikte looptydomgewing wat ons kon gebruik het nie.Om KI op aanlegvlak te kan gebruik, het ons ons kennis van meganiese en aanlegingenieurswese gekombineer met dié van ons Digital Factory-kundiges.Dit het gelei tot die eerste kunsmatige intelligensie-oplossing vir verfwinkels”, sê Gerhard Alonso Garcia.
Vaardighede en kennis gekombineer om Advanced Analytics te ontwikkel
’n Interdissiplinêre span wat bestaan uit datawetenskaplikes, rekenaarwetenskaplikes en proseskundiges het hierdie intelligente oplossing ontwikkel.Dürr het ook samewerkingsvennootskappe met verskeie groot motorvervaardigers aangegaan.Op hierdie manier het die ontwikkelaars werklike produksiedata en beta-werfomgewings in produksie gehad vir verskillende toepassingsgevalle.Eerstens is die algoritmes in die laboratorium opgelei deur 'n groot aantal toetsgevalle te gebruik.Daarna het die algoritmes voortgegaan om ter plaatse te leer tydens werklike werking en hulself aangepas by die omgewing en gebruikstoestande.Die beta-fase is onlangs suksesvol voltooi en het gewys hoeveel KI-potensiaal dit het.Eerste praktiese toepassings wys dat die sagteware van Dürr plantbeskikbaarheid en die oppervlakkwaliteit van geverfde liggame optimaliseer.
Postyd: 16 Maart 2022