Dürr, boyahaneler için piyasaya hazır ilk yapay zeka uygulaması olan Advanced Analytics'i sunar.DXQanalyze ürün serisindeki en son modülün bir parçası olan bu çözüm, en son IT teknolojisini ve Dürr'ün makine mühendisliği sektöründeki deneyimini birleştirir, kusurların kaynaklarını belirler, optimum bakım programlarını tanımlar, önceden bilinmeyen korelasyonları izler ve bu bilgiyi mevcut duruma uyarlamak için kullanır. kendi kendine öğrenme ilkesini kullanarak sisteme algoritma.
Parçalar neden sıklıkla aynı kusurları gösteriyor?Robottaki bir mikser en geç ne zaman makine durdurulmadan değiştirilebiliyor?Bu sorulara doğru ve kesin cevaplar vermek, sürdürülebilir ekonomik başarı için esastır, çünkü kaçınılabilecek her kusur veya gereksiz her bakım, para tasarrufu sağlar veya ürün kalitesini artırır."Şimdiye kadar, kalite kusurlarını veya arızalarını hemen tespit etmemize izin verecek çok az somut çözüm vardı.Ve eğer varsa, bunlar genellikle verilerin titizlikle manuel olarak değerlendirilmesine veya deneme-yanılma girişimlerine dayanıyordu.Bu süreç Yapay Zeka sayesinde artık çok daha doğru ve otomatik”, diye açıklıyor Dürr MES ve Kontrol Sistemleri Başkan Yardımcısı Gerhard Alonso Garcia.
Halihazırda üretim verilerini almak için Veri Toplama modüllerini, görselleştirmek için Visual Analytics'i ve Streaming Analytics'i içeren Dürr'ün DXQanalyze dijital ürün serisi, artık yeni kendi kendine öğrenen Advanced Analytics tesisine ve süreç izleme sistemine güvenebilir.
AI uygulamasının hafızası var
Advanced Analytics'in özelliği, bu modülün geçmiş veriler de dahil olmak üzere büyük miktarda veriyi makine öğrenimi ile birleştirmesidir.Bu, kendi kendine öğrenen AI uygulamasının kendi hafızasına sahip olduğu ve bu nedenle geçmişten gelen bilgileri, hem büyük miktarlardaki verilerdeki karmaşık korelasyonları tanımak hem de mevcut duruma dayalı olarak yüksek derecede hassasiyetle gelecekteki bir olayı tahmin etmek için kullanabileceği anlamına gelir. Bir makinenin koşulları.Boya atölyelerinde bunun için bileşen, süreç veya tesis düzeyinde pek çok uygulama vardır.
Öngörücü bakım, tesis duruş sürelerini azaltır
Bileşenler söz konusu olduğunda, Advanced Analytics, örneğin bir mikserin kalan hizmet ömrünü tahmin ederek tahmini bakım ve onarım bilgileri aracılığıyla arıza sürelerini azaltmayı amaçlar.Bileşen çok erken değiştirilirse, yedek parça maliyetleri artar ve buna bağlı olarak genel onarım maliyetleri gereksiz yere yükselir.Öte yandan, çok uzun süre çalışır durumda bırakılırsa, kaplama işlemi sırasında kalite sorunlarına ve makine durmalarına neden olabilir.Advanced Analytics, yüksek frekanslı robot verilerini kullanarak aşınma göstergelerini ve aşınmanın geçici modelini öğrenerek başlar.Veriler sürekli olarak kaydedildiği ve izlendiği için, makine öğrenimi modülü, fiili kullanıma dayalı olarak ilgili bileşen için yaşlanma eğilimlerini ayrı ayrı tanır ve bu şekilde optimum değiştirme süresini hesaplar.
Makine öğrenimi ile simüle edilen sürekli sıcaklık eğrileri
Advanced Analytics, örneğin fırında bir ısınma eğrisini simüle ederek anormallikleri belirleyerek proses seviyesinde kaliteyi iyileştirir.Şimdiye kadar üreticiler, ölçüm çalışmaları sırasında yalnızca sensörler tarafından belirlenen verilere sahipti.Ancak, araba gövdesinin yüzey kalitesi açısından temel öneme sahip olan ısınma eğrileri, fırının eskimesinden itibaren, ölçümler arasındaki aralıklarla değişmektedir.Bu aşınma, örneğin hava akışının yoğunluğunda dalgalanan ortam koşullarına neden olur.“Şimdiye kadar, tek tek vücutların ısıtıldığı sıcaklıkları tam olarak bilmeden binlerce vücut üretildi.Gelişmiş Analitik modülümüz, makine öğrenimini kullanarak sıcaklığın farklı koşullar altında nasıl değiştiğini simüle eder.Bu, müşterilerimize her bir parça için kalıcı bir kalite kanıtı sunuyor ve anormallikleri tespit etmelerini sağlıyor”, diyor Gerhard Alonso Garcia.
Daha yüksek ilk çalıştırma oranı, genel ekipman etkinliğini artırır
İmplanta gelince, ekipmanın genel etkinliğini artırmak için DXQplant.analytics yazılımı Advanced Analytics modülü ile birlikte kullanılır.Alman üreticinin akıllı çözümü, belirli model türlerinde, belirli renklerde veya ayrı gövde parçalarında tekrar eden kalite kusurlarını takip eder.Bu, müşterinin üretim sürecindeki hangi adımın sapmalardan sorumlu olduğunu anlamasını sağlar.Bu tür kusur ve neden korelasyonları, çok erken bir aşamada müdahaleye izin vererek gelecekte ilk çalıştırma oranını artıracaktır.
Tesis mühendisliği ve dijital uzmanlık arasındaki kombinasyon
AI uyumlu veri modelleri geliştirmek çok karmaşık bir süreçtir.aslında makine öğrenmesi ile akıllı bir sonuç elde etmek için “akıllı” bir algoritmaya belirsiz miktarda veri eklemek yeterli değildir.İlgili sinyaller toplanmalı, dikkatlice seçilmeli ve üretimden gelen yapılandırılmış ek bilgilerle bütünleştirilmelidir.Dürr, farklı kullanım senaryolarını destekleyen, makine öğrenimi modeli için bir çalışma zamanı ortamı sağlayan ve model eğitimini başlatan bir yazılım tasarlamayı başardı."Geçerli bir makine öğrenimi modeli ve kullanabileceğimiz uygun bir çalışma zamanı ortamı olmadığı için bu çözümü geliştirmek gerçek bir zorluktu.Yapay zekayı fabrika düzeyinde kullanabilmek için makine ve tesis mühendisliği bilgilerimizi Dijital Fabrika uzmanlarımızınkilerle birleştirdik.Bu, boyahaneler için ilk yapay zeka çözümüne yol açtı” diyor Gerhard Alonso Garcia.
Gelişmiş Analitik geliştirmek için birleştirilmiş beceriler ve bilgiler
Veri bilimcileri, bilgisayar bilimcileri ve süreç uzmanlarından oluşan disiplinler arası bir ekip bu akıllı çözümü geliştirdi.Dürr ayrıca birkaç büyük otomotiv üreticisi ile işbirliği ortaklıklarına girmiştir.Bu sayede geliştiriciler, farklı uygulama durumları için gerçek hayat üretim verilerine ve üretimde beta site ortamlarına sahip oldular.İlk olarak, algoritmalar laboratuvarda çok sayıda test senaryosu kullanılarak eğitildi.Daha sonra, algoritmalar gerçek hayatta operasyon sırasında yerinde öğrenmeye devam etti ve kendilerini çevreye ve kullanım koşullarına uyarladı.Beta aşaması yakın zamanda başarıyla tamamlandı ve ne kadar AI potansiyeline sahip olduğunu gösterdi.İlk pratik uygulamalar, Dürr yazılımının tesis kullanılabilirliğini ve boyalı gövdelerin yüzey kalitesini optimize ettiğini gösteriyor.
Gönderim zamanı: Mart-16-2022