Dürr представляє Advanced Analytics, першу готову до ринку програму AI для лакофарбових цехів.Це рішення, що є частиною останнього модуля серії продуктів DXQanalyze, об’єднує новітні ІТ-технології та досвід Дюрра в галузі машинобудування, визначає джерела дефектів, визначає оптимальні програми технічного обслуговування, відстежує раніше невідомі кореляції та використовує ці знання для адаптації алгоритм до системи за принципом самонавчання.
Чому деталі часто мають однакові дефекти?Коли останнє змішувач у роботі можна замінити без зупинки машини?Наявність точних і точних відповідей на ці питання є основоположним для стійкого економічного успіху, оскільки кожен дефект або кожне непотрібне технічне обслуговування, якого можна уникнути, заощаджують гроші або покращують якість продукції.«Раніше було дуже мало конкретних рішень, які б дозволили нам оперативно виявити якісні дефекти чи збої.А якщо й були, то, як правило, ґрунтувалися на скрупульозній ручній оцінці даних або спробах проб і помилок.Завдяки штучному інтелекту цей процес став набагато точнішим і автоматичним», — пояснює Герхард Алонсо Гарсія, віце-президент MES & Control Systems в Dürr.
Серія цифрових продуктів DXQanalyze Dürr, яка вже включала модулі збору даних для отримання виробничих даних, візуальну аналітику для їх візуалізації та потокову аналітику, тепер може розраховувати на нову систему Advanced Analytics з самонавчанням і систему моніторингу процесу.
Додаток AI має свою пам’ять
Особливістю Advanced Analytics є те, що цей модуль поєднує великі обсяги даних, включаючи історичні дані, з машинним навчанням.Це означає, що програма штучного інтелекту, що самонавчається, має власну пам’ять і, отже, може використовувати інформацію з минулого як для розпізнавання складних кореляцій у великій кількості даних, так і для прогнозування події в майбутньому з високим ступенем точності на основі поточних даних. умови роботи машини.Для цього є багато застосувань у лакофарбових цехах, чи то на рівні компонентів, процесу чи заводу.
Прогнозне обслуговування скорочує час простою установки
Що стосується компонентів, Advanced Analytics прагне скоротити час простою за допомогою прогнозної інформації про технічне обслуговування та ремонт, наприклад, прогнозуючи термін служби змішувача, що залишився.Якщо компонент замінено занадто рано, витрати на запчастини збільшуються, а отже, загальні витрати на ремонт зростають невиправдано.З іншого боку, якщо його залишати працювати занадто довго, це може спричинити проблеми з якістю під час процесу нанесення покриття та зупинки машини.Розширена аналітика починається з вивчення індикаторів зносу та тимчасової моделі зносу за допомогою високочастотних даних робота.Оскільки дані постійно записуються та відстежуються, модуль машинного навчання індивідуально розпізнає тенденції старіння для відповідного компонента на основі фактичного використання і таким чином розраховує оптимальний час заміни.
Безперервні температурні криві, змодельовані за допомогою машинного навчання
Advanced Analytics покращує якість на рівні процесу, виявляючи аномалії, наприклад, моделюючи криву нагріву в духовці.До цього часу виробники мали лише дані, які визначаються датчиками під час вимірювань.Однак криві нагріву, які мають принципове значення з точки зору якості поверхні кузова автомобіля, змінюються в міру старіння печі протягом інтервалів між вимірами.Цей знос викликає коливання умов навколишнього середовища, наприклад, інтенсивності повітряного потоку.«До цих пір тисячі тіл виробляються, не знаючи точних температур, до яких були нагріті окремі тіла.Використовуючи машинне навчання, наш модуль Advanced Analytics моделює зміну температури в різних умовах.Це дає нашим клієнтам постійне підтвердження якості кожної окремої деталі та дозволяє їм виявляти аномалії», – пояснює Герхард Алонсо Гарсія.
Більш висока швидкість першого запуску підвищує загальну ефективність обладнання
Що стосується імплантату, то програмне забезпечення DXQplant.analytics використовується в поєднанні з модулем Advanced Analytics для підвищення загальної ефективності обладнання.Інтелектуальне рішення німецького виробника відстежує повторювані дефекти якості в окремих типах моделей, певних кольорах або на окремих частинах кузова.Це дає змогу замовнику зрозуміти, який етап у виробничому процесі є відповідальним за відхилення.Такі дефекти та кореляції причин підвищать частоту першого запуску в майбутньому, дозволяючи втручання на дуже ранній стадії.
Поєднання інженерії заводу та цифрової експертизи
Розробка моделей даних, сумісних із штучним інтелектом, є дуже складним процесом.насправді, щоб отримати розумний результат за допомогою машинного навчання, недостатньо вставити невизначені обсяги даних у «розумний» алгоритм.Відповідні сигнали повинні бути зібрані, ретельно відібрані та інтегровані зі структурованою додатковою інформацією з виробництва.Дюрр зміг розробити програмне забезпечення, яке підтримує різні сценарії використання, забезпечує середовище виконання для моделі машинного навчання та ініціює навчання моделі.«Розробка цього рішення була справжньою проблемою, оскільки не було дійсної моделі машинного навчання та відповідного середовища виконання, яке ми могли б використовувати.Щоб мати можливість використовувати штучний інтелект на рівні заводу, ми об’єднали наші знання в галузі машинобудування та заводської техніки з знаннями наших експертів Digital Factory.Це призвело до першого рішення зі штучним інтелектом для фарбувальних цехів», – говорить Герхард Алонсо Гарсія.
Об’єднані навички та знання для розробки Advanced Analytics
Це інтелектуальне рішення розробила міждисциплінарна команда, що складається з науковців з даних, комп’ютерних науковців та експертів з процесів.Dürr також уклав партнерські відносини з кількома великими виробниками автомобілів.Таким чином, розробники мали реальні виробничі дані та бета-версії сайтів у виробництві для різних випадків застосування.По-перше, алгоритми були навчені в лабораторії з використанням великої кількості тестових випадків.Згодом алгоритми продовжили навчання на місці під час роботи в реальному житті та адаптувалися до середовища та умов використання.Бета-фаза нещодавно була успішно завершена і продемонструвала, наскільки великий потенціал AI у неї є.Перші практичні застосування показують, що програмне забезпечення від Dürr оптимізує доступність заводів і якість поверхні пофарбованих кузова.
Час розміщення: 16.03.2022