AI-nin qaynaq sənayesində tətbiqi

Qaynaq sahəsində AI texnologiyasının tətbiqi qaynaq prosesinin intellektini və avtomatlaşdırılmasını təşviq edir, istehsalın səmərəliliyini və məhsulun keyfiyyətini artırır.

AI-nin qaynaqda tətbiqi əsasən aşağıdakı aspektlərdə əks olunur:

Qaynaq keyfiyyətinə nəzarət

Qaynaq keyfiyyətinə nəzarətdə AI texnologiyasının tətbiqi əsasən qaynaq keyfiyyətinin yoxlanılmasında, qaynaq qüsurlarının müəyyən edilməsində və qaynaq prosesinin optimallaşdırılmasında əks olunur. Bu proqramlar yalnız qaynağın dəqiqliyini və sürətini yaxşılaşdırmaqla yanaşı, real vaxt rejimində monitorinq və ağıllı tənzimləmə vasitəsilə istehsalı əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırır. səmərəlilik və məhsul keyfiyyəti. Qaynaq keyfiyyətinə nəzarətdə AI texnologiyasının bəzi əsas tətbiqləri bunlardır:

Qaynaq keyfiyyətinin yoxlanılması

Maşın görmə və dərin öyrənməyə əsaslanan qaynaq keyfiyyətinin yoxlanılması sistemi: Bu sistem real vaxt rejimində qaynaq prosesi zamanı qaynaqların keyfiyyətinə nəzarət etmək və qiymətləndirmək üçün qabaqcıl kompüter görmə qabiliyyətini və dərin öyrənmə alqoritmlərini birləşdirir. Dərin öyrənmə alqoritmləri yüksək sürətli, yüksək ayırdetmə qabiliyyətinə malik kameralarla qaynaq prosesinin təfərrüatlarını çəkməklə müxtəlif keyfiyyətlərə malik qaynaqları, o cümlədən qaynaq qüsurlarını, çatları, məsamələri və s. öyrənə və müəyyən edə bilər. Bu sistem müəyyən dərəcədə uyğunlaşma qabiliyyətinə malikdir və uyğunlaşa bilir. müxtəlif qaynaq tapşırıqlarına daha uyğun olmaq üçün müxtəlif proses parametrlərinə, material növlərinə və qaynaq mühitlərinə. Praktik tətbiqlərdə bu sistem avtomobil istehsalı, aerokosmik, elektron istehsal və digər sahələrdə geniş istifadə olunur. Avtomatlaşdırılmış keyfiyyət yoxlamasını həyata keçirməklə, bu sistem qaynaq prosesinin səmərəliliyini artırmaqla yanaşı, qaynaq keyfiyyətinin yüksək səviyyəsini təmin edir və istehsalda qüsurların sayını azaldır.

Qaynaq qüsurlarının müəyyən edilməsi    

Zeiss ZADD avtomatik qüsur aşkarlama texnologiyası: Süni intellekt modelləri istifadəçilərə xüsusilə məsaməlilik, yapışqan örtük, daxilolmalar, qaynaq yolları və qüsurlarda keyfiyyət problemlərini tez həll etmək üçün istifadə olunur.

Dərin öyrənmə əsaslı qaynaq təsviri qüsurlarının tanınması üsulu: Dərin öyrənmə texnologiyası rentgen qaynaq təsvirlərindəki qüsurları avtomatik olaraq müəyyən etmək üçün istifadə olunur, aşkarlamanın dəqiqliyini və səmərəliliyini artırır.

Qaynaq parametrlərinin optimallaşdırılması

Proses parametrlərinin optimallaşdırılması: Süni intellekt alqoritmləri ən yaxşı qaynaq effektinə nail olmaq üçün tarixi məlumatlar və real vaxt rejimində rəy əsasında qaynaq cərəyanı, gərginlik, sürət və s. kimi proses parametrlərini optimallaşdıra bilər. Adaptiv nəzarət: Qaynaq prosesi zamanı müxtəlif parametrləri real vaxt rejimində izləməklə, AI sistemi material və ətraf mühit dəyişikliklərinin öhdəsindən gəlmək üçün qaynaq şərtlərini avtomatik tənzimləyə bilər.

Qaynaq robotu

Yol planlaması: AI kömək edə bilərqaynaq robotlarımürəkkəb yolları planlaşdırın və qaynaq səmərəliliyini və dəqiqliyini yaxşılaşdırın.

Ağıllı əməliyyat: Dərin öyrənmə sayəsində qaynaq robotları müxtəlif qaynaq tapşırıqlarını müəyyən edə və müvafiq qaynaq proseslərini və parametrlərini avtomatik seçə bilər.

Qaynaq məlumatlarının təhlili

Böyük məlumatların təhlili: Süni intellekt böyük həcmdə qaynaq məlumatlarını emal edə və təhlil edə, gizli nümunələri və tendensiyaları kəşf edə və qaynaq proseslərinin təkmilləşdirilməsi üçün əsas təmin edə bilər.

Proqnozlaşdırılan texniki xidmət: Avadanlıqların əməliyyat məlumatlarını təhlil edərək, AI qaynaq avadanlığının nasazlığını proqnozlaşdıra, əvvəlcədən texniki xidmət göstərə və dayanma müddətini azalda bilər.

Virtual Simulyasiya və Təlim

Qaynaq simulyasiyası: AI və virtual reallıq texnologiyasından istifadə edərək, real qaynaq prosesi əməliyyat təlimi və prosesin yoxlanılması üçün simulyasiya edilə bilər. Təlimin optimallaşdırılması: Qaynaqçı əməliyyat məlumatlarının AI təhlili vasitəsilə qaynaq bacarıqlarını təkmilləşdirmək üçün fərdiləşdirilmiş təlim təklifləri verilir.

Gələcək Trendlər

Təkmilləşdirilmiş avtomatlaşdırma: Süni intellektin və robot texnikasının sürətli inkişafı ilə ağıllı qaynaq avadanlığı daha yüksək avtomatlaşdırma dərəcəsinə nail olacaq və tamamilə insansız və ya daha az insanla qaynaq əməliyyatlarını həyata keçirəcək.

Məlumatların idarə edilməsi və monitorinqi: İntellektual qaynaq avadanlığı məlumatların toplanması və uzaqdan monitorinq funksiyalarına malik olacaq və qaynaq parametrləri, proses məlumatları və avadanlığın vəziyyəti kimi məlumatları bulud platforması vasitəsilə real vaxt rejimində uzaqdan idarəetmə mərkəzinə və ya son istifadəçilərə ötürəcək.

Ağıllı qaynaq prosesinin optimallaşdırılması: Ağıllı qaynaq avadanlığı qaynaq qüsurlarını və deformasiyanı azaltmaq üçün inteqrasiya olunmuş ağıllı alqoritmlər vasitəsilə qaynaq prosesini optimallaşdıracaq.

Çoxprosesli inteqrasiya: Ağıllı qaynaq avadanlığı çoxfunksiyalı və çoxprosesli tətbiqlərə nail olmaq üçün müxtəlif qaynaq prosesləri və texnologiyalarını birləşdirəcək.

Bütövlükdə, AI-nin qaynaqda tətbiqi xərcləri və əmək intensivliyini azaltmaqla yanaşı, qaynaq keyfiyyətini və səmərəliliyini xeyli yaxşılaşdırdı. Texnologiyanın davamlı inkişafı ilə AI-nin qaynaq sahəsində tətbiqi daha geniş və dərinləşəcəkdir.