בינה מלאכותית (AI) מבטיחה לחולל מהפכה בשיטות הריתוך המסורתיות. תוך מינוף כוחו של AI, היצרנים מתמודדים עם אתגרים ארוכי שנים כמו שליטה לקויה בפרמטרים של ריתוך וגיאומטריית ריתוך. חידושים טכנולוגיים אלו עוזרים למזער בעיות איכות ריתוך ולשפר את היעילות והפרודוקטיביות.
באמצעות AI, HGTECH משפרת את המערכות הכוללות שלה של לייזרים, אופטיקה, טכנולוגיות חיישנים ותוכנה כדי להפחית את זמן הייצור, גרוטאות ועיבודים מחדש. הפתרונות שלה דורשים רק הכשרת משתמשים, לא מומחיות בתכנות מכונה. זה מפשט את תהליך הריתוך, משפר את עיבוד התמונה וממזער את ההשפעה של הפרעות חיצוניות כגון לכלוך, שריטות או תאורה לא מספקת.
HGTECH גם ממנפת את הרשת כדי להעביר את איסוף הנתונים ממקומיים לגלובאליים, תוך השקעה באמצעי אבטחת סייבר. חיבור צגי תהליך באמצעות Ethernet מפשט את העברת המידע ומאפשר למהנדסי תהליכים לאסוף ולנתח נתונים ממפעלים מרובים ברחבי העולם. גישה זו מעשירה במהירות את ספריית הריתוך ומספקת שיפוט מפורט יותר לגבי תהליך הריתוך. לבסוף, הנתונים שנאספו נפרסים לתוך אלגוריתמי AI ו-ML. זה מספק תובנות לגבי יעילות התהליך, ביצועי ציוד, פרודוקטיביות, פגמים וחריגות.
שיטות הפעולה הרובוטיות הנוכחיות סובלות ממגבלות משמעותיות - תהליכי זיהוי פרמטרים לא יעילים והיעדר מנגנוני תגובה חכמים להסתגל למצבים חדשים וללמוד אותם. HGTECH Systems שואפת להתגבר על מגבלות אלו. בשיתוף פעולה עם יצרני רכב, הם פיתחו וניסחו ארכיטקטורת בינה מלאכותית שלא רק מזהה את איכות הריתוך אלא גם מעריכה אותה כדי להעריך את תהליך ריתוך הלייזר של הרובוט.
ארכיטקטורת AI זו מאפשרתרובוטים לריתוך לייזרלזהות פרמטרים אוטומטית, תוך מתן יעילות שאין דומה לה בשיטות הקיימות. זה גם מספק לרובוט הבנה הקשרית של תרחישים שונים. תפיסה זו מאפשרת למידה קולקטיבית בקרב רובוטים ולמידה מתמשכת במהלך הפעולה. ניתן לשלב ולתעד באופן שיטתי את ההרחבה המשמעותית של ההבנה החווייתית של הרובוט בהנחיית ריתוך.
היתוך אינטליגנטי זה מאפשררובוטים לריתוך לייזרלפעול בצורה יעילה יותר, עם יותר בטיחות, חסכוניות וגמישות. שותפות הרכב עוזרת להדגים שהמיזוג של למידה עמוקה ולמידה חיזוקית משפר משמעותית את היכולות של רובוטים לריתוך בלייזר ומשפר תהליכי ריתוך בלייזר. יכולות אלו חיוניות לעמידה בדרישות הבטיחות והיעילות של יצרנים בתעשיות הרכב ובתעשיות אחרות.
