Sanoat 4.0 va sun'iy intellekt texnologiyalarining chuqur integratsiyasi bilan AVF igna yig'ish mashinalari avtomatlashtirish va moslashuvchanlikdan aqlga qarab rivojlanmoqda. Kelajakdagi yig'ish mashinalari nafaqat oldindan o'rnatilgan dasturlarni bajaruvchi mashinalar, balki idrok etish, tahlil qilish, qaror qabul qilish-va optimallashtirish imkoniyatlariga ega "aqlli ishlab chiqarish birliklari" ham bo'ladi. Ularning asosiy harakatlantiruvchi kuchi ma'lumotlar va sun'iy intellekt algoritmlaridan kelib chiqadi.

Ma'lumotlar yig'ishning o'lchamlari va chuqurligi inqilobiy o'zgarishlarga uchraydi. Joriy yig'ish mashinalari allaqachon kuch, joy almashish va vizual tasvirlar kabi tuzilgan ma'lumotlarni to'plashi mumkin. Kelajakdagi aqlli yig'ish mashinalari ko'proq turdagi sensorlarni birlashtiradi, masalan, sirt qoldiqlarini va ko'rinmas kimyoviy ifloslantiruvchi moddalarni yoki materialning heterojenligini aniqlash uchun hiperspektral tasvir sensorlari; ichki bog'lanish sifatini aniqlash uchun-bosish jarayonida chiqadigan akustik xususiyatlarni tinglash uchun-vibratsiya sensorlari; va hatto onlayn mikroskoplar ham haqiqiy-vaqtda uch{5}}nano o'lchovda igna uchi va yivlarini uch o'lchovli rekonstruksiya qilish uchun. Ushbu ommaviy, multimodal real vaqt{7}}ishlab chiqarish ma'lumotlari "katta ma'lumotlarni ishlab chiqarish" asosini tashkil qiladi.

Ushbu ma'lumotlarga asoslanib, sun'iy intellekt algoritmlari ko'p jihatdan muhim ahamiyatga ega bo'ladi:

• Prognozli sifat monitoringi va jarayonni optimallashtirish:Tarixiy ishlab chiqarish ma'lumotlarini (jumladan, kiruvchi materiallar parametrlari, jarayon parametrlari va yakuniy tekshirish natijalari) mashina o'rganish orqali tizim mahsulot sifatini bashorat qilishning murakkab modellarini yaratishi mumkin. Misol uchun, model lazer tirqishining bir nechta energiya parametrlari biroz og'ishsa va ma'lum bir partiyadagi igna trubasining qattiqligi (HRC qiymati) diapazonning yuqori chegarasida bo'lganda, jarayon tekshiruvi o'sha paytda malakali bo'lsa ham, keyingi uzoq{1}}mevjud sinovlarda yuzaga keladigan muammolar ehtimoli sezilarli darajada oshishini aniqlashi mumkin. Yig'ish mashinasi tizimi erta ogohlantirishlar berishi va kompensatsiya va optimallashtirish, haqiqiy "oldinga uzatishni boshqarish" va jarayonning o'zini-moslashuvchan optimallashtirishga erishish uchun keyingi bosish-parametrlarini avtomatik ravishda aniq sozlashi (masalan, bosimni mos-bosish kuchini kamaytirish) mumkin.
• Ildiz sabablarini aqlli tahlil qilish va o'z{0}}tashhis qo'yish:Vizual aniqlash tizimi g'ayritabiiy igna uchini aniqlaganda, an'anaviy tizimlar faqat "tashlash" operatsiyasini bajarishi mumkin. Intellektual tizim igna uchining barcha texnologik ma'lumotlarini darhol bog'lashi mumkin: u qaysi silliqlash partiyasidan kelgan? Oldingi jarayonning lazer slotting parametrlari g'ayritabiiymi? Ushbu ish stantsiyasining atrof-muhit harorati va namligi rekordi qanday edi? Korrelyatsiya tahlili orqali sun'iy intellekt nuqsonning eng mumkin bo'lgan asosiy sababini tezda aniqlay oladi (masalan, "Bu anomaliya 3-chi silliqlash g'ildiragining hozirgi eskirish holati bilan juda bog'liq"). Bu, shuningdek, manbada ommaviy muammolar paydo bo'lishining oldini olish uchun texnik xizmat ko'rsatishni talab qilishi mumkin. Shu bilan birga, AI yig'ish mashinasining sog'lig'i bo'yicha prognozli texnik xizmat ko'rsatishi, servo vosita oqimining o'zgarishi, tebranish spektrlari va boshqalarni tahlil qilishi va mexanik aşınma haqida erta ogohlantirishlar berishi mumkin.
• Moslashuvchan yig'ish va raqamli egizak:Komponentlarning mikroskopik farqiga (hatto malakali mahsulotlarning oʻlchami va dumaloqligi bardoshlik oraligʻida oʻzgarib turadi), aqlli yigʻish mashinalari endi “bitta oʻlcham-barchaga mos-barchaga mos” parametrlaridan foydalanmaydi. Har bir igna trubkasi va igna oʻrindigʻining haqiqiy oʻlchamlarini real-vaqt idrok etish orqali (onlayn oʻlchash orqali) AI boshqaruv tizimi har bir juftlik uchun optimal bosish yoʻlini va parametrlarini “moslashtira oladi” va “birdan{7}}birga” haqiqiy moslashuvchi aniq montajga erishadi. Bundan tashqari, ishlab chiqarish jarayonini simulyatsiya qilish va optimallashtirish, yangi mahsulotlarni yig'ish qobiliyatini sinab ko'rish va yangi mahsulotlarni joriy qilish vaqtini sezilarli darajada qisqartirish uchun butun yig'ish liniyasi virtual dunyoda mahsulotning "raqamli egizak" modeli bilan sinxronlashtirilishi mumkin.
• Kengaytirilgan haqiqat (AR) yordami va bilimlarni uzatish:Uskunani nosozliklarni tuzatish, texnik xizmat ko'rsatish va operatorni o'qitishda AR ko'zoynaklari virtual ma'lumotni jismoniy jihozlarga joylashtirishi mumkin. Misol uchun, muhandislarni o'zgartirish jarayonini bosqichma-bosqich bajarish uchun rahbarlik qilish, ishlov berish kerak bo'lgan vintlarni ta'kidlash; yoki to'g'ridan-to'g'ri mos{1}}vaqtdagi uskuna holati, nosozlik bo'yicha ko'rsatma va tegishli komponentlar yonida uch o'lchovli portlash diagrammalari-ko'rsatiladi. Shu bilan birga, sun'iy intellekt murakkab anomaliyalarni hal qilish bo'yicha katta muhandislarning tajribasini takrorlanadigan va kengaytiriladigan raqamli bilimlar bazasiga aylantira oladi.

Kelajakka qarab, aqlli AVF igna yig'ish mashinasi o'zaro bog'langan aqlli zavod tarmog'idagi asosiy tugunga aylanadi. U nafaqat oʻzi maʼlumotlarni yaratadi va undan foydalanadi, balki yuqori oqimdagi materiallarni saqlash tizimlari, lazerli ishlov berish uskunalari, quyi oqim liniyalari, ombor va logistika tizimlari, shuningdek, korporativ darajadagi ERP va PLM-tizimlari bilan real vaqtda maʼlumotlarni almashadi. Maʼlumotlarga asoslangan va sunʼiy intellekt ilovalari-vaqtlarida AVF ignalari ishlab chiqarish yuqori sifatli choʻqqilarga (“nol nuqsonlar”ga qaratilgan), umumiy xarajatlarni kamaytirishga (isrofgarchilikni kamaytirish va samaradorlikni oshirish) va kuchli moslashtirilgan javob berish imkoniyatlariga qarab harakatlanadi, natijada bemorlarga xavfsizroq, ishonchliroq va yaxshi diapazonli mahsulotlarni taqdim etadi{{5} buyrak kasalligining yakuniy-bosqichi.