John Deere kasutab Inteli tehisintellekti tehnoloogiat, et aidata lahendada vana ja kulukat probleemi tootmis- ja keevitusprotsessis.
Deere katsetab lahendust, mis kasutab arvutinägemist, et automaatselt leida oma tootmisüksustes automatiseeritud keevitusprotsessis levinud defekte.
John Deere'i ehitus- ja metsandusosakonna kvaliteedidirektor Andy Benko ütles: „Keevitamine on keeruline protsess. Sellel tehisintellekti lahendusel on potentsiaal aidata meil toota kvaliteetseid masinaid senisest tõhusamalt.“
„Uute tehnoloogiate kasutuselevõtt tootmises avab uusi võimalusi ja muudab meie arusaama protsessidest, mis pole aastaid muutunud.“
John Deere kasutab 52 tehases üle maailma gaasmetallkaarkeevitust (GMAW), et keevitada madala süsinikusisaldusega terast kõrgtugeva terasega masinate ja toodete valmistamiseks. Nendes tehastes tarbivad sajad robotkäed igal aastal miljoneid kroone keevitustraati.
Nii suure keevitusmahu juures on Deere'il kogemusi keevitusprobleemide lahenduste leidmisel ning ettevõte otsib alati uusi viise võimalike probleemide lahendamiseks.
Üks keevitustööstuses levinud väljakutseid on poorsus, kus keevismetalli õõnsused tekivad keevisõmbluse jahtumisel kinni jäänud õhumullide tõttu. Õõnsus nõrgestab keevitustugevust.
Traditsiooniliselt on GMAW-defektide tuvastamine käsitsi teostatav protsess, mis nõuab kõrgelt kvalifitseeritud tehnikuid. Varem ei olnud kogu tööstusharu katsed keevitusprotsessi ajal keevitusõmbluse poorsusega toime tulla alati edukad.
Kui need defektid leitakse tootmisprotsessi hilisemates etappides, tuleb kogu konstruktsioon ümber töödelda või isegi utiliseerida, mis võib tootjale olla hävitav ja kulukas.
Võimalus teha Inteliga koostööd, et kasutada tehisintellekti keevisõmbluse poorsuse probleemi lahendamiseks, on võimalus ühendada John Deere'i kaks põhiväärtust – innovatsioon ja kvaliteet.
„Soovime edendada tehnoloogiat, mis muudaks John Deere'i keevituskvaliteedi paremaks kui kunagi varem. See on meie lubadus oma klientidele ja nende ootused John Deere'i suhtes,“ ütles Benko.
Intel ja Deere ühendasid oma teadmised, et arendada integreeritud otsast lõpuni riist- ja tarkvarasüsteemi, mis suudab genereerida reaalajas teadmisi servast, ületades inimese taju taset.
Närvivõrgul põhineva arutlusmootori kasutamisel salvestab lahendus defektid reaalajas ja peatab automaatselt keevitusprotsessi. Automaatikasüsteem võimaldab Deere'il probleeme reaalajas parandada ja toota kvaliteetseid tooteid, mille poolest Deere on tuntud.
Inteli asjade interneti grupi asepresident ja tööstuslahenduste grupi tegevjuht Christine Boles ütles: „Deere kasutab tehisintellekti ja masinnägemist robotkeevituse levinud probleemide lahendamiseks.
„Inteli tehnoloogia ja nutika infrastruktuuri kasutuselevõtuga tehases on Deere'il head eeldused ära kasutada mitte ainult seda keevituslahendust, vaid ka teisi lahendusi, mis võivad tekkida osana ettevõtte laiemast Tööstus 4.0 ümberkujundamisest.“
Äärmiselt tehisintellektil põhinevat defektide tuvastamise lahendust toetab Intel Core i7 protsessor, see kasutab Intel Movidius VPU-d ja Intel OpenVINO tööriistakomplekti jaotusversiooni ning seda rakendatakse tööstusklassi ADLINK masinnägemise platvormi ja MeltTools keevituskaamera kaudu.
Esitatud järgmiselt: tootmine, uudised märksõnadega: tehisintellekt, deere, intel, john, tootmine, protsess, kvaliteet, lahendused, tehnoloogia, keevitamine, keevitamine
Robootika ja automatiseerimise uudised loodi 2015. aasta mais ja on nüüdseks üks enimloetud veebisaite selles kategoorias.
Palun kaaluge meie toetamist tasulise tellijaks hakkamise, reklaami ja sponsorluse kaudu või meie poe kaudu toodete ja teenuste ostmise või kõigi ülaltoodud meetodite kombinatsiooniga.
Veebisaiti ja sellega seotud ajakirju ning iganädalasi uudiskirju loob väike meeskond kogenud ajakirjanikke ja meediaspetsialiste.
Kui teil on ettepanekuid või kommentaare, võtke meiega julgelt ühendust mis tahes meie kontaktide lehel oleva e-posti aadressi kaudu.
Selle veebisaidi küpsiste seaded on seatud valikule „Luba küpsised”, et pakkuda teile parimat sirvimiskogemust. Kui jätkate selle veebisaidi kasutamist küpsiste seadeid muutmata või klõpsate allpool nuppu „Nõustu”, nõustute.
Postituse aeg: 28. mai 2021
