Svařování a řezání jsou skutečně základem průmyslové výroby, tedy spojováním a tvarováním všech těch kovových dílů, které vidíme všude kolem nás. To, co kdysi začalo jako čistě ruční práce, se v průběhu času úplně změnilo. Dnešní provozy používají poměrně sofistikované automatické systémy, které zahrnují robotiku, technologie umělé inteligence a různé nástroje pro analýzu dat běžící v reálném čase. Moderní inteligentní svařovací a řezací zařízení jsou ve skutečnosti vybavena senzory a prvky strojového učení, které jim někdy umožňují samostatně rozhodovat, upravovat parametry za chodu podle potřeby a neustále kontrolovat kvalitu během celého procesu. Veškerá tato technologie otevírá cestu k tomu, co dnes lidé nazývají chytré továrny. Na těchto místech si různá zařízení neustále komunikují mezi sebou, čímž dochází ke zefektivnění výrobních linek a pracovníci jsou ušetřeni nebezpečných situací nebo opakujících se prací, které je postupně vyčerpávají.
Výroba se od dob čistě manuálních svařovacích a řezných operací dostala dlouhou cestu. V počátcích automatizace firmy začaly s jednoduchými mechanickými uspořádáními, která odlehčila fyzickou zátěž pracovníkům, ale stále vyžadovala neustálý dohled lidí. Dnes už vidíme sofistikované systémy v akci. Spolupracující roboti nyní spolupracují s lidskými pracovníky na výrobní ploše, algoritmy umělé inteligence nepřetržitě optimalizují probíhající procesy a podrobná analýza dat poskytuje manažerům přehled o kvalitě vyráběných výrobků. Výsledky mluví samy za sebe. Fakta, která zavedla chytrou svařovací technologii, obvykle zaznamenávají nárůst rychlosti výroby mezi 18 % až 22 %. Současně se výrazně zlepšuje konzistence výrobků a je potřeba mnohem méně opravovat chyby později.
Zásady stojící za průmyslem 4.0 opravdu posouvají vpřed to, jak podniky implementují inteligentní svařovací a řezací systémy ve svých továrnách. Tyto moderní konfigurace propojují vše dohromady tak, aby výrobci mohli provozovat chytřejší operace, které rychle reagují na cokoli, co se děje na výrobní ploše. Představte si to takto: když svařovací zařízení přistupují k IoT sítím, využívají cloudové úložiště pro historická data a spouštějí komplexní analytické nástroje, nakonec získají výrobní linky, které se téměř okamžitě opravují samy, když se něco změní. Některé systémy jsou nyní vybaveny technologií fúze senzorů, která detekuje drobné rozdíly v materiálech až do tloušťky půl milimetru! V takovém případě stroj automaticky provede úpravy, aby udržel kvalitu svaru na nejvyšší úrovni. Co to znamená pro podniky? Méně času stráveného opravami poruch, nižší účty za elektřinu, protože stroje pracují efektivněji, a výrobky pocházející z montážních linek, které vypadají přesně stejně, ať už jsou určeny pro automobily nebo kosmické lodě. Když o tom tak přemýšlíte, je to docela působivé.
Nejnovější pokroky v automatizaci svařování spojují umělou inteligenci a spolupracující roboty, kterým říkáme coboty, čímž vznikají mnohem flexibilnější výrobní prostory. Tradiční průmyslové roboty potřebují velké bezpečnostní ohraničení, ale coboty mohou pracovat přímo vedle lidí na pracovišti. Zvládají všechny ty nudné opakované svařovací úkoly s úžasnou přesností, někde kolem jedné desetiny milimetru. Tyto systémy jsou vybaveny chytrými kamerami, které rozpoznají, kde mají být svarové spoje, a poté automaticky upraví úhel a rychlost hořáku podle potřeby. Dílny, které tyto coboty s umělou inteligencí nasadily, pozorují i reálné výhody. Přestavby trvají zhruba poloviční dobu oproti dřívějšku a podle loňských průmyslových údajů o efektivitě odpadá přibližně o 30 % méně odpadu ve formě kovu. To, co tento systém činí tak úspěšným, je kombinace lidských pracovníků a chytrých strojů. Celý systém se dobře přizpůsobuje různým výrobním mixům, aniž by docházelo ke ztrátě kvality.
AI úplně změnilo svařovací roboty, proměnilo je z jednoduchých naprogramovaných strojů na mnohem chytřejší systémy, které dokážou během práce skutečně dělat rozhodnutí. Technologie neuronových sítí zpracovává různé druhy senzorických dat, jako jsou údaje o napětí oblouku, tepelné obrazy a informace o sledování švu, aby za chodu upravovala svařovací nastavení podle potřeby. Když dojde ke změnám v tloušťce materiálů, kvalitě přiléhání spojů nebo když teplo způsobuje deformace, tyto chytré systémy se automaticky vyrovnají, aby byla zachována kvalita svaru s vhodným průvarcem a estetickým tvarem sváru. Některé studie uvádějí, že svařování prováděné AI systémy je přijato již napoprvé zhruba v 99,7 % případů, zatímco u běžného automatizovaného svařování to činí pouze okolo 92 %, jak uvádí Manufacturing Technology Review z minulého roku. U složitých tvarů a situací, kdy se podmínky neustále mění, je tento druh samostatnosti opravdu důležitý, protože staré předem naprogramované dráhy robotů již nestačí.
Jeden z významných automobilových výrobců nedávno zavedl svařovací roboty s umělou inteligencí, aby vyřešil problémy s nekonstantní výrobou podvozků. Jejich systém využíval algoritmy hlubokého učení, které byly napájeny daty z přibližně 50 000 dřívějších svarů, aby určily optimální nastavení pro různé typy spojů. Přidali termovizi pro sledování šíření tepla po kovu a navíc technologii laserového skenování ke kontrole tvaru svářecích švů během jejich vzniku. Po zhruba půl roce provozu na výrobní lince došlo v závodě ke snížení problémů s pórovitostí téměř o 60 % a téměř veškerá dodatečná práce způsobená vadnými svary úplně vymizela. Zajímavé je, že umělá inteligence se v čase stále zdokonalovala. Začala postřehovat jemné odchylky v materiálech, na které si dříve nikdo nevšiml, a umožnila tak technikům upravit procesy ještě před vznikem problémů. Podle časopisu Automotive Production Quarterly z minulého roku to zvýšilo efektivitu zařízení přibližně o 22 %. Tento příklad ukazuje, proč chytrá svařovací technologie znamená tak velký význam pro továrny vyrábějící velké objemy, kde i malá zlepšení mohou znamenat výrazný rozdíl v kvalitě výrobků a rychlosti výroby.
Dílny dnes sbírají tuny dat prostřednictvím různých senzorů, strojů a kontrol kvality napříč celým provozem. Když výrobci tato data analyzují v reálném čase, získají mnohem jasnější představu o tom, co se děje během svařovacích prací a řezných procesů. To pomáhá zjistit, když se začnou věci odchylovat od normálu, ať už jde o nekonzistentní vstupní materiály, nebo o stroje, které nepracují podle očekávání. Podle odborných zpráv od Number Analytics z minulého roku firmy, které využívají takovou analýzu dat, obvykle dosahují zvýšení produktivity v rozmezí od 10 do asi 25 procent a celkově zlepšují efektivitu zařízení přibližně o 18 procent. Co však skutečně záleží, je převést všechna tato čísla na něco užitečného pro provozní manažery a techniky na pracovišti, aby mohli včas zaznamenat potenciální problémy a předejít tak nákladným výpadkům výroby nebo výrobkovým vadám později.
Pokud jde o automatické svařování, monitorování v reálném čase zásadně ovlivňuje kontrolu kvality. Systém poskytuje okamžitou zpětnou vazbu například o stabilitě oblouku, množství aplikovaného tepla a dostatečné průnikové hloubce kovu. Chytrá softwarová řešení dokážou rozpoznat vzory signalizující potenciální problémy se svařováním dlouho předtím, než se stanou skutečnými vadami, takže operátoři mohou včas upravit pracovní parametry. Dílny, které tuto technologii nasadily, hlásí přibližně o 13 procent méně neočekávaných výpadků a asi o 7 procent rychlejší výrobní cykly, a to bez újmy na konzistenci svarů. Nejlepší na tom je, že se problémy opravují okamžitě, nikoli až ve chvíli, kdy jsou odhaleny při konečné kontrole. Tento přístup výrazně snižuje náklady na dodatečné opravy a šetří materiály, které by jinak byly zničeny.
To, co většina lidí dnes nerealizuje ohledně svařování, není vlastně vůbec otázka nedostatku informací. Skutečný problém spočívá v tom, jak dát smysl všem datům, která shromažďujeme. Chytré analytické nástroje nyní používají techniky strojového učení k oddělení užitečných signálů od pozadí, přesně určují faktory, které nejvíce ovlivňují kvalitu svaru. Tyto pokročilé systémy řadí upozornění podle jejich závažnosti a dopadu, takže pracovníci se mohou soustředit na to, co opravdu záleží, místo aby se ztráceli v moři oznámení. Kombinací tepelných obrazů, detailů o svařovacím oblouku a znalosti různých materiálů tyto platformy poskytují cenné informace, které pomáhají zlepšit svařovací i řezací operace jako celek. Jsou navrženy tak, aby poskytovaly praktické rady na základě skutečných podmínek, nikoli jen prezentovaly hory čísel, které nikdo neví, jak interpretovat.
Dnešní svařovací zařízení využívají techniky strojového učení, které analyzují různé druhy senzorových dat, aby zjistily problémy již během procesu. Chytré algoritmy zpracovávají data z kamer sledujících taveninu, teplotních senzorů měřících kolísání teploty a zařízení monitorujících samotný svařovací oblouk. Tyto systémy detekují drobné nepravidelnosti dlouho předtím, než by jakákoli chyba mohla ovlivnit pevnost konečného výrobku. Jejich skutečnou hodnotu dále podtrhuje schopnost postupně se zlepšovat. Jak sbírají stále více dat z reálných výrobních sérií, začínají rozpoznávat vzory u různých materiálů a automaticky se přizpůsobují změnám podmínek na výrobní ploše. To umožňuje výrobcům udržovat vysoké standardy kvality napříč jednotlivými sériemi bez nutnosti neustálého dohledu techniků.
Chytré systémy svařování a řezání nyní využívají neuronové sítě k úpravě nastavení napětí, úrovně proudu a rychlosti pohybu hořáku po materiálu. Systém neustále sleduje dění v samotné tavné lázni a vyhodnocuje informace o oblouku, aby určil přesné množství energie, která musí být dodána, a kdy a kde má být materiál správně nanášen. Tento druh chytrého řízení skutečně snižuje běžné problémy při svařování, jako jsou drobné vzduchové bublinky (pórovitost) nebo oděrání kovu podél okrajů (podřez). Zároveň zlepšuje celkovou efektivitu procesu, čímž se snižuje pravděpodobnost nutnosti dodatečných oprav, což šetří čas i peníze ve výrobních provozech po celém světě.
Výrobci hlásí snížení předělávek o 37 % po zavedení optimalizace parametrů řízené umělou inteligencí (Journal of Intelligent Manufacturing 2020). Algoritmy strojového učení předpovídají optimální podmínky svařování pro konkrétní materiály a typy spojů a na základě historických výsledků postupně vylepšují své modely. Tato zpětná vazba postupně minimalizuje vady a zvyšuje výtěžnost v prvním průchodu.
Nedávné průlomy v oblasti chytrých svařovacích a řezacích technologií zahrnují systémy, které dokážou optimalizovat samy sebe pomocí metod učení s posilováním. Tyto stroje totiž během běžných údržbářských období nebo když není výroba na plném výkonu, experimentují s malými změnami svých parametrů. Samy přijdou na to, co funguje nejlépe, a nemusí je proto neustále ručně doladit inženýři. Klíčovou hodnotou tohoto přístupu je, že svařovací zařízení zůstávají přesná a efektivní i při práci s různými kovy, opotřebovanými nástroji nebo kolísajícími teplotami v dílně. Někteří výrobci hlásí až 30% zlepšení konzistence po nasazení těchto adaptivních systémů, i když výsledky se liší podle kvality původních trénovacích dat.
Dnešní chytré systémy svařování a řezání spojují více senzorů, aby mohly sloučit informace z různých zdrojů, jako je optické sledování, termografie a monitorování zvuku, do jednoho nepřetržitého systému zpětné vazby. Díky tomuto druhu integrace roboti mnohem lépe porozumí tomu, co se během svařovacích operací děje kolem nich. Detekují drobné změny v přiléhavosti spojovaných dílů, rozdíly v použitých materiálech a dokonce posuny v rozložení tepla po obrobku. Když tyto systémy zpracovávají všechny tyto různé zdroje dat současně pomocí sofistikovaných matematických modelů, automaticky upravují důležité parametry, jako je rychlost pohybu hořáku, elektrické nastavení a množství drátu přiváděného do svarové lázně. Jaký je výsledek? Méně vadných svarů a menší potřeba opravovat chyby později. To představuje významný rozdíl zejména při práci na přesných dílech potřebných pro letecké komponenty nebo automobily vycházející z výrobních linek, kde i sebemenší vady nejsou přijatelné.
Jakou roli hraje umělá inteligence v automatizaci svařování?
Umělá inteligence hraje klíčovou roli v automatizaci svařování tím, že umožňuje robotům na základě dat ze senzorů provádět rozhodnutí v reálném čase, dynamicky upravovat parametry a zlepšovat kontrolu kvality bez zásahu člověka.
Jak ovlivňují principy chytré výroby svařovací a řezací systémy?
Principy chytré výroby propojují systémy za účelem lepší integrace, což umožňuje svařovacím a řezacím zařízením pracovat efektivněji, snižovat energetické náklady a zvyšovat konzistenci výrobků.
Jaké výhody firmy zaznamenávají při používání inteligentních svařovacích systémů?
Firmy zaznamenávají zlepšení rychlosti výroby, vyšší konzistenci výrobků, méně chyb, nižší odpad materiálu a nižší náklady na elektřinu díky implementaci inteligentních svařovacích systémů vybavených umělou inteligencí a strojovým učením.
Jak analýza dat v reálném čase vylepšuje výrobní procesy?
Analýza dat v reálném čase zajišťuje transparentnost tím, že poskytuje okamžitý přehled o svařovacích a řezacích operacích, umožňuje operátorům rychle řešit problémy a tak zvyšuje produktivitu a efektivitu zařízení.
Aktuální novinky
EN
