Სმარტ შედუღების ტექნოლოგიამ მნიშვნელოვნად შეცვალა საწარმოების მუშაობის პრინციპი, როდესაც ინტერნეტთან დაკავშირებულ სენსორებს უერთდება თვითონ მომეტრი კონტროლის სისტემები. მანქანები შეძლებენ შეცვალონ შედუღების ტემპერატურა და მოძრაობის სიჩქარე, რადგან ისინი აღიქვამენ მასალის სისქის მიკრო ცვლილებებს – დაახლოებით ნახევარ მილიმეტრამდე. ისინი ეს უწყვეტად აკეთებენ მუშაობის დროს, ამიტომ არ მოხდება იმის აუცილებლობა, რომ თანამშრომლებმა შეაჩერონ მთელი პროცესი პარამეტრების ხელით გადაყენებისთვის. საწარმოები აღნიშნავენ, რომ ეს შემოკლებული დრო შემდეგ დავალებებს შორის და ზოგადი წარმოების სიჩქარის გაზრდას იწვევს – დაახლოებით 18-დან 22 პროცენტამდე. განსაკუთრებით სასარგებლოა მაშინ, როდესაც ერთ ხაზზე ერთმანეთის გვერდი გვხვდება სხვადასხვა მასალისგან დამზადებული პროდუქტები.
Დღევანდელი შემხვედრი სადგურები increasingly იყენებენ თანამშრომლობით რობოტებს, ან კობოტებს, რომლებიც აღჭურვილი არის ხილვის სისტემებით, რომლებიც სამუშაო ზონებს აკონტროლებენ ყოველ ნახევარ წამში. ეს არ არის თქვენი ტიპიური სამრეწველო რობოტები უსაფრთხოების ბარიერების უკან. ახალი კობოტების მოდელები ფაქტობრივად ამცირებს სარეცხი სივრცის საჭიროებას დაახლოებით 40 პროცენტით, ხოლო ამავე დროს ასევე აკმაყოფილებს ISO-ს სტანდარტებს უსაფრთხო ოპერაციებისთვის. თუმცა რა აქცევს მათ ნამდვილად გამორჩეულებად, არის მათი სმარტ პროგრამირება. ხელოვნური ინტელექტის მიერ გზის დაგეგმვის მართვით, ეს მანქანები უპრობლემოდ გადადის სხვადასხვა ტიპის შემხვედრებს შორის. წარმოიდგინეთ, როგორ გადადის 2 მილიმეტრის სისქის მქონე მსუბუქი ავტომობილის სხეულის პანელებზე მცირე ზომის შემხვედრებიდან 12 მმ სისქის მქონე უფრო დიდ სტრუქტურულ ფოლადის შეერთებებზე, არავის საჭიროების გარეშე შეხების კომპიუტერთან ან კოდის ხელახლა დაწერის. ეს მოქნილობა ზოგავს დროს და ფულს მთელი წარმოების მასშტაბით.
Დღეს შედუღების სადგურები მხოლოდ მოწყობილობებზე მეტს წარმოადგენენ ინდუსტრია 4.0-ის ტექნოლოგიების წყალობით. თანამედროვე მოწყობილობების უმეტესობა ღრუბელთან არის დაკავშირებული და ცენტრალურ მონიტორინგის სისტემებზე სიმუშაობის სხვადასხვა მონაცემებს გადასცემს. ჩვენ ვსაუბრობთ 120-ზე მეტ სხვადასხვა მეტრიკაზე, როგორიცაა შედუღების რგოლის მუშაობის დროს სტაბილურობა და ლღობის შედეგად მეტალის გაფანტვის სიხშირე. მწარმოებლები, რომლებმაც ასეთი სისტემა შეიმუშავეს, აცხადებენ, რომ ელექტროდული თავის შეცვლა შეძლებენ დაახლოებით სამი მეორედით შეამცირონ ცვეთის პატერნების ანალიზის საშუალებით. ლოგიკურია, რადგან უმეტეს ქარხანას უკვე სურს თავიდან აიცილოს წარმოების გაუთვალისწინებელი შეჩერება. ეს მთელი კონცეფცია იდეალურად ერგება იმ მიზნებს, რომლებიც ბევრი ქარხანა სმს საჭიროების შესაბამისად განსაზღვრავს.
Ინტელექტუალური შედუღების და ჭრის ტექნოლოგიები ხელოვნური ინტელექტით ავტომატიზაციის საშუალებით უზრუნველყოფს წარმოების უმაღლეს სიზუსტეს. შედუღების ტრადიციული მეთოდების შეზღუდულობების გადალახვა ხდება რეალურ დროში მონაცემთა ანალიზის და თვით-კორექტირების მექანიზმების კომბინირებით.
Ხელოვნური ინტელექტით მუშა რობოტები შენარჩუნებენ ±0,1 მმ-იან პოზიციურ სიზუსტეს 10,000-ზე მეტი მიმდევრობითი ოპერაციის განმავლობაში, რაც აღმოფხვრის ადამიანური დაღლილობის ფაქტორებს. არკის სტაბილურობისა და სითბოს განაწილების უწყვეტი მონიტორინგი ამცირებს სიცარიელის დეფექტებს 58%-ით და ხელახლა დამუშავების ხარჯებს 32%-ით (RSI 2025 წლის ინდუსტრიის ანგარიში).
Მანქანური სწავლების ალგორითმები ანალიზებს მასალის სისქეს, შენადნობის შემადგენლობას და შეერთების გეომეტრიას, რათა გამოთვალოს იდეალური შედუღების პარამეტრები 0,8 წამში. ეს დინამიური კორექტირება ამაღლებს სააერო სივრცისთვის კრიტიკული შედუღებული შეერთებების საწვერ სიმტკიცეს 19%-ით შედარებით ფიქსირებული პროგრამის მქონე რობოტებთან.
Მრავალსპექტრალური იმიჯინგის სისტემები კონვოლუციურ ნეირონულ ქსელებთან (CNN) ერთად ამოიცნობს 0.2 მმ-ზე ნაკლები ზომის ზელებს, რომლებიც ადამიანის ინსპექტორისთვის უხილავია. გამოყენების შედეგები აჩვენებს დანალევის შემდგომ ინსპექციის დროში 94%-იან შემცირებას და 99.97%-იან სიზუსტეს დეფექტების იდენტიფიცირებაში (SL Industries-ის შემთხვევის შესწავლა).
Ქსელში ჩართული IoT სენსორები ერთდროულად აკონტროლებენ 14 ცვლადს, მათ შორის დამცავი აირის სისუფთავეს და ელექტროდის დეგრადაციას. პრედიქციული ალგორითმები იდენტიფიცირებული ხარისხის გადახრებს 2.3 წამით ადრე აწყდებიან, რაც საშუალებას აძლევს ავტომატურად შეუსწოროს პარამეტრები მომხმარებლის ჩარევის გარეშე.
1,2 მილიონ შედუღების გამოსახულებაზე დატრენინგებული ღრმა ნეირონული ქსელები ადგენს ობიექტურ ხარისხის საფუძვლებს, რაც ამცირებს ინსპექტორების წინასწარგადამზადებულობას ავტომობილების წარმოებისას. ადრეულმა მომხმარებლებმა შეამჩნიეს 67%-ით ნაკლები განმარტება შედუღების მორგებასთან დაკავშირებით და 41%-ით უფრო სწრაფი წარმოების დამტკიცება.
Ინტელექტუალური შედუღებისა და ჭრის სისტემები მოდერნიზებული საწარმოებისთვის პროდუქტიულობის ამაღლების საშუალებას წარმოადგენს. რობოტიზებული შედუღების სისტემები მუშაობს 24/7 დამღლელობის გარეშე — რაც დადასტურებულია 2024 წლის საწარმოო ავტომატიზაციის ანგარიშით, რომელმაც დაადგინა 50%-ით უფრო სწრაფი წარმოების სიჩქარე ტრადიციულ მეთოდებთან შედარებით.
Ეს სისტემები ზუსტად ანარჩუნებს რხევის ტრაექტორიებს და შედუღების პარამეტრებს ათასობით ციკლის განმავლობაში, რაც ამცირებს მორგების დროს 73%-ით მაღალი მიქსის წარმოების შემთხვევაში. რეალურ დროში მოწოდებული სენსორული ინფორმაციით წარმოების მონაწილეებს შეუძლიათ მიაღწიონ 98%-იან მოწყობილობათა მუშაობის დროს და შეამცირონ მიწოდების ვადები 32–50%-ით ავტომობილებისა და ავიაკოსმოსის გამოყენებებში.
2023 წლის ინდუსტრიული რობოტექნიკის შესახებ კვლევამ გამოავლინა, რომ კობოტებზე დაფუძნებული შედუღების უჯრედები ენერგიის მოხმარებას 28%-ით და წარმოების ხარჯებს 85%-ით ამცირებს ოპტიმალური მასალების გამოყენების შედეგად. ადაპტური ალგორითმები შეადგენს 17%-ით ნაკლებ შევსებული ლითონის ნარჩენებს ISO 3834-2 ხარისხის სტანდარტების შესაბამისად.
Შემდეგი თაობის შედუღების რობოტები ინსტრუმენტის მარშრუტის თავიდან პროგრამირებას 90 წამზე ნაკლებ დროში ასრულებს ინტუიციური სწავლების პანელის ინტერფეისის საშუალებით. ხილვით მართვადი სისტემები ავტომატურად არეგულირებენ ±5მმ ნაწილის განსხვავებებს, რაც აღმოფხვრის ხელით კალიბრების აუცილებლობას პროდუქტის შეცვლის დროს.
Ინტელექტუალური შედუღების და ჭრის სისტემები უზრუნველყოფს უპრეცედენტო სიზუსტეს წარმოებაში, ხელოვნური ინტელექტით დაფუძნებული ავტომატიზაციის საშუალებით. შემთხვევითი მონაცემების ანალიზის და თვით-შესწორებელი მექანიზმების კომბინირებით, ეს სისტემები აძლევს წინააღმდეგობას ტრადიციული შედუღების მეთოდების შეზღუდვებს.
Მილიმეტრული ტალღის რადარი თერმულ სენსორებთან ერთად ამოიცნობს პრობლემებს, როგორიცაა გაზის დატეხილობა და გადახურების სიტუაციები. შეაერთეთ ეს მანქანური სწავლის ალგორითმებთან, რომლებიც ერთდროულად ანალიზებენ დაახლოებით თოთხმეტ ცვლადს, მათ შორის დამცველი გაზის სისუფთავეს, ლღობის დონეს და ელექტროდის დეგრადაციას. პრევენტიული ალგორითმები აღნიშნავს შესაძლო ხარისხის გადახრებს 2,3 წამით მათ მოხდენამდე, რაც საშუალებას აძლევს ავტომატურად შეისწოროს პარამეტრები ადამიანის ჩარევის გარეშე.
Ახალგაზრდა ML მოდელები ანალიზის საფუძველზე თერმული ხელმოწერებისა და დნობის ტევის ქცევის საფუძველზე რეალურ დროში აკორექტირებს ძაბვას, მოძრაობის სიჩქარეს და აირის დინებას. ადრეულმა მომხმარებლებმა მოახდინეს 18%-ით ნაკლები შეწყვეტის შესახებ შეტყობინება სტატიკური სისტემების შედარებით.
1,2 მილიონ შედუღების სურათზე დატრენინგებული ღრმა ნეირონული ქსელები ქმნიან ობიექტურ ხარისხის საზომ მაჩვენებლებს. გამოყენების შედეგად შედუღების შემდგომი შემოწმების დრო 94%-ით შემცირდა, ხოლო დეფექტების გამოვლენის სიზუსტე 99,97%-მდე მიაღწია. ადრეულმა მომხმარებლებმა 67%-ით ნაკლები გარანტიული პრეტენზია შეწყვეტილი შედუღების შესახებ და 41%-ით უფრო სწრაფი წარმოების დამტკიცება მოახდინეს.
IoT სენსორებით აღჭურვილი შედუღების ძაბვის წყაროები სვავენ ვიბრაციის და დენის რყევის მონაცემებს ციფრულ ანალოგებში, რაც 92%-იანი სიზუსტით პროგნოზირებს ელექტროდის ცვეთას ვარაუდებული გამართულებიდან 48 საათით ადრე. მწარმოებლები, რომლებიც იყენებენ ამ ფუნქციებს, აღნიშნავენ მომსახურების შეჩერების და ექსპლუატაციის შეფერხებების მნიშვნელოვან შემცირებას.
Ახალგაზრდა ML მოდელები ანალიზის საფუძველზე თერმული ხელმოწერებისა და დნობის ტევის ქცევის საფუძველზე რეალურ დროში აკორექტირებს ძაბვას, მოძრაობის სიჩქარეს და აირის დინებას. ადრეულმა მომხმარებლებმა მოახდინეს 18%-ით ნაკლები შეწყვეტის შესახებ შეტყობინება სტატიკური სისტემების შედარებით.
Მაღალი ზრდის ავტომობილების კომპანია განაცხადა, რომ ხელოვნური ინტელექტით მოძრავი ხედვის სისტემები, რომლებიც ანალიზებენ 500-ზე მეტ შედუღების წერტილს ყოველ შასიზე, შეიძლება მილიწამებში განსაზღვროს ნაღვლის და არასრული შედუღების დეფექტები, რაც ადგილს იკავებს სამ საათიან ხელით შემოწმებას ყოველ ცვლაში.
Ჰიბრიდული სისტემის გამოყენებით, რომელიც აერთიანებს სენსორებს, ადაპტურ კონტროლებს და რეალურ დროში უკუკავშირს, მთავარმა მძიმე მანქანების წარმოებელმა კომპანიამ გაორმაგა წარმოების მაჩვენებელი. ეს უნაგირი სისტემები ხელახლა პროგრამირების ამოცანებს 90 წამზე ნაკლებ დროში ასრულებდა, რის შედეგადაც თითოეული უნიკალური შედუღების კონფიგურაციისთვის გადართვის ხარჯები 190 დოლარით შემცირდა.
Სველდინგის ავტომატიზაციაში ციფრული ანალოგების გამოყენებით პროგნოზირებადი შენარჩუნების პრაქტიკის აღება საშუალებას იძლევა წინასწარ განსაზღვროს მოწყობილობების ხარვეზები. IoT სენსორების მეშვეობით სველდინგის ძაბვის წყაროების რეალურ დროში მონიტორინგი, რომლებიც აგზავნიან ვიბრაციისა და დენის რყევის მონაცემებს, საშუალებას იძლევა 92%-იანი სიზუსტით წინასწარ განსაზღვროს ელექტროდის ცვეთა 48 საათის განმავლობაში. ეს მნიშვნელოვანი გაუმჯობესება ამცირებს გაუთვალისწინებელ შეჩერებებს, ამაღლებს პროდუქტიულობას და შეიძლება შეამციროს გარანტიით დაცული პრეტენზიები.
Ინტელექტუალური სველდინგისა და ჭრის ტექნოლოგია აერთიანებს რეალურ დროში მონაცემთა ანალიზს, თვით-შესწორებელ მექანიზმებს, ხელოვნურ ინტელექტს და თანამშრომლობის რობოტებს (კობოტებს), რათა მიიღოს მაღალი სიზუსტე, ხარისხი და მუდმივობა წარმოებაში.
Კობოტები ამცირებენ სამუშაო სივრცის საჭიროებას დაახლოებით 40%-ით, ხოლო ასევე აკმაყოფილებენ ISO-ის უსაფრთხოების სტანდარტებს. ხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილი, ისინი უზრუნველყოფენ მარშრუტის გეგმარების მოქნილობას, რაც ზრდის ეფექტიანობას და ადაპტაციის უნარს.
Მრავალსპექტრალური იმიჯინგისა და ღრმა სწავლის მოდელების მსგავსი, ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული სისტემები უზრუნველყოფს დეფექტების მაღალ აღმოჩენის სიზუსტეს და შეამცირებს შემოწმების დროს იმ დეფექტების გამოვლენით, რომლებიც ადამიანის მიერ შეუნიშნავია.
Რობოტიზებული შედუღების სისტემები ამატებს პროდუქტიულობას, რადგან ისინი მუშაობენ 24/7 დამღლელობის გარეშე. ისინი ამცირებენ მორგების დროს და წარმოების ხარჯებს, ხოლო შედუღების ხარისხს და ერთგვაროვნებას კი ამაღლებს.
Industry 4.0 ტექნოლოგიის საშუალებით თანამედროვე შედუღების სისტემები შეძლებენ შედეგების მონაცემების გადაცემას ცენტრალურ მონიტორინგის სისტემებში, რაც საშუალებას აძლევს წარმოებელებს ანალიზი გაუწიონ ტენდენციებს, ოპტიმიზაცია გაუკეთონ წარმოების პროცესებს, შეამცირონ შეჩერებები და გაუმჯობინონ საწარმოს ეფექტიანობა.