ວິທີການຍົກສູງລະບົບເຄື່ອງຈັກໃນໂຮງງານດ້ວຍການເຊື່ອມແລະຕັດຢ່າງອັດສະລິຍະ?

ການພັດທະນາຂອງລະບົບເຄື່ອງຈັກໃນໂຮງງານຜ່ານການເຊື່ອມແລະຕັດຢ່າງສະຫຼາດ

ເຂົ້າໃຈ "ການເຊື່ອມ ແລະ ການຕັດ" ເປັນພື້ນຖານສຳລັບລະບົບເຄື່ອງຈັກຂັ້ນສູງ

ການເຊື່ອມແລະຕັດແມ່ນສິ່ງທີ່ສຳຄັນຫຼາຍໃນວຽກງານຜະລິດອຸດສາຫະກໍາ, ເຊິ່ງພື້ນຖານແມ່ນການເຊື່ອມຕໍ່ ແລະ ຮູບຮ່າງຂອງຊິ້ນສ່ວນໂລຫະຕ່າງໆທີ່ພວກເຮົາເຫັນຢູ່ທົ່ວໄປ. ສິ່ງທີ່ເລີ່ມຕົ້ນຈາກການເຮັດວຽກແບບຄົນເຮັດມືເທົ່ານັ້ນໃນອະດີດ ໄດ້ປ່ຽນແປງໄປຢ່າງສິ້ນເຊີງຕະຫຼອດໄລຍະເວລາ. ປັດຈຸບັນ, ຮ້ານງານຕ່າງໆໃຊ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ຄ່ອນຂ້າງຊັບຊ້ອນ ໂດຍນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີຫຸ່ນຍົນ, ປັນຍາປະດິດ (AI), ແລະ ເຄື່ອງມືວິເຄາະຂໍ້ມູນຕ່າງໆທີ່ດຳເນີນການແບບເວລາຈິງ. ອຸປະກອນການເຊື່ອມ ແລະ ຕັດອັດສະຈັກສະໄໝໃໝ່ ມີການຕິດຕັ້ງເຊັນເຊີ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງ (machine learning) ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ມັນສາມາດຕັດສິນໃຈດ້ວຍຕົນເອງໄດ້ບາງຄັ້ງ, ປັບແຕ່ງຄ່າຕ່າງໆໃນທັນທີເມື່ອຈຳເປັນ, ແລະ ຢູ່ໃນຂະບວນການກວດກາຄຸນນະພາບຢູ່ສະເໝີ. ເຕັກໂນໂລຊີທັງໝົດນີ້ ກຳລັງເປີດທາງໄປສູ່ສິ່ງທີ່ຄົນເຂົາເອີ້ນວ່າ 'ໂຮງງານອັດສະຈັກ' ດຽວນີ້. ໃນສະຖານທີ່ເຫຼົ່ານີ້, ເຄື່ອງຈັກຕ່າງໆສາມາດສື່ສານກັນຢູ່ສະເໝີ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ເສັ້ນຜະລິດການມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະ ຊ່ວຍໃຫ້ພະນັກງານຫຼີກລ້ຽງຈາກສະຖານະການອັນຕະລາຍ ຫຼື ວຽກງານຊ້ຳໆທີ່ເຮັດໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເມື່ອຍລ້ຳໄປຕາມການ.

ຈາກການເຮັດວຽກແບບຄົນເຮັດມື ໄປສູ່ການອັດຕະໂນມັດໃນການຜະລິດອຸດສາຫະກໍາ

ການຜະລິດໄດ້ພັດທະນາມາຫຼາຍຕັ້ງແຕ່ໃນຊ່ວງເວລາທີ່ການເຊື່ອມ ແລະ ການຕັດທຳດ້ວຍມືຢ່າງສິ້ນເຊີງ. ໃນຊ່ວງເລີ່ມຕົ້ນຂອງການເຮັດໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດ, ບໍລິສັດເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຕັ້ງຄ່າເຄື່ອງຈັກພື້ນຖານທີ່ຊ່ວຍບັນເທົາພຶດຕິກຳທາງດ້ານຮ່າງກາຍຂອງພະນັກງານ ແຕ່ຍັງຕ້ອງການໃຫ້ມະນຸດຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ເມື່ອກ້າວໄປສູ່ປັດຈຸບັນ, ພວກເຮົາເຫັນລະບົບທີ່ຊັບຊ້ອນກຳລັງເຮັດວຽກ. ຫຸ່ນຍົນຮ່ວມມື (Collaborative robots) ຕອນນີ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບພະນັກງານໃນເຂດຜະລິດ, ລະບົບ AI ປັບປຸງຂະບວນການຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນຂະນະທີ່ກຳລັງດຳເນີນການ, ແລະ ການວິເຄາະຂໍ້ມູນລະອຽດໃຫ້ຂໍ້ມູນແກ່ຜູ້ຈັດການກ່ຽວກັບປະສິດທິພາບຂອງການຜະລິດ. ຜົນໄດ້ຮັບກໍ່ເວົ້າເອງ. ໂຮງງານຜະລິດທີ່ໄດ້ນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີການເຊື່ອມອັດສະລິຍະພາບ ມັກຈະເຫັນຄວາມໄວໃນການຜະລິດເພີ່ມຂຶ້ນຈາກ 18% ຫາ 22%. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຜະລິດຕະພັນກໍ່ດີຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແລະ ມີຄວາມຕ້ອງການໃນການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດຫຼັງຈາກນັ້ນໜ້ອຍລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ການຜະລິດອັດສະລິຍະພາບ ແລະ ອຸດສາຫະກຳ 4.0: ສົ່ງເສີມຄວາມຕ້ອງການການເຊື່ອມ ແລະ ຕັດອັດສະລິຍະພາບ

ຫຼັກການທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຂອງອຸດສາຫະກໍາ 4.0 ແມ່ນກໍາລັງກະຕຸ້ນໃຫ້ບໍລິສັດຕ່າງໆນໍາໃຊ້ລະບົບການເຊື່ອມ ແລະ ຕັດອັດສະລິຍະພາບໃນໂຮງງານຂອງພວກເຂົາຢ່າງກ້າວຫນ້າ. ລະບົບທີ່ທັນສະໄໝເຫຼົ່ານີ້ເຊື່ອມຕໍ່ທຸກຢ່າງເຂົ້າກັນ ເພື່ອໃຫ້ຜູ້ຜະລິດສາມາດດໍາເນີນການຜະລິດໄດ້ຢ່າງສະຫຼາດ ແລະ ສາມາດປັບໂຕໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວຕໍ່ສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນແຕ່ລະວັນຢູ່ໃນໂຮງງານ. ພິຈາລະນາແບບນີ້: ເມື່ອເຄື່ອງເຊື່ອມຖືກເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄືອຂ່າຍ IoT, ເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນເກົ່າຈາກພື້ນທີ່ເກັບຂໍ້ມູນໃນເມກ (cloud storage), ແລະ ນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືວິເຄາະທີ່ຊັບຊ້ອນ, ພວກເຂົາຈະໄດ້ຮັບສາຍການຜະລິດທີ່ສາມາດແກ້ໄຂຕົນເອງໄດ້ເກືອບທັນທີທີ່ມີການປ່ຽນແປງເກີດຂຶ້ນ. ປັດຈຸບັນລະບົບບາງຢ່າງມາພ້ອມກັບເຕັກໂນໂລຊີການລວມເຊັນເຊີ (sensor fusion) ທີ່ສາມາດຈັບຄວາມແຕກຕ່າງນ້ອຍໆໃນວັດສະດຸໄດ້ລົງໄປເຖິງຄວາມໜາເຄິ່ງມິນລິແມັດ! ເມື່ອເກີດເຫດການນີ້, ເຄື່ອງຈັກຈະປັບຕົວເອງເພື່ອຮັກສາຄຸນນະພາບການເຊື່ອມໃຫ້ຢູ່ໃນລະດັບທີ່ດີທີ່ສຸດ. ທັງໝົດນີ້ໝາຍເຖິງຫຍັງສໍາລັບທຸລະກິດ? ເວລາທີ່ໃຊ້ໃນການແກ້ໄຂບັນຫາຈະຫຼຸດລົງ, ຄ່າໄຟຟ້າຈະຖືກລົງເນື່ອງຈາກເຄື່ອງຈັກດໍາເນີນງານຢ່າງມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະ ຜະລິດຕະພັນທີ່ອອກຈາກສາຍການຜະລິດຈະມີຮູບລັກສະນະຄືກັນທຸກອັນ ບໍ່ວ່າຈະຜະລິດສໍາລັບລົດຍົນ ຫຼື ຍານອາວະກາດ. ມັນເປັນເລື່ອງທີ່ດີເລີດຫຼາຍເມື່ອທ່ານຄິດເຖິງມັນ.

ໂຣບິກທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍປັນຍາປະດິດ: ຂັບເຄື່ອນລະບົບການເຊື່ອມແລະຕັດທີ່ເຮັດວຽກດ້ວຍຕົນເອງ

ການຜະສົມຜະສານລະຫວ່າງ AI ແລະ ຫຸ່ນຍົນຮ່ວມມືໃນການເຊື່ອມອັດຕະໂນມັດ

ການກ້າວໜ້າລ້າສຸດໃນການເຊື່ອມໂລຫະແບບອັດຕະໂນມັດ ໄດ້ນຳເອົາປັນຍາປະດິດຂອງຄົນ ແລະ ຫຸ່ນຍົນຮ່ວມມືທີ່ພວກເຮົາເອີ້ນວ່າ ຄອບອດ (cobots) ມາຮວມກັນ, ເຮັດໃຫ້ເກີດເປັນເຄື່ອງຈັກທີ່ຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍຂຶ້ນ. ຫຸ່ນຍົນອຸດສາຫະກໍາແບບດັ້ງເດີມຕ້ອງການກະບອກປ້ອງກັນຄວາມປອດໄພຂະໜາດໃຫຍ່ລ້ອມຮອບ, ແຕ່ວ່າ ຄອບອດ (cobots) ສາມາດເຮັດວຽກຢູ່ຂ້າງຄົນໂດຍກົງໃນເວັບໄຊ. ພວກມັນສາມາດຈັດການວຽກງານການເຊື່ອມທີ່ຊ້ຳຊ້ອນແບບນີ້ດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ດີເລີດ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ພາຍໃນຂອບເຂດ 0.1 ມິນລິເມດ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ມາພ້ອມກັບກ້ອງສະຕິປັນຍາທີ່ສາມາດຈັບຈຸດທີ່ຕ້ອງການເຊື່ອມ, ຫຼັງຈາກນັ້ນຈຶ່ງປັບມຸມ ແລະ ຄວາມໄວຂອງເຄື່ອງເຊື່ອມຕາມຄວາມເໝາະສົມ. ຮ້ານທີ່ໄດ້ນຳໃຊ້ຄອບອດ (cobots) ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ເຫຼົ່ານີ້ກໍ່ກຳລັງເຫັນຜົນປະໂຫຍດທີ່ແທ້ຈິງ. ການປ່ຽນແປງໃຊ້ເວລາເກືອບຈະຫຼຸດລົງເຄິ່ງໜຶ່ງຂອງເວລາທີ່ຜ່ານມາ, ແລະ ມີຊິ້ນສ່ວນເຫຼືອທີ່ຖືກຂວ້າງທິ້ງໜ້ອຍລົງປະມານ 30% ຕາມຕົວເລກປະສິດທິພາບຂອງອຸດສາຫະກໍາປີກາຍ. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ລະບົບນີ້ດີກໍ່ຄື ການປະສົມປະສານລະຫວ່າງແຮງງານຄົນ ແລະ ເຄື່ອງຈັກອັດສະຈັກ. ລະບົບທັງໝົດສາມາດປັບຕົວໄດ້ດີຕໍ່ກັບການປ່ຽນແປງຂອງຜະລິດຕະພັນຕ່າງໆ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຖອຍຫຼັງດ້ານມາດຕະຖານຄຸນນະພາບ.

ປັນຍາປະດິດໃນຫຸ່ນຍົນເຊື່ອມທີ່ເຮັດໃຫ້ສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ

AI ໄດ້ປ່ຽນແປງຫຸ່ນຍົນເຊື່ອມຢ່າງສິ້ນເຊີງ, ຈາກເຄື່ອງຈັກທີ່ຖືກຂຽນໂປຣແກຣມງ່າຍໆ ເປັນສິ່ງທີ່ສະຫຼາດກວ່າ ເຊິ່ງສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ໃນຂະນະທີ່ກຳລັງເຮັດວຽກ. ໂມເດລ໌ເຄືອຂ່າຍປະສາດຈະດຳເນີນການຂໍ້ມູນເຊັນເຊີຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ຄ່າການອ່ານໄຟຟ້າສ່ວນເກີນ, ຮູບພາບຄວາມຮ້ອນ, ແລະ ຂໍ້ມູນຕິດຕາມເສັ້ນຕໍ່ ເພື່ອປັບການຕັ້ງຄ່າການເຊື່ອມໃນທັນທີຕາມຄວາມຈຳເປັນ. ໃນເວລາທີ່ມີການປ່ຽນແປງຄວາມຫນາຂອງວັດສະດຸ, ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງຂໍ້ຕໍ່, ຫຼື ໃນເວລາທີ່ຄວາມຮ້ອນເລີ່ມເຮັດໃຫ້ເກີດການບິດເບືອນ, ລະບົບສະຫຼາດເຫຼົ່ານີ້ຈະປັບຕົວເອງອັດຕະໂນມັດ ເພື່ອຮັກສາຄຸນນະພາບຂອງການເຊື່ອມ ໃຫ້ມີການເຂົ້າເຖິງຢ່າງຖືກຕ້ອງ ແລະ ຮູບຮ່າງເສັ້ນເຊື່ອມທີ່ດີ. ບາງການສຶກສາຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ ການເຊື່ອມໂດຍລະບົບ AI ມີອັດຕາການຍອມຮັບໃນຄັ້ງທຳອິດສູງເຖິງ 99.7% ໃນຂະນະທີ່ການເຊື່ອມອັດຕະໂນມັດທົ່ວໄປມີພຽງ 92% ຕາມວາລະສານ Manufacturing Technology Review ຈາກປີກາຍ. ສຳລັບຮູບຮ່າງທີ່ສັບສົນ ແລະ ສະຖານະການທີ່ເງື່ອນໄຂມີການປ່ຽນແປງຢູ່ສະເີ, ຄວາມເປັນອິດສະຫຼະນີ້ມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ ເນື່ອງຈາກເສັ້ນທາງຫຸ່ນຍົນທີ່ຖືກຂຽນໂປຣແກຣມໄວ້ແຕ່ດົນນີ້ ບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ອີກຕໍ່ໄປ.

ກໍລະນີສຶກສາ: ການປັບປຸງຄວາມສອດຄ່ອງຂອງການເຊື່ອມໃນການຜະລິດລົດຍົນ

ຜູ້ຜະລິດລົດໄຟຄົນໃຫຍ່ລາຍໜຶ່ງໄດ້ນຳສະເໜີຫຸ່ນຍົນເຊື່ອມທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍປັນຍາປະດິດຕະພາບ (AI) ເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້ ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາການປະສົມປະສານໂຕຖັງທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ. ລະບົບຂອງພວກເຂົາອີງໃສ່ອະລະກິດສຳລັບການຮຽນຮູ້ເລິກ (deep learning algorithms) ທີ່ໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຈາກການເຊື່ອມກ່ອນໜ້າມາແລ້ວປະມານ 50,000 ຄັ້ງ ເພື່ອຊອກຫາການຕັ້ງຄ່າທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບຂໍ້ຕໍ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ພວກເຂົາໄດ້ເພີ່ມເຕີມເຕັກໂນໂລຢີການຖ່າຍຮູບຄວາມຮ້ອນເພື່ອຕິດຕາມການແຜ່ກະຈາຍຄວາມຮ້ອນໃນແຜ່ນໂລຫະ ພ້ອມທັງເຕັກໂນໂລຢີການສະແກນດ້ວຍເລເຊີເພື່ອກວດກາຮູບຮ່າງຂອງເສັ້ນເຊື່ອມໃນຂະນະທີ່ກຳລັງຖືກສ້າງຂຶ້ນ. ຫຼັງຈາກປະມານເຄິ່ງປີໃນເຂດພື້ນທີ່ຜະລິດ, ໂຮງງານໄດ້ເຫັນບັນຫາຮູພຸ່ມ (porosity issues) ຫຼຸດລົງເກືອບ 60%, ແລະ ວຽກເພີ່ມເຕີມທີ່ຕ້ອງການຫຼັງຈາກການເຊື່ອມທີ່ບໍ່ດີກໍ່ຫາຍໄປຢ່າງສິ້ນເຊີງ. ສິ່ງທີ່ໜ້າສົນໃຈກໍຄື AI ຍັງຄົງສືບຕໍ່ດີຂຶ້ນຕະຫຼອດເວລາ. ມັນສາມາດຈັບເອົາຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ລະອຽດອ່ອນໃນວັດສະດຸທີ່ບໍ່ມີໃຜສັງເກດເຫັນມາກ່ອນ, ເຮັດໃຫ້ເທັກນິກຊ່ານສາມາດປັບປຸງຂະບວນການກ່ອນທີ່ບັນຫາຈະເກີດຂຶ້ນ. ສິ່ງນີ້ໄດ້ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງອຸປະກອນຂຶ້ນປະມານ 22% ຕາມລາຍງານຈາກ Automotive Production Quarterly ປີກາຍ. ການເບິ່ງຕົວຢ່າງນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເປັນຫຍັງເຕັກໂນໂລຢີການເຊື່ອມອັດສະຈັກຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍສຳລັບໂຮງງານຜະລິດທີ່ຜະລິດປະລິມານຫຼາຍ ເຊິ່ງການປັບປຸງນ້ອຍໆກໍສາມາດເຮັດໃຫ້ມີຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງໃນຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນ ແລະ ຄວາມໄວໃນການຜະລິດ.

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງສຳລັບຂະບວນການຜະລິດທີ່ມີປັນຍາຫຼາຍຂຶ້ນ

ການນຳໃຊ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງໃນການຜະລິດເພື່ອໃຫ້ຂະບວນການມີຄວາມໂປ່ງໃສ

ຮ້ານຜະລິດໃນມື້ນີ້ເກັບຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຜ່ານເຊັນເຊີ, ເຄື່ອງຈັກ, ແລະ ການກວດກາຄຸນນະພາບຕ່າງໆ ທີ່ແຜ່ກະຈາຍໄປທົ່ວການດໍາເນີນງານຂອງພວກເຂົາ. ເມື່ອຜູ້ຜະລິດວິເຄາະຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ໃນທັນທີ, ພວກເຂົາຈະໄດ້ຮັບຮູບພາບທີ່ຊັດເຈນຂຶ້ນຫຼາຍກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນຂະນະທີ່ກໍາລັງເຊື່ອມ ຫຼື ຕັດ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດກວດພົບໄດ້ທັນເວລາວ່າເມື່ອໃດສິ່ງຕ່າງໆເລີ່ມຜິດພາດ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນວັດສະດຸທີ່ເຂົ້າມາບໍ່ສອດຄ່ອງ ຫຼື ເຄື່ອງຈັກບໍ່ໄດ້ປະຕິບັດຕາມທີ່ຄາດຫວັງ. ຕາມລາຍງານຂອງອຸດສາຫະກໍາຈາກ Number Analytics ປີກາຍນີ້, ບັນດາບໍລິສັດທີ່ນໍາໃຊ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວໂດຍທົ່ວໄປຈະເຫັນການເພີ່ມຂຶ້ນດ້ານຜົນງານຢູ່ໃນລະດັບ 10 ຫາ 25 ເປີເຊັນ, ພ້ອມກັບການເພີ່ມຂຶ້ນປະມານ 18% ໃນປະສິດທິພາບຂອງອຸປະກອນໂດຍລວມ. ແຕ່ສິ່ງທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດກໍຄື ການປ່ຽນຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານັ້ນໃຫ້ເປັນຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບຜູ້ຈັດການໂຮງງານ ແລະ ຊ່າງເຕັກນິກໃນສະຖານທີ່ ເພື່ອໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດກວດພົບບັນຫາທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນໄດ້ໃນເວລາທີ່ຍັງທັນເວລາ ເພື່ອຫຼີກລ່ຽງການຢຸດການຜະລິດທີ່ເສຍຄ່າ ຫຼື ຜະລິດຕະພັນທີ່ບົກຜ່ອງໃນອະນາຄົດ.

ຜົນກະທົບຂອງການຕິດຕາມ ແລະ ການວິເຄາະໃນທັນທີຕໍ່ຄຸນນະພາບການເຊື່ອມອັດຕະໂນມັດ

ໃນການເຊື່ອມອັດຕະໂນມັດ, ການຕິດຕາມແບບເວລາຈິງມີຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ. ລະບົບຈະໃຫ້ຂໍ້ມູນກັບຄືນທັນທີກ່ຽວກັບສິ່ງຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ຄວາມໝັ້ນຄົງຂອງສ່ວນທີ່ເຊື່ອມ, ຈຳນວນຄວາມຮ້ອນທີ່ກຳລັງຖືກນຳໃຊ້, ແລະ ວ່າໂລຫະໄດ້ເຂົ້າໄປໃນຊິ້ນງານຢ່າງຖືກຕ້ອງຫຼືບໍ່. ຊອບແວອັດສະຈັກສາມາດຈັບຮູບແບບທີ່ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງບັນຫາການເຊື່ອມທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນກ່ອນທີ່ມັນຈະກາຍເປັນຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ແທ້ຈິງ, ສະນັ້ນຜູ້ດຳເນີນງານສາມາດປັບຄ່າຕ່າງໆລ່ວງໜ້າໄດ້. ຮ້ານທີ່ໄດ້ນຳເອົາເຕັກໂນໂລຊີນີ້ມາໃຊ້ລາຍງານວ່າມີການຢຸດເຊົາທີ່ບໍ່ຄາດຄິດຫຼຸດລົງປະມານ 13 ເປີເຊັນ ແລະ ວົງຈອນການຜະລິດໄວຂຶ້ນປະມານ 7 ເປີເຊັນ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເສຍສະລະຄວາມສອດຄ່ອງຂອງການເຊື່ອມ. ສ່ວນທີ່ດີທີ່ສຸດ? ບັນຫາຈະຖືກແກ້ໄຂທັນທີແທນທີ່ຈະລໍຖ້າຈົນການກວດກາສຸດທ້າຍຈຶ່ງຈະພົບພວກມັນໃນເວລາຕໍ່ມາ. ວິທີການນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການເຮັດວຽກຄືນໃໝ່ທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງ ແລະ ປະຢັດວັດສະດຸທີ່ອາດຈະຖືກເສຍໄປ.

ການແກ້ໄຂຄວາມຂັດແຍ້ງ: ຂໍ້ມູນທີ່ອຸດົມສົມບູນ ເທິຍບົດຮຽນທີ່ສາມາດນຳໄປປະຕິບັດໄດ້ໃນດ້ານການເຊື່ອມ

ສິ່ງທີ່ຄົນສ່ວນຫຼາຍບໍ່ຮູ້ກ່ຽວກັບການເຊື່ອມໃນມື້ນີ້ ບໍ່ແມ່ນການຂາດຂໍ້ມູນເລີຍ. ບັນຫາທີ່ແທ້ຈິງຢູ່ທີ່ການຕີຄວາມໝາຍຂໍ້ມູນທັງໝົດທີ່ພວກເຮົາເກັບກໍາ. ເຄື່ອງມືວິເຄາະອັດສະລິຍະທີ່ມີປັນຍາໃຊ້ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອແຍກສັນຍານທີ່ເປັນປະໂຫຍດອອກຈາກສຽງລົບ, ແລະຊີ້ໃຫ້ເຫັນຢ່າງແນ່ນອນວ່າປັດໄຈໃດມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄຸນນະພາບການເຊື່ອມຫຼາຍທີ່ສຸດ. ລະບົບຂັ້ນສູງເຫຼົ່ານີ້ຈັດລໍາດັບການແຈ້ງເຕືອນຕາມລະດັບຄວາມຮ້າຍແຮງ ແລະ ຜົນກະທົບ, ສະນັ້ນຜູ້ເຮັດວຽກສາມາດສຸມໃສ່ສິ່ງທີ່ສໍາຄັນແທ້ໆ ແທນທີ່ຈະຫຼົງທາງໃນທະເລຂອງການແຈ້ງເຕືອນຕ່າງໆ. ເມື່ອນໍາມາປະສົມກັບຮູບພາບຄວາມຮ້ອນ, ລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບສ່ວນເຊື່ອມ, ແລະ ຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບວັດສະດຸຕ່າງໆ, ແພລະຕະຟອມເຫຼົ່ານີ້ສະເໜີຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນຄ່າ ເຊິ່ງຊ່ວຍປັບປຸງການເຊື່ອມ ແລະ ການຕັດໃນທຸກດ້ານ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຖືກອອກແບບມາເພື່ອໃຫ້ຄໍາແນະນໍາທີ່ເປັນປະໂຫຍດຕາມສະພາບການຈິງ ແທນທີ່ຈະສະແດງຕົວເລກຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍທີ່ບໍ່ຮູ້ຈະເຮັດຫຍັງກັບມັນ.

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ ການປັບປຸງຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນການເຊື່ອມອັດສະລິຍະ

ການບູລິມະສິດຂອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃນການເຊື່ອມໂລຫະດ້ວຍຫຸ່ນຍົນເພື່ອຄວບຄຸມຄຸນນະພາບທີ່ດີຂຶ້ນ

ອຸປະກອນການເຊື່ອມໃນມື້ນີ້ມີການນຳໃຊ້ວິທີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີຕ່າງໆ ເພື່ອກວດພົບບັນຫາໃນຂະນະທີ່ກຳລັງເກີດຂຶ້ນໃນຂະບວນການ. ລະບົບອັດສະລິຍະພາບຈະຮັບຂໍ້ມູນຈາກກ້ອງທີ່ສັງເກດກ້ອນລວມຕົວ, ເຊັນເຊີຄວາມຮ້ອນທີ່ວັດແທກການປ່ຽນແປງຂອງອຸນຫະພູມ, ແລະ ອຸປະກອນທີ່ຕິດຕາມສະພາບຂອງອາກເຊື່ອມ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຈັບຂໍ້ຜິດປົກກະຕິນ້ອຍໆ ກ່ອນທີ່ຈະເກີດຄວາມເສຍຫາຍທີ່ອາດຈະມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມແຮງຂອງຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍ. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນມີຄຸນຄ່າແທ້ໆ ກໍຄື ຄວາມສາມາດໃນການດີຂຶ້ນຕາມເວລາ. ໃນຂະນະທີ່ມັນເກັບຂໍ້ມູນຈາກການຜະລິດຈິງຫຼາຍຂຶ້ນ, ມັນຈະເລີ່ມຮູ້ຈັກຮູບແບບຕ່າງໆຂອງວັດສະດຸແຕ່ລະຊະນິດ ແລະ ປັບຕົວອັດຕະໂນມັດເມື່ອເງື່ອນໄຂໃນໂຮງງານມີການປ່ຽນແປງ. ສິ່ງນີ້ໝາຍຄວາມວ່າ ຜູ້ຜະລິດສາມາດຮັກສາມາດຕະຖານຄຸນນະພາບສູງໃນທຸກລໍອດ ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີເຈົ້າໜ້າທີ່ຄວບຄຸມຢູ່ຕະຫຼອດເວລາ.

ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ປັບຈຸດປະສົງການເຊື່ອມໃຫ້ດີຂຶ້ນໃນທັນທີ

ລະບົບການເຊື່ອມແລະຕັດອັດສະລິຍະທີ່ທັນສະໄໝໃຊ້ເຄືອຂ່າຍປານຍະວັນ (neural networks) ເພື່ອປັບແຕ່ງການຕັ້ງຄ່າຄວາມດັນໄຟຟ້າ, ລະດັບກະແສໄຟຟ້າ ແລະ ອັດຕາການເຄື່ອນທີ່ຂອງຄວາມຮ້ອນຜ່ານວັດສະດຸ. ລະບົບຈະຕິດຕາມສັງເກດຂະບວນການເຊື່ອມຈິງໃນຖັງລວມ ແລະ ອ່ານຂໍ້ມູນຈາກສ່ວນຂອງສ່ວນປະກອບສ່ອງເຊື່ອມເພື່ອກຳນົດປະລິມານພະລັງງານທີ່ຕ້ອງໃຊ້, ພ້ອມທັງເວລາ ແລະ ຈຸດທີ່ຕ້ອງເຊື່ອມຢ່າງເໝາະສົມ. ການຄວບຄຸມອັດສະລິຍະນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດບັນຫາທົ່ວໄປທີ່ພົບໃນການເຊື່ອມ ເຊັ່ນ: ອາກາດເຂົ້າໃນເຊື່ອມ (porosity) ຫຼື ວັດສະດຸຖືກກິນໄປຕາມຂອບ (undercut). ນອກຈາກນັ້ນ ຍັງຊ່ວຍໃຫ້ຂະບວນການເຮັດວຽກດີຂຶ້ນໂດຍລວມ ເຮັດໃຫ້ມີໂອກາດໜ້ອຍລົງທີ່ຈະຕ້ອງໄດ້ແກ້ໄຂບັນຫາຕໍ່ມາ ຊຶ່ງຊ່ວຍປະຢັດເວລາ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນໂຮງງານຜະລິດທົ່ວທຸກແຫ່ງ.

ບັນລຸການຫຼຸດຜ່ອນການເຮັດວຽກຄືນ 37% ດ້ວຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງການຕັ້ງຄ່າການເຊື່ອມໂດຍໃຊ້ AI

ຜູ້ຜະລິດລາຍງານການຫຼຸດຜ່ອນການເຮັດວຽກຄືນ 37% ຫຼັງຈາກນຳໃຊ້ການຈັດສີດຂອງພາລາມິເຕີດ້ວຍ AI (ວາລະສານການຜະລິດອັດສະຈັກ 2020). ລະບົບອະລະກໍລິດທາງຄະນິດສາດທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກເຄື່ອງຈັກຄາດເດົາເງື່ອນໄຂການເຊື່ອມທີ່ເໝາະສົມສຳລັບວັດສະດຸ ແລະ ປະເພດຂອງຂໍ້ຕໍ່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ແລະ ປັບປຸງຮູບແບບຂອງພວກເຂົາຕາມຜົນງານໃນອະດີດ. ລະບົບຄວາມຄິດເຫັນຄືນນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ບົກຜ່ອງ ແລະ ປັບປຸງອັດຕາຜົນຜະລິດທີ່ຖືກຕ້ອງໃນຄັ້ງທຳອິດຢ່າງຄ່ອຍເປັນຄ່ອຍໄປ.

ແນວໂນ້ມໃໝ່: ລະບົບການເຊື່ອມທີ່ປັບປຸງຕົນເອງໄດ້ຜ່ານການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ

ການຄົ້ນພົບໃໝ່ໆ ທີ່ຜ່ານມາໃນດ້ານເຕັກໂນໂລຊີການເຊື່ອມ ແລະ ການຕັດ ປະຈຸບັນມີລະບົບທີ່ສາມາດປັບປຸງຕົນເອງໄດ້ໂດຍຜ່ານວິທີການຮຽນຮູ້ແບບເສີມ. ໂດຍພື້ນຖານ, ເຄື່ອງຈັກເຫຼົ່ານີ້ຈະທົດລອງປ່ຽນແປງຂະໜາດນ້ອຍໆ ຂອງພາລາມິເຕີຂອງມັນໃນໄລຍະການບຳລຸງຮັກສາປົກກະຕິ ຫຼື ໃນເວລາທີ່ການຜະລິດບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນຂອບເຂດສູງສຸດ. ມັນຈະຊອກຫາວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດດ້ວຍຕົນເອງ, ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງໃຫ້ວິສະວະກອນປັບຄ່າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນມີຄຸນຄ່າກໍຄື ເຄື່ອງມືການເຊື່ອມສາມາດຮັກສາຄວາມແມ່ນຍຳ ແລະ ປະສິດທິພາບໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີການນຳໃຊ້ໂລຫະທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເຄື່ອງມືທີ່ສວມ, ຫຼື ອຸນຫະພູມໃນໂຮງງານທີ່ປ່ຽນແປງໄປ. ຜູ້ຜະລິດບາງຄົນລາຍງານວ່າມີການປັບປຸງຄວາມສອດຄ່ອງຂຶ້ນເຖິງ 30% ຫຼັງຈາກນຳໃຊ້ລະບົບປັບຕົວເຫຼົ່ານີ້, ເຖິງຢ່າງໃດກໍຕາມ ຜົນໄດ້ຮັບກໍແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ໃນການຝຶກອົບຮົມເບື້ອງຕົ້ນ.

ການຜະສົມຜະສານເຊັນເຊີ ແລະ ການປັບຕົວແບບເວລາຈິງ ສຳລັບການເຊື່ອມທີ່ແມ່ນຍຳ

ບົດບາດຂອງການຜະສົມຜະສານເຊັນເຊີ ແລະ ການຕອບສະໜອງແບບເວລາຈິງໃນຂະບວນການເຊື່ອມ

ລະບົບການເຊື່ອມແລະຕັດອັດສະລິຍະທີ່ທັນສະໄໝໃນມື້ນີ້ ນຳເອົາເຊັນເຊີຫຼາຍຕົວມາຮວມກັນ ເພື່ອປະສົມຂໍ້ມູນຈາກສິ່ງຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການຕິດຕາມແສງ, ການຖ່າຍຮູບຄວາມຮ້ອນ, ແລະ ການຕິດຕາມສຽງ ເຂົ້າເປັນລະບົບຄວາມຄິດເຫັນຕໍ່ເນື່ອງດຽວ. ດ້ວຍການຜະສົມນີ້, ຫຸ່ນຍົນຈະເຂົ້າໃຈສະພາບອ້ອມຂ້າງໄດ້ດີຂຶ້ນຫຼາຍໃນຂະນະທີ່ກຳລັງດຳເນີນການເຊື່ອມ. ພວກມັນສາມາດຈັບເອົາການປ່ຽນແປງນ້ອຍໆໃນການຕໍ່ເຂົ້າກັນຂອງຂໍ້ຕໍ່, ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງວັດສະດຸທີ່ໃຊ້, ແລະ ແມ້ກະທັ້ງການເຄື່ອນຍ້າຍຂອງການແຈກຢາຍຄວາມຮ້ອນໃນວຽກງານ. ເມື່ອລະບົບເຫຼົ່ານີ້ດຳເນີນການຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນທັງໝົດນີ້ພ້ອມກັນໂດຍໃຊ້ຮູບແບບຄະນິດສາດທີ່ຊັບຊ້ອນ, ພວກມັນຈະປັບປຸງອັດຕະໂນມັດໃນພາລາມິເຕີ້ສຳຄັນໆ ເຊັ່ນ: ອັດຕາການເຄື່ອນທີ່ຂອງຄວາມຮ້ອນ, ການຕັ້ງຄ່າໄຟຟ້າ, ແລະ ຈຳນວນລວດທີ່ຖືກສົ່ງເຂົ້າໄປໃນບ່ອນເຊື່ອມ. ສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນຕໍ່ມາແມ່ນຫຍັງ? ການເຊື່ອມທີ່ບໍ່ດີຫຼຸດລົງ ແລະ ຄວາມຕ້ອງການໃນການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດຕໍ່ມາກໍໜ້ອຍລົງ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ມີຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງ ໂດຍສະເພາະໃນການເຮັດວຽກກັບຊິ້ນສ່ວນທີ່ຕ້ອງການຄວາມແນ່ນອນສູງ ເຊັ່ນ: ຊິ້ນສ່ວນທີ່ຕ້ອງການສຳລັບອຸປະກອນຍົນບິນ ຫຼື ລົດທີ່ອອກຈາກສາຍການຜະລິດ ໂດຍທີ່ຂໍ້ບົກຜ່ອງນ້ອຍໆກໍບໍ່ສາມາດຍອມຮັບໄດ້.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມບໍ່ຍາກ

AI ມີບົດບາດແນວໃດໃນການເຊື່ອມໂລຫະແບບອັດຕະໂນມັດ?

AI ມີບົດບາດສຳຄັນໃນການເຊື່ອມໂລຫະແບບອັດຕະໂນມັດ ໂດຍການເຮັດໃຫ້ຫຸ່ນຍົນສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ທັນທີຕາມຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີ, ປັບແຕ່ງພາລາມິເຕີໃນທັນທີ, ແລະ ພັດທະນາການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີການເຂົ້າມາຂອງມະນຸດ.

ຫຼັກການຂອງການຜະລິດແບບອັດສະຈັກມີຜົນກະທົບຕໍ່ລະບົບການເຊື່ອມ ແລະ ຕັດແນວໃດ?

ຫຼັກການຂອງການຜະລິດແບບອັດສະຈັກເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບເຂົ້າກັນເພື່ອການຜະສານທີ່ດີຂຶ້ນ, ເຮັດໃຫ້ອຸປະກອນການເຊື່ອມ ແລະ ຕັດສາມາດດຳເນີນງານໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ສະນັ້ນຈຶ່ງຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານພະລັງງານ ແລະ ເພີ່ມຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຜະລິດຕະພັນ.

ບໍລິສັດຕ່າງໆໄດ້ຮັບປະໂຫຍດຫຍັງຈາກການນຳໃຊ້ລະບົບການເຊື່ອມອັດສະຈັກ?

ບໍລິສັດຕ່າງໆມີປະສົບການໃນການເພີ່ມຄວາມໄວໃນການຜະລິດ, ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ດີຂຶ້ນ, ຂໍ້ຜິດພາດໜ້ອຍລົງ, ວັດສະດຸເສຍໜ້ອຍລົງ, ແລະ ຄ່າໄຟຟ້າຕ່ຳລົງໂດຍການນຳໃຊ້ລະບົບການເຊື່ອມອັດສະຈັກທີ່ຕິດຕັ້ງ AI ແລະ ການຮຽນຮູ້ຈາກເຄື່ອງຈັກ.

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບທັນທີຊ່ວຍປັບປຸງຂະບວນການຜະລິດແນວໃດ?

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງຊ່ວຍໃຫ້ມີຄວາມໂປ່ງໃສໂດຍສະເໜີຂໍ້ມູນເຂົ້າໃຈທັນທີກ່ຽວກັບການເຊື່ອມແລະການຕັດ, ເຮັດໃຫ້ຜູ້ດຳເນີນງານສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງຊ່ວຍປັບປຸງຜົນງານແລະປະສິດທິພາບຂອງອຸປະກອນ.