Заварувањето и сечењето се всушност во срцето на индустриската изработка, во основа спојување и обликување на сите метални делови што ги гледаме насекаде. Она што започна како чисто рачна работа во минатото, со текот на времето целосно се промени. Денешните работилници користат прилично софистицирани автоматизирани системи кои вклучуваат роботика, технологија со вештачка интелигенција и сите видови алатки за анализа на податоци кои работат во реално време. Современата интелигентна опрема за заварување и сечење всушност доаѓа со сензори и работи за машинско учење што им овозможува понекогаш да донесуваат свои одлуки, да ги прилагодуваат параметрите во движење кога е потребно и да го проверуваат квалитетот во текот на целиот процес. Целата оваа технологија отстапува место за она што луѓето сега го нарекуваат паметни фабрики. На овие места, различни машини постојано комуницираат едни со други, што помага да се поедностават производствените линии и ги држи работниците подалеку од опасни ситуации или повторувачки работни места што само ги исцрпуваат со текот на времето.
Производството помина долг пат од времето на чисто рачно заварување и сечење. Уште во раните денови на автоматизацијата, компаниите започнуваа со основни механички поставувања кои го намалуваа физичкиот товар од работниците, но сепак бараа постојано следење од страна на луѓето. Ако прејдеме наназад, денес гледаме софистицирани системи на работа. Соработничките роботи сега соработуваат со човечки работници на подот од фабриката, алгоритмите на вештачката интелигенција континуирано ги прилагодуваат процесите додека тие работат, а деталната анализа на податоци им дава на менаџерите внатрешен увид во тоа колку добро се произведуваат производите. Резултатите зборуваат сами за себе. Фабриките што ја усвоиле технологијата за паметно заварување обично гледаат дека нивните брзини на производство скокаат помеѓу 18% и 22%. Во исто време, конзистентноста на производот драматично се подобрува и има многу помала потреба за поправање на грешките подоцна.
Принципите зад Индустрија 4.0 навистина го поттикнуваат напред начинот на кој компаниите имплементираат интелигентни системи за заварување и сечење низ нивните фабрики. Овие модерни поставувања поврзуваат сè заедно, така што производителите можат да извршуваат попаметни операции кои брзо реагираат на сè што се случува во фабриката. Размислете вака: кога заварувачите се поврзуваат со IoT мрежи, користат складирање во облак за историски податоци и користат сложени алатки за анализа, тие завршуваат со производствени линии кои се поправаат речиси веднаш кога нешто ќе се промени. Некои системи сега се опремени со технологија за фузија на сензори која забележува мали разлики во материјалите до половина милиметар дебелина! Кога тоа ќе се случи, машината прави прилагодувања сама за да го одржи квалитетот на заварувањето на највисоко ниво. Што значи сето ова за бизнисите? Помалку време поминато во поправање дефекти, поевтини сметки за електрична енергија бидејќи машините работат поефикасно и производи што излегуваат од производствените линии кои изгледаат потполно исто без разлика дали се направени за автомобили или вселенски летала. Прилично импресивни работи кога ќе размислите за тоа.
Најновите достигнувања во автоматизацијата на заварувањето ги спојуваат вештачката интелигенција и оние колаборативни роботи што ги нарекуваме коботи, создавајќи многу поприлагодливи подови во продавниците. Традиционалните индустриски ботови имаат потреба од големи безбедносни кафези околу нив, но коботите работат веднаш до луѓето на подот. Тие ги извршуваат сите тие здодевни повторени задачи за заварување со прилично неверојатна прецизност, нешто како десетина од милиметар. Овие системи доаѓаат со паметни камери кои забележуваат каде треба да бидат споевите на заварувањето, а потоа го прилагодуваат аголот и брзината на факелот по потреба. Продавниците што ги усвоија овие коботи со вештачка интелигенција, исто така, гледаат вистински придобивки. Префрлањето трае речиси половина од времето што го траеше порано, а околу 30% помалку старо железо се фрла според бројките за ефикасност во индустријата од минатата година. Она што ја прави оваа поставеност толку добра е начинот на кој ги спојува човечките работници со паметните машини. Целиот систем се прилагодува добро на различни мешавини на производи без да се жртвуваат стандардите за квалитет.
Вештачката интелигенција целосно ги промени роботите за заварување, претворајќи ги од едноставни програмирани машини во нешто многу попаметно што всушност може да донесува одлуки додека работи. Невронската мрежа обработува секакви сензорски податоци како што се отчитувања на напонот на лакот, термички слики и информации за следење на споевите за да ги прилагоди поставките за заварување во движење по потреба. Кога има промени во дебелината на материјалите, колку добро се спојуваат споевите или кога топлината почнува да ги искривува работите, овие паметни системи компензираат автоматски, така што заварувањето останува добро со соодветна пенетрација и убави профили на зрнца. Некои студии покажуваат дека заварувањето извршено од вештачки интелигентни системи се прифаќа при првото поминување околу 99,7% од времето, додека редовното автоматизирано заварување достигнува само околу 92% според Прегледот на технологијата на производство од минатата година. За комплицирани форми и ситуации каде што условите постојано се менуваат, овој вид независност е навистина важен бидејќи тие стари однапред програмирани роботски патеки едноставно повеќе не се доволни.
Еден голем производител на автомобили неодамна воведе роботи за заварување напојувани со вештачка интелигенција за да се справат со проблемите со неконзистентни склопувања на шасии. Нивниот систем се потпираше на алгоритми за длабоко учење кои внесуваа податоци од околу 50.000 минати заварувања за да ги утврдат најдобрите поставки за различни типови споеви. Тие додадоа термичко снимање за да следат како топлината се шири низ металот, плус технологија за ласерско скенирање за да ги проверат облиците на заварските перли додека се формираат. По околу половина година во фабриката, фабриката забележа пад на проблемите со порозноста за речиси 60% и речиси целата дополнителна работа потребна откако лошите завари целосно исчезнаа. Интересно е што вештачката интелигенција со текот на времето стануваше попаметна. Таа забележа суптилни варијации во материјалите што никој претходно не ги забележал, дозволувајќи им на техничарите да ги прилагодат процесите пред да се појават проблеми. Ова ја зголеми ефикасноста на опремата за приближно 22% според „Automotive Production Quarterly“ од минатата година. Гледањето на овој пример покажува зошто паметната технологија за заварување е толку важна за фабриките што произведуваат големи количини каде што дури и малите подобрувања можат да направат големи разлики во квалитетот на производот и брзината на производство.
Денес, фабричките работилници собираат тони податоци преку сите видови сензори, машини и проверки на квалитетот во нивните операции. Кога производителите ги анализираат овие информации во реално време, тие добиваат многу појасна слика за тоа што се случува за време на заварувањето и процесите на сечење. Ова помага да се забележи кога работите почнуваат да тргнуваат наопаку, без разлика дали станува збор за недоследни материјали што пристигнуваат или кога машините не работат како што се очекува. Според индустриските извештаи од Number Analytics од минатата година, компаниите што спроведуваат таква анализа на податоци обично гледаат зголемување на продуктивноста некаде помеѓу 10 и можеби 25 проценти, заедно со околу 18% зголемување на ефикасноста на опремата во целина. Она што навистина е важно е да се претворат сите тие бројки во нешто корисно за менаџерите на фабриките и техничарите на подот, за да ги откријат потенцијалните проблеми доволно рано за да избегнат скапи запирања во производството или недостатоци на производот во иднина.
Кога станува збор за автоматско заварување, следењето во реално време прави голема разлика за контрола на квалитетот. Системот дава моментални повратни информации за работи како што се стабилноста на лакот, колку топлина се применува и дали металот правилно продира. Паметниот софтвер може да забележи шеми што укажуваат на потенцијални проблеми со заварувањето долго пред тие да станат вистински дефекти, така што операторите можат да ги прилагодат параметрите однапред. Работилниците што ја имплементирале оваа технологија пријавуваат околу 13 проценти помалку неочекувани исклучувања и околу 7 проценти побрзи производствени циклуси без да се жртвува конзистентноста на нивните заварувања. Најдобриот дел? Проблемите се решаваат веднаш, наместо да се чека додека не се забележат подоцна од конечната инспекција. Овој пристап ги намалува скапите преработки и заштедува материјали што инаку би биле отпад.
Она што повеќето луѓе не го сфаќаат за заварувањето денес всушност не е недостатокот на информации. Вистинскиот проблем лежи во разбирањето на сите податоци што ги собираме. Паметните аналитички алатки сега применуваат техники на машинско учење за да ги одделат корисните сигнали од бучавата во позадина, точно одредувајќи кои фактори влијаат најмногу врз квалитетот на заварувањето. Овие напредни системи ги рангираат предупредувањата според тоа колку се сериозни и влијателни, така што работниците можат да се концентрираат на она што навистина е важно, наместо да се изгубат во море од известувања. Кога се комбинираат со термички слики, детали за лакот на заварувањето и познавање на различни материјали, овие платформи обезбедуваат вредни информации што помагаат да се подобрат операциите на заварување и сечење низ целиот спектар. Тие се дизајнирани да даваат практични совети врз основа на реални услови, а не само да презентираат планини од броеви со кои никој не знае што да прави.
Денешната опрема за заварување вклучува техники на машинско учење кои ги разгледуваат сите видови информации од сензорите за да ги забележат проблемите додека се појавуваат за време на процесот. Паметните алгоритми земаат податоци од камери што го следат базенот за заварување, сензори за топлина што ги мерат температурните флуктуации и уреди што го следат самиот лак за заварување. Овие системи ги забележуваат малите неправилности долго пред каква било штета да може да влијае на тоа колку цврст ќе испадне финалниот производ. Она што ги прави навистина вредни е нивната способност да се подобруваат со текот на времето. Како што собираат повеќе податоци од реалните производствени циклуси, тие почнуваат да препознаваат шеми во различни материјали и автоматски се прилагодуваат кога условите се менуваат на подот на фабриката. Ова значи дека производителите можат да одржуваат високи стандарди за квалитет низ сериите без потреба од постојан надзор од техничари.
Паметните системи за заварување и сечење сега користат невронски мрежи за да ги прилагодат поставките за напон, нивоата на струја и брзината со која се движи факелот низ материјалите. Системот постојано гледа што се случува во самиот базен за заварување и чита информации за самиот лак за да открие колку енергија треба да влезе таму, плус кога и каде правилно да се депонира материјалот. Она што го прави овој вид паметна контрола е всушност намалување на вообичаените проблеми што ги гледаме кај заварите, како што се мали воздушни џебови (порозност) или кога металот се изеде по рабовите (поткопување). Плус, го прави целиот процес да функционира подобро во целина, така што има помала веројатност да треба да се поправаат работите подоцна, што заштедува време и пари во производствените работилници насекаде.
Производителите пријавуваат намалување од 37% во преработката по имплементацијата на оптимизација на параметри водена од вештачка интелигенција (Journal of Intelligent Manufacturing 2020). Алгоритмите за машинско учење предвидуваат оптимални услови за заварување за специфични материјали и типови на споеви, усовршувајќи ги своите модели врз основа на историските перформанси. Оваа повратна јамка прогресивно ги минимизира дефектите и ги подобрува стапките на принос од прв премин.
Неодамнешните откритија во технологијата за паметно заварување и сечење сега вклучуваат системи кои можат да се оптимизираат преку техники на учење со засилување. Во основа, овие машини експериментираат со мали промени во нивните параметри за време на рутинските периоди на одржување или кога производството не е со полн капацитет. Тие сами откриваат што најдобро функционира, без потреба инженерите постојано рачно да ги прилагодуваат поставките. Она што го прави ова толку вредно е тоа што опремата за заварување останува остра и ефикасна дури и кога работи со различни метали, истрошени алатки или флуктуирачки температури на подот на фабриката. Некои производители пријавуваат подобрување до 30% во стапките на конзистентност по имплементацијата на овие адаптивни системи, иако резултатите варираат во зависност од тоа колку добро се собрани почетните податоци за обука.
Денешните паметни системи за заварување и сечење спојуваат повеќе сензори за да можат да спојат информации од работи како оптичко следење, термичко снимање и следење на звукот, сè во еден континуиран систем за повратни информации. Со овој вид интеграција, роботите добиваат многу подобро разбирање за тоа што се случува околу нив за време на операциите на заварување. Тие забележуваат мали промени во тоа како спојките се спојуваат, разлики во материјалите што се користат, па дури и промени во распределбата на топлината низ работниот дел. Кога овие системи ги обработуваат сите овие различни извори на податоци одеднаш користејќи софистицирани математички модели, тие автоматски ги прилагодуваат важните параметри како што се брзината на движење на факелот, електричните поставки и колку жица се внесува во базенот за заварување. Што се случува потоа? Помалку лоши заварувања и помала потреба за поправање на грешките подоцна. Ова прави голема разлика, особено кога се работи на прецизни делови потребни за компоненти на авиони или автомобили што излегуваат од производствени линии, каде што дури и малите недостатоци едноставно не се доволни.
Која е улогата на вештачката интелигенција во автоматизацијата на заварувањето?
Вештачката интелигенција игра клучна улога во автоматизацијата на заварувањето, овозможувајќи им на роботите да донесуваат одлуки во реално време врз основа на податоци од сензорите, да ги прилагодуваат параметрите во движење и да ја подобруваат контролата на квалитетот без човечка интервенција.
Како принципите на паметно производство влијаат врз системите за заварување и сечење?
Принципите на паметно производство ги поврзуваат системите за подобра интеграција, овозможувајќи опремата за заварување и сечење да работи поефикасно, со што се намалуваат трошоците за енергија и се зголемува конзистентноста на производот.
Какви придобивки гледаат компаниите од користењето на интелигентни системи за заварување?
Компаниите доживуваат подобрени брзини на производство, подобрена конзистентност на производот, помалку грешки, намален отпад од материјали и пониски трошоци за електрична енергија преку имплементација на интелигентни системи за заварување опремени со вештачка интелигенција и машинско учење.
Како анализата на податоци во реално време ги подобрува процесите на производство?
Анализата на податоци во реално време обезбедува транспарентност преку нудење на непосреден увид во операциите на заварување и сечење, овозможувајќи им на операторите брзо да ги решат проблемите, со што се подобрува продуктивноста и ефикасноста на опремата.
EN
Топ vestsјина
