Zavarivanje i rezanje su u osnovi industrijskog proizvodnog rada, u suštini spajajući i oblikujući sve te metalne delove koje svuda vidimo. Ono što je nekada bilo isključivo ručni posao potpuno se promenilo tokom vremena. Savremene radionice koriste prilično sofisticirane automatizovane sisteme koji uključuju robotiku, tehnologiju veštačke inteligencije i različite alate za analizu podataka koji rade u realnom vremenu. Savremena inteligentna oprema za zavarivanje i rezanje zapravo dolazi opremljena senzorima i elementima mašinskog učenja koji im ponekad omogućavaju da sami donose odluke, podešavaju parametre po potrebi i kontinuirano proveravaju kvalitet tokom procesa. Sva ova tehnologija otvara put ka onome što se danas naziva pametnim fabricima. U tim prostorima različiti uređaji neprestano komuniciraju međusobno, što pomaže u optimizaciji proizvodnih linija i štiti radnike od opasnih situacija ili monotonih poslova koji ih tokom vremena fizički iscrpljuju.
Proizvodnja je prešla dugačak put od dana kada su zavarene i sečene operacije bile isključivo ručne. U ranim danima automatizacije, kompanije su počele sa osnovnim mehaničkim postavkama koje su delimično olakšale fizički napor radnicima, ali su i dalje zahtevale stalno nadgledanje od strane ljudi. Brzim premotavanjem do današnjih dana, sada vidimo sofisticirane sisteme u akciji. Kolaborativni roboti sada rade zajedno sa ljudskim radnicima na proizvodnoj liniji, algoritmi veštačke inteligencije kontinuirano podešavaju procese tokom izvođenja, a detaljna analiza podataka pruža menadžerima uvid u to koliko dobro proizvodi napreduju. Rezultati govore sami za sebe. Fabrike koje su usvojile pametne tehnologije zavarivanja obično beleže porast brzine proizvodnje između 18% i 22%. Istovremeno, doslednost proizvoda se znatno poboljšava, a potreba za kasnijim ispravljanjem grešaka je znatno manja.
Принципи иза Индустрије 4.0 заиста покрећу напред како компаније имплементирају интелигентне системе за заваривање и сечење широм својих фабрика. Ове модерне уређаје све повезују заједно тако да произвођачи могу да воде паметније операције које брзо реагују на све што се дешава у радњи. Размислите о томе на овај начин: када се заварилаци повежу са мрежом ИОТ, користе складиштење у облаку за историјске податке и користе сложене алате за анализу, они заврше са производњом линијом која се готово одмах поправи када се нешто промени. Неки системи сада имају технологију синтеза сензора која открива ситне разлике у материјалима дебљине до пола милиметра! Када се то деси, машина сама прави прилагођавања како би одржала квалитет заваривања на врхунском нивоу. Шта све ово значи за пословање? Мање времена потрошено на поправку падова, јефтиније рачуне за струју јер машине раде ефикасније, и производи који долазе са монтажних линија који изгледају потпуно исто без обзира да ли су направљени за аутомобиле или свемирске бродове. Довољно импресивне ствари када размислите о томе.
Најновији напредак у аутоматизацији заваривања обухвата вештачку интелигенцију и те колаборативне роботе које називамо коботи, чинећи производне површине много прилагодљивијим. Традиционални индустријски роботи захтевају велике сигурносне ограде око себе, док коботи раде непосредно поред људи на радној површини. Они обављају све оне досадне постојане задатке заваривања са изузетном прецизношћу, неких десетинак милиметара. Ови системи долазе са паметним камерама које препознају где треба да буду заварени спојеви, а затим подешавају угао и брзину горионика по потреби. Предузећа која су усвојила ове коботе засноване на вештачкој интелигенцији виде реалне предности. Пребацивање на други задатак траје скоро половину претходног времена, а отпад од метала смањен је за око 30% према прошлогодишњим бројкама ефикасности у индустрији. Оно што ову поставку чини толико добром јесте начин на који спаја људске раднике са паметним машинама. Цео систем се добро прилагођава различитим комбинацијама производа без компромиса квалитета.
АИ је потпуно променио роботе за заваривање, претварајући их из једноставних програмираних машина у нешто много паметније које може да доноси одлуке док ради. Невролна мрежа обрађује све врсте сензорских података као што су читања струје лука, топлотне слике и информације о праћењу запкова да би прилагодила подешавања заваривања по потреби. Када се промене у дебљини материјала, како се зглобови уклапају, или када топлота почне да искривља ствари, ови паметни системи аутоматски компензују тако да заварило остане добро са одговарајућом прониклошћу и лепим профилима биљака. Неке студије указују на то да се заваривање које обављају системи вештачке интелигенције прихвата у првом пролазу око 99,7% времена, док редовно аутоматизовано заваривање достиже само око 92% према Проналазним технологијама из прошле године. За компликоване облике и ситуације у којима се услови стално мењају, ова врста независности је заиста важна јер стари унапред програмирани путеви робота више не одговарају.
Један већи произвођач аутомобила недавно је увео роботе за заваривање који користе вештачку интелигенцију како би решио проблеме са неправилним израдама шасија. Њихов систем се ослањао на алгоритме дубоког учења којима су унети подаци из око 50.000 претходних заварених спојева, како би одредили најбоље параметре за различите типове спојева. Додали су термалну визуелизацију да прате како се топлота шири кроз метал, као и ласерско скенирање како би проверили облик заварених жица током њихове формације. Након отприлике пола године примене у радној хали, погон је забележио смањење проблема са порозношћу за скоро 60%, а скоро сви додатни послови након лоших заварених спојева потпуно су нестали. Занимљиво је да је вештачка интелигенција временом постајала све паметнија. Приметила је ситне варијације у материјалима које нико раније није приметио, омогућивши техничарима да прилагоде процесе пре него што дође до проблема. Ово је повећало ефикасност опреме за отприлике 22% према мишљењу часописа Automotive Production Quarterly из прошле године. Разматрање овог примера показује зашто је паметна технологија заваривања толико важна за фабрике које производе велике количине, где чак и мали напретци могу имати велики утицај на квалитет производа и брзину производње.
Данас радње за израду сакупљају тоне података кроз све врсте сензора, машина и провера квалитета у оквиру својих операција. Када произвођачи анализирају ове информације у реалном времену, много јасније виде шта се дешава током заваривања и процеса исецања. Ово помаже да се уочи када ствари крену на погрешан начин, било да су материјали непоследични или да машина не ради како треба. Према извештајима из индустрије компаније Number Analytics из прошле године, предузећа која примењују такву анализу података обично имају повећање продуктивности између 10 и можда 25 одсто, заједно са око 18% побољшања ефикасности опреме у целини. Међутим, оно што заиста има значаја је претварање свих тих бројки у нешто корисно за менаџере фабрика и техничаре на терену, како би ухватили потенцијалне проблеме на време и избегли скупу заустављања производње или недостатке производа касније.
Када је у питању аутоматизовано заваривање, мониторинг у реалном времену чини сву разлику за контролу квалитета. Систем одмах даје повратне информације о стварима као што су стабилност лука, количина топлоте која се примењује и довољно проницање метала. Паметни софтвер може да препозна образце који указују на могуће проблеме са заваривањем задуже пре него што постану стварни дефекти, тако да оператори могу благовремено прилагодити параметре. Радионице које су увеле ову технологију пријављују отприлике 13 процената мање непредвиђених прекида и око 7 процената брже производне циклусе, без жртвовања конзистентности заварених везова. Најбоље од свега? Проблеми се одмах решавају, уместо да се чека да их коначна инспекција уочи касније. Овакав приступ смањује скупо исправљање грешака и штеди материјале који би иначе били напустени.
Оно што већина људи данас не схвати о заваривању уопште није повезано са недостатком информација. Прави проблем лежи у тумачењу свих података које прикупљамо. Паметни аналитички алати сада користе технике машинског учења да би раздвојили корисне сигнале од позадинског шума, тачно одређујући који чиниoci највише утичу на квалитет завареног шава. Ови напредни системи рангирају упозорења према њиховој озбиљности и ефектима, тако да радници могу да се фокусирају на ствари које заиста имају значај, а не да се губе у мору обавештења. Када се комбинују термалне слике, детаљи о луку заваривања и знање о различитим материјалима, ове платформе пружају вредне информације које помажу у побољшању операција заваривања и резања у потпуности. Они су дизајнирани да пруже практичне савете засноване на стварним условима, а не само да презентују огромне количине бројева са којима нико не зна шта да ради.
Савремена опрема за заваривање укључује технике машинског учења које анализирају све врсте података са сензора како би откриле проблеме у тренутку њиховог настанка током процеса. Паметни алгоритми прикупљају податке са камера које посматрају лопатицу завареног мешавине, сензора топлоте који мере флуктуације температуре и уређаја који прате сам лук током заваривања. Ови системи детектују минималне неправилности доста пре него што било која штета може утицати на чврстоћу коначног производа. Она што их чини заиста вредним је њихова способност да се побољшавају са временом. Како прикупљају све више података са стварних серија производње, почињу да препознају обрасце код различитих материјала и аутоматски се прилагођавају када дође до промена услова на радној површини. То значи да произвођачи могу одржавати високе стандарде квалитета између серија без сталног надзорства техничара.
Pametni sistemi za zavarivanje i rezanje sada koriste neuronske mreže za podešavanje napona, nivoa struje i brzine kretanja gorionika preko materijala. Sistem neprestano prati šta se dešava u stvarnoj zavarenoj kupki i čita informacije o luku kako bi odredio koliko energije treba dovesti, kao i kada i gde treba ispravno naneti materijal. Ovakva vrsta pametne kontrole zapravo smanjuje uobičajene probleme koje vidimo kod zavarenih spojeva, kao što su mikroskopske vazdušne džepove (poroznost) ili kada se metal pojede duž ivica (podrezivanje). Takođe, čini ceo proces efikasnijim, tako da je manja verovatnoća da će biti potrebno popravljati stvari naknadno, što štedi vreme i novac u proizvodnim pogonima svuda.
Произвођачи извештавају о смањењу прераде за 37% након имплементације оптимизације параметара на основу АИ-а (Journal of Intelligent Manufacturing 2020). Алгоритми машинског учења предвиђају оптималне услове заваривања за одређене материјале и типове зглобова, и прецизирају њихове моделе на основу историјских перформанси. Ова петља повратне информације постепено минимизује дефекте и побољшава стопе приноса првог пролаза.
Недавни проломи у технологији паметног заваривања и резања сада обухватају системе који могу да се оптимизују сами кроз технике учења на основу појачања. У основи, ове машине експериментишу са малим изменама параметара током рутинских одржавања или када производња није на максималном капацитету. Самостално открију шта најбоље функционише, без потребе да инжењери стално ручно подешавају параметре. Оно што чини ово толико вредним јесте да опрема за заваривање остаје прецизна и ефикасна чак и при раду са различитим металима, хабањем алатки или флуктуацијама температуре у радној хали. Неки произвођачи пријављују до 30% побољшања стопе конзистентности након увођења ових адаптивних система, иако се резултати разликују у зависности од квалитета прикупљених почетних података.
Današnji pametni sistemi za zavarivanje i rezanje objedinjuju više senzora kako bi informacije sa izvora poput optičkog praćenja, termalne vizije i nadzora zvuka spojili u jedinstveni sistem kontinuiranog povratnog dejstva. Zbog ove vrste integracije, roboti znatno bolje razumeju šta se dešava tokom procesa zavarivanja. Oni primećuju male promene u položaju spojnica, razlike u korišćenim materijalima, čak i varijacije u raspodeli toplote po komadu koji se obrađuje. Kada ovi sistemi istovremeno obrade sve ove izvore podataka korišćenjem sofisticiranih matematičkih modela, automatski podešavaju važne parametre kao što su brzina kretanja gorionika, električna podešavanja i količina žice koja se uvodi u zavarivačku kupku. Kakav je sledeći korak? Manje loših zavarenih spojeva i manja potreba za kasnijim ispravljanjem grešaka. Ovo donosi veliku razliku, naročito pri radu na preciznim delovima potrebnim za vazduhoplovne komponente ili automobile koji izlaze sa proizvodnih traka, gde čak ni najmanji nedostaci nisu prihvatljivi.
Која је улога вештачке интелигенције у аутоматизацији заваривања?
Вештачка интелигенција има кључну улогу у аутоматизацији заваривања тако што омогућава роботима да доносе одлуке у реалном времену на основу података са сензора, прилагођавају параметре у лету и побољшавају контролу квалитета без човечког умешања.
Како принципи паметне производње утичу на системе за заваривање и исецање?
Принципи паметне производње повезују системе ради боље интеграције, омогућавајући опреми за заваривање и исецање да раде ефикасније, чиме се смањују трошкови енергије и повећава конзистентност производа.
Које предности компаније имају коришћењем интелигентних система за заваривање?
Компаније имају побољшане брзине производње, већу конзистентност производа, мање грешака, мање отпада материјала и ниже трошкове струје увођењем интелигентних система за заваривање опремљених вештачком интелигенцијом и машинским учењем.
Како аналитика података у реалном времену побољшава процесе израде?
Аналитика података у реалном времену омогућава прозрачност тако што нуди одмах доступне увиде у процесе заваривања и резања, чиме оператери могу брзо да реагују на проблеме, што побољшава продуктивност и ефикасност опреме.
EN
Vesti
