John Deere izmanto Intel mākslīgā intelekta tehnoloģiju, lai palīdzētu atrisināt vecu dārgu problēmu ražošanas un metināšanas procesā.
Deere izmēģina risinājumu, kas izmanto datorredzi, lai automātiski atrastu izplatītākos defektus automatizētajā metināšanas procesā savās ražotnēs.
John Deere Būvniecības un mežsaimniecības departamenta kvalitātes direktors Endijs Benko sacīja: “Metināšana ir sarežģīts process.Šis mākslīgā intelekta risinājums var palīdzēt mums ražot augstas kvalitātes iekārtas efektīvāk nekā iepriekš.
"Jaunu tehnoloģiju ieviešana ražošanā paver jaunas iespējas un maina mūsu uztveri par procesiem, kas nav mainījušies daudzus gadus."
52 rūpnīcās visā pasaulē John Deere izmanto gāzes metāla loka metināšanas (GMAW) procesu, lai metinātu zema oglekļa satura tēraudu ar augstas stiprības tēraudu, lai ražotu mašīnas un izstrādājumus.Šajās rūpnīcās simtiem robotu roku katru gadu patērē miljoniem mārciņu metināšanas stieples.
Ar tik lielu metināšanas apjomu Deere ir pieredze metināšanas problēmu risinājumu meklēšanā un vienmēr meklē jaunus veidus, kā tikt galā ar iespējamām problēmām.
Viens no metināšanas izaicinājumiem, kas parasti jūtams visā nozarē, ir porainība, kur metinātā metāla dobumus izraisa gaisa burbuļi, kas iesprostoti metinājumam atdziest.Dobums vājina metināšanas spēku.
Tradicionāli GMAW defektu noteikšana ir manuāls process, kam nepieciešami augsti kvalificēti tehniķi.Agrāk visas nozares mēģinājumi novērst metināšanas porainību metināšanas procesā ne vienmēr bija veiksmīgi.
Ja šie defekti tiek atklāti vēlākos ražošanas procesa posmos, viss komplekts ir jāpārstrādā vai pat jānodod metāllūžņos, kas var būt postoši un dārgi ražotājam.
Iespēja sadarboties ar Intel, lai izmantotu mākslīgo intelektu, lai atrisinātu šuvju porainības problēmu, ir iespēja apvienot divas John Deere pamatvērtības – inovāciju un kvalitāti.
“Mēs vēlamies veicināt tehnoloģiju, lai John Deere metināšanas kvalitāte būtu labāka nekā jebkad agrāk.Tas ir mūsu solījums mūsu klientiem un viņu cerības no John Deere,” sacīja Benko.
Intel un Deere apvienoja savas zināšanas, lai izstrādātu integrētu visaptverošu aparatūras un programmatūras sistēmu, kas var radīt reāllaika ieskatu no malas, kas pārsniedz cilvēka uztveres līmeni.
Izmantojot uz neironu tīklu balstītu spriešanas dzinēju, risinājums reāllaikā reģistrēs defektus un automātiski apturēs metināšanas procesu.Automatizācijas sistēma ļauj Deere novērst problēmas reāllaikā un ražot kvalitatīvus produktus, ar kuriem Deere ir pazīstams.
Kristīne Bolesa, Intel lietu interneta grupas viceprezidente un Industrial Solutions Group ģenerāldirektore, sacīja: “Deere izmanto mākslīgo intelektu un mašīnredzi, lai atrisinātu kopīgās problēmas robotu metināšanas jomā.
“Izmantojot Intel tehnoloģiju un viedo infrastruktūru rūpnīcā, Deere ir labi pozicionēts, lai izmantotu ne tikai šī metināšanas risinājuma priekšrocības, bet arī citus risinājumus, kas varētu parādīties kā daļa no tās plašākas Industry 4.0 transformācijas.”
Malas mākslīgā intelekta defektu noteikšanas risinājumu atbalsta Intel Core i7 procesors, un tajā tiek izmantota Intel Movidius VPU un Intel OpenVINO rīkkopas izplatīšanas versija, un tas tiek ieviests, izmantojot rūpnieciskās klases ADLINK mašīnredzes platformu un MeltTools metināšanas kameru.
Iesniegts šādi: ražošana, ziņas ar tagu: mākslīgais intelekts, deere, intel, john, ražošana, process, kvalitāte, risinājumi, tehnoloģija, metināšana, metināšana
Robotikas un automatizācijas ziņas tika izveidotas 2015. gada maijā, un tagad tā ir viena no visvairāk lasītajām vietnēm šajā kategorijā.
Lūdzu, apsveriet iespēju atbalstīt mūs, kļūstot par maksas abonentu, izmantojot reklāmu un sponsorēšanu, vai iegādājoties produktus un pakalpojumus mūsu veikalā, vai visu iepriekš minēto kombināciju.
Vietni un ar to saistītos žurnālus un iknedēļas informatīvos izdevumus veido neliela pieredzējušu žurnālistu un mediju profesionāļu komanda.
Ja jums ir kādi ieteikumi vai komentāri, lūdzu, sazinieties ar mums, izmantojot jebkuru e-pasta adresi mūsu kontaktu lapā.
Sīkdatņu iestatījumi šajā vietnē ir iestatīti uz “Atļaut sīkfailus”, lai nodrošinātu jums vislabāko pārlūkošanas pieredzi.Ja turpināsit lietot šo vietni, nemainot sīkfailu iestatījumus vai noklikšķināsit tālāk uz “Piekrist”, jūs piekrītat.
Ievietošanas laiks: 2021. gada 28. maijs
