John Deere käyttää Intelin tekoälyteknologiaa ratkaistakseen vanhan kalliin ongelman valmistus- ja hitsausprosessissa.
Deere testaa ratkaisua, joka käyttää konenäköä löytääkseen automaattisesti yleisiä vikoja automatisoidussa hitsausprosessissa sen tuotantolaitoksissa.
John Deeren rakennus- ja metsätalousosaston laatujohtaja Andy Benko sanoi: ”Hitsaus on monimutkainen prosessi. Tällä tekoälyratkaisulla on potentiaalia auttaa meitä tuottamaan korkealaatuisia koneita aiempaa tehokkaammin.”
”Uusien teknologioiden käyttöönotto valmistuksessa avaa uusia mahdollisuuksia ja muuttaa käsitystämme prosesseista, jotka eivät ole muuttuneet moneen vuoteen.”
John Deere käyttää kaasumetallikaarihitsausprosessia (GMAW) 52 tehtaassaan ympäri maailmaa hitsatakseen vähähiilistä terästä erittäin lujaksi teräkseksi koneiden ja tuotteiden valmistamiseksi. Näissä tehtaissa sadat robottikäsivarret kuluttavat miljoonia kiloja hitsauslankaa vuosittain.
Koska hitsaustyötä tehdään näin paljon, Deerellä on kokemusta hitsausongelmien ratkaisuista, ja se etsii jatkuvasti uusia tapoja käsitellä mahdollisia ongelmia.
Yksi hitsausalan yleisesti koetuista haasteista on huokoisuus, jossa hitsausmetalliin jäähtyessään jäävät ilmakuplat aiheuttavat reikiä. Ontelot heikentävät hitsauslujuutta.
Perinteisesti GMAW-vikojen havaitseminen on ollut manuaalinen prosessi, joka vaatii erittäin ammattitaitoisia teknikkoja. Aiemmin koko alan yritykset käsitellä hitsausprosessin aikana esiintyvää huokoisuutta eivät aina onnistuneet.
Jos näitä vikoja havaitaan valmistusprosessin myöhemmissä vaiheissa, koko kokoonpano on työstettävä uudelleen tai jopa romutettava, mikä voi olla valmistajalle tuhoisaa ja kallista.
Mahdollisuus työskennellä Intelin kanssa tekoälyn hyödyntämiseksi hitsaushuokoisuuden ratkaisemiseksi on tilaisuus yhdistää John Deeren kaksi ydinarvoa – innovaatio ja laatu.
”Haluamme edistää teknologiaa, joka parantaa John Deeren hitsauslaatua entisestään. Tämä on lupauksemme asiakkaillemme ja heidän odotuksensa John Deereltä”, Benko sanoi.
Intel ja Deere yhdistivät asiantuntemuksensa kehittääkseen integroidun kokonaisvaltaisen laitteisto- ja ohjelmistojärjestelmän, joka pystyy tuottamaan reaaliaikaisia näkemyksiä reunalla, ylittäen ihmisen havaintokyvyn tason.
Neuroverkkoon perustuvaa päättelymoottoria käytettäessä ratkaisu tallentaa viat reaaliajassa ja pysäyttää hitsausprosessin automaattisesti. Automaatiojärjestelmän avulla Deere voi korjata ongelmat reaaliajassa ja tuottaa laadukkaita tuotteita, joista Deere tunnetaan.
Intelin esineiden internet -ryhmän varatoimitusjohtaja ja teollisuusratkaisuryhmän toimitusjohtaja Christine Boles sanoi: ”Deere käyttää tekoälyä ja konenäköä ratkaistakseen yleisiä robottihitsauksen haasteita.
”Hyödyntämällä Intelin teknologiaa ja älykästä infrastruktuuria tehtaalla Deere on hyvässä asemassa hyödyntämään paitsi tätä hitsausratkaisua, myös muita ratkaisuja, joita voi syntyä osana sen laajempaa Industry 4.0 -muutosta.”
Reunaverkon tekoälyyn perustuvaa viantunnistusratkaisua tukee Intel Core i7 -suoritin, ja se käyttää Intel Movidius VPU:ta ja Intel OpenVINO -työkalupaketin jakeluversiota. Se on toteutettu teollisuusluokan ADLINK-konenäköalustan ja MeltTools-hitsauskameran avulla.
Lähetetty seuraavasti: valmistus, uutiset tunnisteilla: tekoäly, deere, intel, john, valmistus, prosessi, laatu, ratkaisut, teknologia, hitsaus, hitsaus
Robotics and Automation News perustettiin toukokuussa 2015, ja se on nyt yksi luetuimmista verkkosivustoista tässä kategoriassa.
Harkitse tukemistamme liittymällä maksavaksi tilaajaksi, mainonnan ja sponsoroinnin kautta tai ostamalla tuotteita ja palveluita kaupastamme tai kaikkien edellä mainittujen yhdistelmällä.
Verkkosivuston ja siihen liittyvät aikakauslehdet ja viikoittaiset uutiskirjeet tuottaa pieni tiimi kokeneita toimittajia ja media-ammattilaisia.
Jos sinulla on ehdotuksia tai kommentteja, ota rohkeasti yhteyttä mihin tahansa yhteydenottosivullamme olevaan sähköpostiosoitteeseen.
Tämän verkkosivuston evästeasetukset on asetettu arvoon ”Salli evästeet”, jotta selauskokemuksesi olisi paras mahdollinen. Jos jatkat verkkosivuston käyttöä muuttamatta evästeasetuksia tai napsautat alla olevaa ”Hyväksy”, hyväksyt ehdot.
Julkaisun aika: 28.5.2021
