John Deere uporablja Intelovo tehnologijo umetne inteligence za reševanje starega dragega problema v proizvodnem in varilnem procesu.
Deere preizkuša rešitev, ki uporablja računalniški vid za samodejno iskanje pogostih napak v avtomatiziranem varilnem procesu v svojih proizvodnih obratih.
Andy Benko, direktor kakovosti v oddelku za gradbeništvo in gozdarstvo podjetja John Deere, je povedal: »Varjenje je kompleksen postopek. Ta rešitev umetne inteligence nam lahko pomaga učinkoviteje proizvajati visokokakovostne stroje kot prej.«
»Uvajanje novih tehnologij v proizvodnjo odpira nove priložnosti in spreminja naše dojemanje procesov, ki se že vrsto let niso spreminjali.«
V 52 tovarnah po vsem svetu John Deere uporablja postopek varjenja z obločno žico s plinsko žico (GMAW) za varjenje nizkoogljičnega jekla z visokotrdnostnim jeklom za proizvodnjo strojev in izdelkov. V teh tovarnah na stotine robotskih rok vsako leto porabi milijone funtov varilne žice.
Z veliko količino varjenja ima Deere izkušnje z iskanjem rešitev za težave z varjenjem in vedno išče nove načine za reševanje morebitnih težav.
Eden od izzivov varjenja, ki se pogosto pojavlja v celotni industriji, je poroznost, kjer v varilni kovini nastanejo votline zaradi zračnih mehurčkov, ki se ujamejo med ohlajanjem varjenja. Votlina oslabi varilno trdnost.
Tradicionalno je odkrivanje napak pri GMAW ročni postopek, ki zahteva visoko usposobljene tehnike. V preteklosti poskusi celotne industrije, da bi se spopadla s poroznostjo varjenja med varilnim procesom, niso bili vedno uspešni.
Če se te napake odkrijejo v poznejših fazah proizvodnega procesa, je treba celoten sklop predelati ali celo zavreči, kar je lahko za proizvajalca uničujoče in drago.
Priložnost za sodelovanje z Intelom pri uporabi umetne inteligence za rešitev problema poroznosti zvarov je priložnost za združitev dveh temeljnih vrednot podjetja John Deere – inovativnosti in kakovosti.
»Želimo spodbujati tehnologijo, s katero bo kakovost varjenja pri John Deereju boljša kot kdaj koli prej. To je naša obljuba strankam in njihova pričakovanja do John Deera,« je dejal Benko.
Intel in Deere sta združila svoje strokovno znanje in razvila integriran celovit sistem strojne in programske opreme, ki lahko ustvarja vpoglede v realnem času na robu omrežja, kar presega raven človeškega zaznavanja.
Pri uporabi mehanizma sklepanja, ki temelji na nevronski mreži, rešitev beleži napake v realnem času in samodejno ustavi postopek varjenja. Sistem avtomatizacije omogoča podjetju Deere, da odpravlja težave v realnem času in proizvaja kakovostne izdelke, po katerih je Deere znan.
Christine Boles, podpredsednica Intelove skupine za internet stvari in generalna direktorica skupine za industrijske rešitve, je dejala: »Deere uporablja umetno inteligenco in strojni vid za reševanje pogostih izzivov pri robotskem varjenju.«
»Z uporabo Intelove tehnologije in pametne infrastrukture v tovarni je Deere v dobrem položaju, da izkoristi ne le to varilno rešitev, temveč tudi druge rešitve, ki se lahko pojavijo kot del širše preobrazbe Industrije 4.0.«
Rešitev za zaznavanje napak na robu z umetno inteligenco podpira procesor Intel Core i7, uporablja Intel Movidius VPU in distribucijsko različico orodij Intel OpenVINO ter je implementirana prek industrijske platforme strojnega vida ADLINK in varilne kamere MeltTools.
Oddano kot sledi: proizvodnja, novice označeno z: umetna inteligenca, deere, intel, john, proizvodnja, proces, kakovost, rešitve, tehnologija, varjenje, varjenje
Novice o robotiki in avtomatizaciji so bile ustanovljene maja 2015 in so zdaj eno najbolj branih spletnih mest v tej kategoriji.
Prosimo, razmislite o podpori, tako da postanete plačljivi naročnik, z oglaševanjem in sponzorstvom ali z nakupom izdelkov in storitev prek naše trgovine ali s kombinacijo vsega naštetega.
Spletno stran in z njo povezane revije ter tedenska glasila pripravlja majhna ekipa izkušenih novinarjev in medijskih strokovnjakov.
Če imate kakršne koli predloge ali komentarje, nas prosim kontaktirajte na kateri koli e-poštni naslov na naši kontaktni strani.
Nastavitve piškotkov na tem spletnem mestu so nastavljene na »Dovoli piškotke«, da vam zagotovimo najboljšo izkušnjo brskanja. Če boste to spletno mesto še naprej uporabljali brez spreminjanja nastavitev piškotkov ali kliknete spodaj »Sprejmi«, se strinjate.
Čas objave: 28. maj 2021
